※必須尚可スキルの〇×形式でのご回答をお願いいたします。
◆必須スキル
経験
– クラウド上でのインフラ構築経験
– クラウドインフラの運用経験(目安:3年以上)
– AWSを活用したサービスの設計・構築経験
– Terraform などIaCを用いたインフラ管理経験
– バックエンドアプリケーションの開発経験
スキル
– AWS / インフラ設計
– AWSの主要サービス(コンピュート、データベース、ネットワーク、セキュリティ)を組み合わせた設計判断ができる
– IaCで構成管理を行い、レビュー可能な状態で運用に乗せられる
– 自走力・課題設定力
– 既存システムを読み解きながら、曖昧な状態から設計・実行まで自走できる
– AI活用
Claude Code / Codex などのAI開発ツールを日常的に活用している
◆尚可スキル
– 外部開発会社・ベンダーからの内製化プロジェクトの経験
– AWSアカウント移管、AWS Organizations 設計、マルチアカウント運用の経験
– AWS / LLM / SaaS のコスト可視化・分析・削減の経験
– セキュリティ領域に関する深い知識
– SRE / インフラ領域でのリーダー経験
◆ 就業場所 :フルリモート・リモート併用可
◆ 勤務地:御成門駅
◆ 服装:私服
◆ 就業開始時期 : 即日~
◆ 就業時間 : フレキシブルタイム:7:00~22:00
コアタイム:9:30~15:00
◆ 金額 :70万円以上
◆ 清算 :140h～180h
◆ 面談 :2回
◆ PC貸与の有無 :有 Macのみ
◆主な開発環境・ツール
– 開発言語: Python / TypeScript
– インフラ・ミドルウェア: AWS(ECS Fargate, ECR, Aurora PostgreSQL, ElastiCache Redis, OpenSearch, S3, CloudFront, Route53, ACM, WAF, KMS, Secrets Manager, SSM Parameter Store, CloudWatch, ALB, Lambda, Bedrock 等)/ Terraform / Docker
– CI/CD: GitHub Actions / AWS OIDC
– 監視・運用: Datadog / Sentry / OpenTelemetry / Fluent Bit
– その他: GitHub / Slack / SendGrid / Firebase
– AI/開発支援: Claude Code / Codex
◆補足
【業務内容】
開発・運用基盤を、AWS / Terraform を中心に設計・構築・運用し、
少数精鋭の内製チームが安全かつ高速に価値を届け続けられる土台を作る
– インフラ設計・構築・運用
– AWS(ECS Fargate / Aurora PostgreSQL / OpenSearch / ElastiCache / Bedrock 等)上で稼働する AIエージェント のアーキテクチャ設計・改善
– Terraform を用いたIaC化と、レビュー可能な状態での構成管理の徹底
– 可用性・性能・スケーラビリティを担保するための運用設計(バックアップ、DR、キャパシティプランニング)
– CI/CD・開発者体験
– GitHub Actions と AWS OIDC を用いたCI/CDパイプラインの設計・整備
– リリース頻度と安全性を両立させる、デプロイ・ロールバック・環境分離の設計
– 開発チームが自走できる Runbook・テンプレート・ガードレールの整備
– 可観測性・運用品質
– Datadog / Sentry / OpenTelemetry / Fluent Bit を活用した可観測性基盤の構築
– SLO設計、インシデント対応プロセス、ポストモーテム文化の立ち上げ
– 障害の原因分析〜再発防止までを一気通貫で担う
– セキュリティ・コスト最適化
– WAF / KMS / Secrets Manager / IAM設計を含むセキュリティ基盤の整備
– AWSアカウント設計(Organizations / マルチアカウント)の最適化
– AWS / LLM(Bedrock等)/ SaaS のコスト可視化と継続的な削減施策
– AIネイティブな開発・運用ワークフローの設計
– Claude Code / Codex を前提とした開発・運用フローの設計と、チーム標準への落とし込み
– AIを活用した運用自動化・トラブルシュート・ドキュメント整備
【参画メリット】
– Claude Code / Codex を日常的に活用する前提のチームで、AIを使った設計・実装・運用を当たり前に組み込める
– Bedrock を含む LLM スタックの設計・運用、LLMコストの可視化・最適化など、
SREとAIが交差する新しい領域にも踏み込める
– AWS / Terraform / GitHub Actions / Datadog / OpenTelemetry など、最新スタックでゼロから組み直せる自由度
内製化立ち上げ期の少数精鋭チームで、
技術選定・アーキテクチャ・運用文化の最終意思決定に関与できる初期コアメンバーポジション