【社内SE】自社の生成AI活用基盤をつくる|LLM API管理・クラウド権限設計・セキュリティ推進
株式会社アップグレード(東証プライム上場・ベクトルグループ)は「労働生産性革命を起こす」というミッションを掲げ、前年比300%以上の急成長を遂げています。
事業拡大に伴い、社内外のプロジェクトでクラウド環境や生成AI関連ツールの利用が増加しており、権限設計、セキュリティ、利用量・コストの可視化、運用ルール整備の重要性が高まっています。今回は、自社と顧客の両方でAI活用を支える「クラウド・セキュリティ運用基盤づくり」に関わっていただける方を募集します。
AWS/GCP/Azure等のインフラ経験を活かし、Claude Code、Notion、LLM APIなどの権限設計やセキュリティ、コスト最適化まで自ら設計・構築を行います。さらに自社で得た知見を顧客向けのAI導入支援にも展開できるポジションです。
単なる「運用・管理」にとどまらず、技術面から経営判断や全社の生産性を支える仕組みづくりを担うことができます。最先端のAI環境で、市場価値を高めたい方からのご応募をお待ちしております。
- 職種名
- 社内SE/AIインフラ担当
- ポジション
- 社内SE・情シス
- 職種
- インフラ・ミドル・ネットワーク、AI・データエンジニア
- 給与(想定年収)
-
600万 〜 900万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
- 勤務地
- 東京都
- 主要開発技術
- Python3
- 開発言語
- TypeScript
- フレームワーク
- Next.js
- クラウドプラットフォーム
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Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud(Google Cloud Platform)
- データベース
- MySQL、PostgreSQL
- 開発内容タイプ
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自社製品/自社サービス、B2B、業務システム/パッケージ、SaaS、自然言語処理、AI、データベースの設計、チューニング、ネットワーク設計
- 特徴
- 服装自由 イヤホンOK 社長が現役or元エンジニア ノートPC+モニタ別途支給 裁量労働 フリードリンク 若手歓迎 第二新卒歓迎 オンライン面談可 スキルチェンジ(技術転向)歓迎
- 必須要件
-
以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています!
・何らかのシステム開発経験 実務1年以上
- 歓迎要件
-
AI API、Claude、ChatGPT、Claude Code等の利用管理経験
LLMOps、トークン管理、APIキー管理、利用量モニタリングへの関心・経験
Notion、Google Workspace、Slack等のSaaS管理経験
Dify、LangChain、LangGraph、RAG、AIエージェント関連の知見
SaaS/通信費の棚卸、コスト削減、IT資産管理経験
セキュリティ、ガバナンス、監査対応経験
ベンダーや外部ツール提供会社との折衝経験
顧客向けのAI導入支援、業務改善、インフラ/クラウド支援に関わった経験 - 求める人物像
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・当社のミッション「労働生産性革命を起こす」に共感できる方
・クラウド・インフラ経験を、AI活用を支える基盤づくりに活かしたい方
・LLM API、Claude Code、AIエージェントなど新しい技術領域に関心がある方
・運用だけでなく、権限設計、セキュリティ、コスト最適化、運用ルール設計まで関わりたい方
・自社のIT環境に深く入り込みながら、顧客のAI導入支援や業務改善にも知見を広げたい方
・社内AIエンジニアや事業サイド、外部ベンダーと連携しながら、最適な構成や運用を設計したい方
・未整備な環境でも、必要なルールや仕組みを自ら設計できる方 - 選考フロー
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※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
カジュアル面談
▼
通常面接(1~2回)
▼
内定
オンライン面談対応可
AWS/GCP/Azureなどのクラウド環境を中心に、AI API、Claude、Claude Code、Notion、各種SaaSの権限設計・利用量可視化・セキュリティ設計・コスト最適化を担うポジションです。
自社のAI活用基盤に深く入り込みながら、社内AIエンジニアやFDEと連携し、AIエージェント、RAG、Dify、Lang Genius等のプロジェクトを支える技術基盤の設計・運用にも関わります。
さらに、自社で得たクラウド/セキュリティ/AI活用基盤づくりの知見を、顧客向けのAI導入支援や業務改善プロジェクトにも展開できる点が特徴です。
【具体的な業務内容】
◎ AI API / LLM利用基盤の設計・最適化
Claude、ChatGPT、各種LLM APIの利用状況を可視化し、APIキー管理、権限設計、利用ルール、セキュリティ設計を整えます。AI活用のスピードを落さず、安全に使える運用基盤をつくります。
◎ 利用量・コストの可視化 / 最適化
Claude利用量、AI API費用、クラウド費用、SaaS利用料をモニタリングし、コスト最適化や異常検知の仕組みを設計します。単なる費用管理ではなく、事業部門が安心してAIを活用し続けられる状態を支えます。
◎ クラウドインフラ・セキュリティ設計
AWS、GCP、Azure等のクラウド環境について、アカウント管理、権限設計、監視、コスト最適化、セキュリティ設定を行います。インフラ運用経験を活かしながら、AIプロジェクトを支えるクラウド/セキュリティ基盤づくりに関われます。
◎ AIプロジェクトを支える技術基盤の設計・運用
社内AIエンジニアやFDEと連携し、AIエージェント、RAG、Dify、Lang Genius等の活用に必要なクラウド環境、権限設計、セキュリティ、運用ルールを整えます。補助的なサポートではなく、AIプロジェクトを安定して進めるための基盤づくりを担う役割です。
◎ 社内IT / SaaS基盤の設計・改善
Notion、Google Workspace、Slack、各種SaaSについて、権限設計、連携設定、運用ルール整備、アカウント管理体制の最適化を行います。社内ITに深く入り込み、全社の生産性を支える仕組みをつくります。
◎ IT企画・ベンダーコントロール
Lang Genius、Notion、各種AI/SaaSツール提供会社と連携し、技術要件・運用要件・費用対効果を踏まえて最適な構成や運用を設計します。単なる問い合わせ窓口ではなく、事業成長や生産性向上の観点から「どのツールをどう活用すべきか」を考える役割です。
◎ 顧客向けAI導入支援・業務改善への知見展開
自社のAI活用基盤やクラウド/セキュリティ運用で得た知見を、顧客向けのAI導入支援や業務改善プロジェクトにも活かします。事業会社の中に深く入り込んで実践知を蓄積しながら、顧客課題にも関われるポジションです。
◎ インフラエンジニアから、AIプロジェクトを支える基盤設計人材へキャリアを広げられる
サーバー/ネットワーク運用だけでなく、LLM API、Claude Code、AIエージェント、RAG、クラウド権限設計、セキュリティ、利用量・コスト最適化など、AI活用に必要な技術基盤づくりに関われます。将来的には、AIインフラ、クラウドアーキテクト、SRE、AI活用基盤エンジニアのようなキャリアにも広げられる経験が積めます。
◎ 自社と顧客、両方のAI活用基盤づくりに関われる
クラウド環境やAI活用基盤に深く入り込みながら、そこで得た知見を顧客向けのAI導入支援や業務改善にも展開できます。事業会社として自社の仕組みづくりに深く関われることと、SI/コンサルとして顧客課題にも関われることの両方を経験できます。
◎ 管理ではなく、設計・最適化に関われる
クラウド環境、AI API、SaaS、セキュリティ、コスト管理を運用するだけでなく、権限設計、利用ルール、異常検知、コスト最適化、運用フローまで自ら設計していくポジションです。インフラ経験を、より上流の仕組みづくりに活かせます。
システム開発関連業務
会社の定める業務
- 開発部門の特徴・強み
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代表がエンジニア出身ということもありエンジニアにとって”働きやすく、自己成長実感を得られる環境”の整備に力を入れております。
学習用書籍購入支援制度はもちろん、最先端技術に触れるためのAIツール経費負担制度や技術ブログ発信や勉強会の実施などなど...
社内業務が生成AIを用いて効率化されていたり、
クライアントのAIネイティブ化をエンジニアでありながらもダイレクトに手触り感を持ちながらリードできる点、
そして最先端のAIで世の中を変革していくフェーズに魅力を感じ多くの優秀なメンバーにジョインいただいております
<メンバーの出身企業一例>
ベイン・アンド・カンパニー
アクセンチュア
クラスメソッド
シンプレクス
indeed
富士通
リクルート - 技術向上、教育体制
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・社内勉強会の開催
・書籍、AIツール費用の補助制度
・AIワークショップの実施
【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、以下のスキルを実践的に習得します。
◎ ビジネス課題発見・分析手法
課題ヒアリング、As-Is/To-Be分析、KPI設計、ROI試算などのコンサルティングスキルを体系的に習得します。
◎ AI戦略策定フレームワーク
AIユースケース創出、技術選定、PoC設計、本番展開計画など、AI導入プロジェクトの全体像を学びます。
◎ AIソリューション実装基礎
RAG、AIエージェント(LangGraph、Dify等)の基本実装を通じて、技術的実現可能性の判断力を養います。
◎ プロジェクトマネジメント
アジャイル開発手法、ステークホルダーマネジメント、リスク管理など、プロジェクト推進に必要なスキルを習得します。 - 支給マシン
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MacBook ProまたはWindows高性能ノートPC(業務志向・希望に応じて選択可能)
外部モニター(別途支給)
※AIツール(Claude Code、ChatGPT、Gemini、Notion AI等)の利用費用は全額会社負担となります。 - 開発手法
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アジャイル、プロトタイピング、コーディング規約あり
- 開発支援ツール
- Git、GitHub、Notion
- インフラ管理
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Docker、Terraform、AWS CloudFormation、Amazon CloudWatch
- AI・データ分析
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BigQuery、pandas
- 環境
- Linux、Mac OS X、Windows
- 配属部署
- 生成AIパートナー事業部
- 勤務地
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東京都品川区東五反田2-9-5
サウスウイング5F
配属後の転勤予定はありません
就業場所の変更範囲<雇入時>
東京本社
<変更範囲>
会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
受動喫煙防止措置に関する事項屋内原則禁煙(喫煙室あり)
- 最寄り駅
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JR「五反田」駅より徒歩5分
JR「大崎」駅より徒歩10分
- 給与体系・詳細
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■賃金形態:年俸制(年俸を12分割)
■賃金の決定方法:当社規定により決定
■月給:約54万〜92万円(固定残業代を含む)
■基本給:約40万~68万円
■固定残業手当:約14万~23万円(45時間分)※超過分は別途支給
※経験・能力を考慮のうえ、決定します。 - 給与(想定年収)
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600万 〜 900万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
- 勤務時間
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《フレックスタイム制》
コアタイム 10:00〜15:00休憩時間:休憩60分 ※昼食時間は業務の都合により各々の自主性に任せています
平均残業時間:平均30時間/月
- 休日休暇
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・完全週休2日制(土日)
・祝日
・夏季休暇
・年末年始休暇
・有給休暇
・特別休暇
・その他会社が指定した休日 - 諸手当
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通勤手当(原則全額支給)
- 昇給・昇格
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昇給査定年 2 回(4月・10月)
- 保険
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社会保険完備(健康保険・厚生年金保険、雇用保険・労災保険)
- 雇用関係
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無期雇用
- 試用期間
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3カ月(期間中、労働条件の変更はありません)