【クラウドエンジニア】AI駆動開発でマルチクラウドAI基盤を構築｜AI&プライム案件

▏募集背景
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「労働生産性革命を起こす」というミッションを掲げ、”AIネイティブ”な視点で業務を再設計するコンサルティング・SI事業を展開し、前年比300%以上の急成長を遂げています。

戦略から実装まで一気通貫で伴走支援するとともに、AI活用による「人月ビジネス」からの脱却を目指し、従来のコンサルファームやSIerとは差別化されたポジションを確立しています。

「AI駆動開発」による高効率かつ高品質なフルスタックでのカスタム開発を中核にしつつ、Difyとの公式パートナーシップを活かした大手企業の環境構築も実現し、様々な業界の大手企業から、AI関連のプライム案件を依頼いただいております。

また、多数のAIエージェントやワークフローが活用される将来を見据え、それらを一元的に管理・運用し、ガバナンスを実現する顧客専用のAI基盤の展開も構想しています。

こうした将来において、AWS, GCPなどのマルチクラウド環境を活用したスケーラブルで高効率なAI基盤を設計・構築はますます重要性を増していきます。

そこで、このAI基盤を一気通貫に設計・構築する、【クラウドエンジニア】ポジションを募集します。

▏組織文化
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CEO自身がエンジニア出身で、経営層自身がAI技術とエンジニアリングの深い知見を持っているため、「エンジニアファーストな環境」を重視しています。

◎ 学び続ける環境
技術書籍購入や新技術の試験導入を推奨。AI支援ツール費用は全額会社負担で制限なく利用可能。最新AI活用ノウハウをSlackで非同期共有し、リスペクトを前提としたFB文化を大切にしています。

◎ コンサルタント×エンジニア「ワンチーム」体制
コンサルタントとエンジニアを分断せず、ワンチームで開発に取り組み、実装だけでなく、顧客の経営層との技術ディスカッションや、ビジネス課題の本質的な解決策の立案にも深く関わることができます。技術領域によるチーム分けは行わず、プロダクト全体を見渡した開発が可能です。

◎ 公平な評価制度
年2回のサイクルで個人の成長や成果を評価。属人化や主観を排除するため「スキルシート」を導入し、現場エンジニアの意見を基に常にバージョンアップさせています。

▏入社後のキャリアパス
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入社後は、個々の志向性に応じて技術を軸にした多様なキャリアパスを用意しています。

■ 技術スペシャリスト
◎ 1-2年目(クラウドエンジニア)
最先端AI技術をキャッチアップしつつ、大手プライム案件のクラウドインフラ構築を担当。コンサルタントと「ワンチーム」でマルチクラウド環境でのAI基盤の設計・構築を行います。

◎ 2-3年目(リードクラウドエンジニア/AIプラットフォームアーキテクト)
複数案件の技術リードとしてAI基盤のアーキテクチャ設計や技術選定を主導。LLMOps環境の設計やマルチクラウド構成の最適化を担当します。

◎ 4年目以降(VPoE/プリンシパルエンジニア)
全社の技術戦略策定、AI・LLM基盤設計、エンジニア組織構築など経営に近い立場で「AI駆動開発」を牽引します。

■ ビジネスサイド
◎ 2-3年目以降(AXコンサルタント/PM/FDE)
技術的バックグラウンドを武器に、顧客の経営層と対話しAI戦略を策定、大規模プロジェクトのマネジメントを担当します。

◎ AI・LLMシステムの設計と最適化
マルチクラウド環境でスケーラブルかつ高可用性なAI基盤を設計します。
AI・LLM基盤のアーキテクチャ設計、高可用性(HA)構成・ディザスタリカバリ(DR)設計、LLMOps環境の設計、クラウドサービスの選定・最適化、標準技術スタックのアセット化などを担当します。
Claude/ChatGPTにアーキテクチャ設計書を読み込ませ、ボトルネックやリスクを指摘し、設計品質を高めます。

◎ クラウドインフラ構築・IaC実装
設計したアーキテクチャをもとに、実際のクラウドインフラ構築を行います。
GitHub CopilotやClineでIaCコードを自動生成し、複雑なアーキテクチャ設計に集中。
Terraformを用いたIaCによる自動化、セキュリティ基盤構築、コンテナ基盤の構築・運用、AIワークフロー/エージェント実装支援、クラウドネイティブアーキテクチャの実装などを担当します。
自社アセット(過去の汎用コード)をAIに参照させることで、社内標準に沿った一貫性のある実装を実現します。

◎ SRE・LLMOpsによる運用最適化
AI基盤の継続的な品質保証と改善を担います。
LLMOps基盤の構築・運用(レートリミット管理、トークン消費量監視、コスト最適化、モデルバージョン管理)、Observability基盤の構築、CI/CDパイプラインの整備、運用自動化などを実践します。

◎ AIクラウドソリューションの企画立案
コンサルタントや顧客と直接ディスカッションしながら、ビジネス課題を解決するクラウドAI基盤の仕様を企画・立案します。
顧客経営層との技術ディスカッション、コストとパフォーマンスのトレードオフ議論、プロトタイピング・PoC開発などを行います。

【開発案件例】

◎ 製造業
AI部品検索・製品開発支援基盤
膨大な部品データベースから最適な部品を検索するAI基盤を構築。VectorDBで類似部品の高速検索を実現し、Kubernetes上でスケーラブルな検索基盤を実装。TerraformによるIaC管理とLLMOps基盤の構築を担当。

◎ サービス業
顧客条件最適化プラン提案基盤
複雑な条件から最適プランを自動提案するAI基盤を構築。サーバーレスアーキテクチャで高速処理を実現。AWS + GCPのマルチクラウド構成による安定運用を担当。

・最先端技術に触れる機会
LangGraphを用いたマルチエージェントなど、常に進化する生成AIの最新技術を活用したプロジェクトをリードできます。

・経営インパクト
クライアントの経営課題に直接向き合い、AIの力でビジネスを変革していくダイナミズムを実感できます。

・裁量の大きさ
スタートアップならではのスピード感の中、大きな裁量を持ってプロジェクトの戦略立案から実行までを担うことができます。

【研修制度】
独自の教材を用いたハンズオンや模擬プロジェクトを通じて、以下の技術を実践的に習得します。

◎ AIプラットフォーム構築
エンタープライズ環境でDifyアプリケーションをスケーラブルかつセキュアに(マルチクラウド/HA構成含む)ホスティングし、安定稼働させるための運用・監視手法を習得します。

◎ AIガバナンスとLLMOps
多数のAIエージェントの「信頼性」と「安全性」を担保する技術を習得。LLMOps(レートリミット、コスト監視)、AIセキュリティ(プロンプトインジェクション対策、AIエージェントの暴走制御)基盤の構築・運用手法を習得します。

◎ AI駆動開発とAI for Cloud
Cursor、Claude Code等を駆使したIaCコード(Terraform等)やGo/Pythonによる自動化スクリプトの実装・レビュー手法を体得。クラウド構築・運用プロセス自体をAIで自動化・効率化する手法も習得します。

【スキルアップ支援】
・学習用書籍購入支援制度
・各種AI支援ツール費用全額負担(Cursor Pro、Claude Pro、各種LLM API等制限なく利用可能)
・技術カンファレンス参加支援

【働き方・環境】
・オフィスドリンク飲み放題
・副業可(申請制)
・月次懇親会
・部活動(フットサル、ゴルフ、野球、サウナなど)

【ライフサポート】
・産前/産後休暇
・育児休業制度
・慶弔休暇

【その他】
・就業場所における受動喫煙を防止するための措置:ビル内に喫煙所あり