SRE

【SRE】AI×プロダクトで“数千万人”の行動を変える｜日本全国フルリモートOK 仕事概要 □■ 募集背景と開発課題 ■□ InsightXは、検索・推薦・生成・表示までを横断してプロダクトに組み込める、Netflixなどのビッグテックが手がける「自分のためだけのユーザー体験」を民主化する独自プラットフォームを提供するシリーズAのAIスタートアップです。 直近で総額8億円の資金調達を行い、日本を代表するような大手企業様への導入が随時進んでおり、今後もこの成長をさらに加速させるため、1人目SREの採用を進めることとなりました □■ 期待役割 ■□ InsightXの信頼性を、運用ではなく仕組みとして成立させていくことです。 大手ECの売り場に組み込まれるマルチテナントSaaSとして、 何を監視するべきか。 どこにSLOを置くべきか。 どの異常を早く検知するべきか。 どうすれば速く安全に改善を届けられるか。 こうした問いに対して、プロダクトや開発チームと近い距離で向き合い、監視・可観測性・デプロイ安全性・データ品質の観点から、より良い基盤へ前進させていくことを期待しています。 □■ 解いていただきたい技術課題 ■□ 1. マルチテナントSaaSの異常を、全体と個別の両方で捉える InsightXは日本を代表する企業に導入される共通基盤です。 一方で、クライアントごとにトラフィック、データ特性、表示挙動、施策内容が異なります。 そのため必要なのは、単一の全体監視だけではありません。 ・全体に共通する異常の検知 ・特定クライアントだけで起きる異常の検知 ・売上影響の大きい問題を優先的に捉える設計 たとえば、ある企業だけUIが崩れる、ある企業だけデータ欠損が起きる、といったケースに対して、全体最適と個別最適を両立する監視・異常検知の仕組みづくりが求められます。 2. 監視・SLO・障害対応を、再現可能な運用にしていく 事業成長に伴い、監視、SLO、runbook、障害対応フロー、デプロイ安全性、データ品質監視といった基盤をより強くしていく必要があります。 何をSLIとして置くべきか。 どの状態を正常とみなすか。 障害時にどこまでを標準化できるか。 どの情報があれば、調査と復旧を速くできるか。 こうした問いに対して、単発の運用ではなく、継続的に回る仕組みとして整えていただきたいです。 3. 高速な開発と本番の安全性を両立する 生成AIをフル活用したAIネイティブな開発を進めています。 導入スクリプト生成、ABテスト分析、Config生成、ダッシュボード作成などの自動化も進んでいます。 一方で、速く作れることと、安全に出せることは別の課題です。 ・CI/CDの信頼性向上 ・安全なデプロイ戦略の設計 ・ロールバックしやすい運用 ・Kubernetes環境の安定運用 こうした改善を通じて、開発速度を落とさずに本番品質を上げていくことが、このポジションの重要なテーマです。 4. 配信・アプリ・データをまたいで、信頼性を捉える インフラだけを見る役割ではありません。 InsightXの価値は、ユーザーごとに最適化された体験を、正しく・速く・継続的に届けられることにあります。 そのため、UI表示、アプリケーション、データ連携、施策運用といった複数レイヤーをまたいで、信頼性を担保する必要があります。 SREとして、インフラ監視だけではなく、ユーザー体験に近いところまで視野を広げて改善したい方に面白い環境です。 5. AI活用を前提に、SRE業務そのものを進化させる InsightXでは、Cursor、Claude Code等を前提とした開発スタイルが浸透しています。 このポジションでも、障害調査、一次切り分け、運用知見の形式知化、自動化の仕組みづくりなど、AI活用を前提に改善を進めていくことを期待しています。 既存の運用をそのまま回すのではなく、SREの仕事そのものをAXしていきたい方にフィットする環境です。 □■ 開発環境 ■□ 【開発言語】Go, Python, TypeScript, JavaScript (Vanilla JS) 【フレームワーク】Gin, Flask, Hono, React, Next.js, Svelte 【インフラ】Google Cloud Platform (GKE, Cloud Run, Cloud Pub/Sub), AWS CloudFront 【DB / データ基盤】BigQuery, Cloud SQL (PostgreSQL), Cloud Datastore, Cloud Bigtable 【ML】Vertex AI, PyTorch, Hugging Face, BQML 【DevOps / CI/CD】Terraform, GitHub Actions, Helm, Kustomization 【ツール】dbt, Redash, Slack 【AIツール】Cursor, Claude Code, Codex 必須スキル □■ 募集背景と開発課題 ■□ InsightXは、検索・推薦・生成・表示までを横断してプロダクトに組み込める、Netflixなどのビッグテックが手がける「自分のためだけのユーザー体験」を民主化する独自プラットフォームを提供するシリーズAのAIスタートアップです。 直近で総額8億円の資金調達を行い、日本を代表するような大手企業様への導入が随時進んでおり、今後もこの成長をさらに加速させるため、1人目SREの採用を進めることとなりました □■ 期待役割 ■□ InsightXの信頼性を、運用ではなく仕組みとして成立させていくことです。 大手ECの売り場に組み込まれるマルチテナントSaaSとして、 何を監視するべきか。 どこにSLOを置くべきか。 どの異常を早く検知するべきか。 どうすれば速く安全に改善を届けられるか。 こうした問いに対して、プロダクトや開発チームと近い距離で向き合い、監視・可観測性・デプロイ安全性・データ品質の観点から、より良い基盤へ前進させていくことを期待しています。 □■ 解いていただきたい技術課題 ■□ 1. マルチテナントSaaSの異常を、全体と個別の両方で捉える InsightXは日本を代表する企業に導入される共通基盤です。 一方で、クライアントごとにトラフィック、データ特性、表示挙動、施策内容が異なります。 そのため必要なのは、単一の全体監視だけではありません。 ・全体に共通する異常の検知 ・特定クライアントだけで起きる異常の検知 ・売上影響の大きい問題を優先的に捉える設計 たとえば、ある企業だけUIが崩れる、ある企業だけデータ欠損が起きる、といったケースに対して、全体最適と個別最適を両立する監視・異常検知の仕組みづくりが求められます。 2. 監視・SLO・障害対応を、再現可能な運用にしていく 事業成長に伴い、監視、SLO、runbook、障害対応フロー、デプロイ安全性、データ品質監視といった基盤をより強くしていく必要があります。 何をSLIとして置くべきか。 どの状態を正常とみなすか。 障害時にどこまでを標準化できるか。 どの情報があれば、調査と復旧を速くできるか。 こうした問いに対して、単発の運用ではなく、継続的に回る仕組みとして整えていただきたいです。 3. 高速な開発と本番の安全性を両立する 生成AIをフル活用したAIネイティブな開発を進めています。 導入スクリプト生成、ABテスト分析、Config生成、ダッシュボード作成などの自動化も進んでいます。 一方で、速く作れることと、安全に出せることは別の課題です。 ・CI/CDの信頼性向上 ・安全なデプロイ戦略の設計 ・ロールバックしやすい運用 ・Kubernetes環境の安定運用 こうした改善を通じて、開発速度を落とさずに本番品質を上げていくことが、このポジションの重要なテーマです。 4. 配信・アプリ・データをまたいで、信頼性を捉える インフラだけを見る役割ではありません。 InsightXの価値は、ユーザーごとに最適化された体験を、正しく・速く・継続的に届けられることにあります。 そのため、UI表示、アプリケーション、データ連携、施策運用といった複数レイヤーをまたいで、信頼性を担保する必要があります。 SREとして、インフラ監視だけではなく、ユーザー体験に近いところまで視野を広げて改善したい方に面白い環境です。 5. AI活用を前提に、SRE業務そのものを進化させる InsightXでは、Cursor、Claude Code等を前提とした開発スタイルが浸透しています。 このポジションでも、障害調査、一次切り分け、運用知見の形式知化、自動化の仕組みづくりなど、AI活用を前提に改善を進めていくことを期待しています。 既存の運用をそのまま回すのではなく、SREの仕事そのものをAXしていきたい方にフィットする環境です。 □■ 開発環境 ■□ 【開発言語】Go, Python, TypeScript, JavaScript (Vanilla JS) 【フレームワーク】Gin, Flask, Hono, React, Next.js, Svelte 【インフラ】Google Cloud Platform (GKE, Cloud Run, Cloud Pub/Sub), AWS CloudFront 【DB / データ基盤】BigQuery, Cloud SQL (PostgreSQL), Cloud Datastore, Cloud Bigtable 【ML】Vertex AI, PyTorch, Hugging Face, BQML 【DevOps / CI/CD】Terraform, GitHub Actions, Helm, Kustomization 【ツール】dbt, Redash, Slack 【AIツール】Cursor, Claude Code, Codex 歓迎スキル ・ SLI/SLOの設計、運用経験 ・ Istio / サービスメッシュの実装、運用経験 ・ GCP（GKE / BigQuery / Pub/Sub）を用いた本番システム構築経験 ・ Terraform / ArgoCD等を用いたIaC、継続的デリバリーの経験 ・ Go / Pythonによるツーリング、バックエンド実装経験 ・ スタートアップにおける基盤立ち上げ経験 ・ 生成AIを活用した開発、運用改善の経験 求める人物像 # こんな方とお会いしたいです ・ 障害を人手でさばくより、仕組みで減らしたい方 ・ 監視、SLO、運用設計を改善しながら、プロダクト品質を上げたい方 ・ マルチテナントSaaSの難しさに技術で向き合いたい方 ・ インフラだけでなく、アプリ、データまで踏み込みたい方 ・ AIを活用しながら、SREの仕事をよりよくしたい方 ・ 大手ECの売上を支える基盤を、自分の技術で強くしたい方 # まずはカジュアル面談でお話ししたいこと ・ InsightXで今、どんな信頼性課題が重要なのか ・ 監視、SLO、runbook、異常検知をどう進化させたいのか ・ マルチテナント環境ならではの難しさがどこにあるのか ・ AI活用を前提に、SRE業務をどう改善していくのか 応募概要 給与 800〜1,100万円 ※ みなし残業代45時間含む ※ 全員に対しての定期的なSO付与 + 成果に応じたSO付与制度あり 勤務地 東京都港区港南2-15-1 品川インターシティA棟22階 SPROUND内 雇用形態 正社員 勤務体系 勤務時間：10:00〜19:00（休憩1時間、実働8時間）/ フレックスタイム制 休日・休暇: 土日祝、そのほか会社が指定する休日 試用期間 あり（3ヶ月） 福利厚生 - 社会保険完備 - 生成AIの個人課金を支援 - 個人の学びへの支援（本の購入・セミナー参加など） - リモートワーク併用可能 - 快適なコワーキングスペース（ウォーターサーバー、コーヒーメーカー、リラクゼーションスペース） - 技術トレンド・業界動向のキャッチアップ支援 - 社内での最新の取り組み・事例のKT会（Knowledge Transfer）の開催