シニアSRE【アクセラレーター本部】

シニアSRE【アクセラレーター本部】 仕事概要 Ubie の SRE は「サービスを落とさない人」ではなく、医療産業で、生成AIを使うプロダクトを安全かつ経済的に動かし続けながら開発速度を最大化する仕組みをつくります。 少人数のプラットフォームチームが、全社のプロダクトのインフラを設計・開発・運用しています。CDN / WAF を含むエッジ層、Kubernetes + Istio(Envoy) のサービスメッシュ、マネージドDBまでを一つのチームで担当しており、ボトルネックがどの層にあっても、そこまで降りて直せる（直せる権限がある）環境です。 担当領域は自分で広げることができます。 **セキュリティと可用性を高めながら、開発速度を制約しない。むしろ最大化する。** ここがこのポジションで最も重要なことで、下に挙げた課題はすべてそのための手段です。 特に生成AIが出てきたことで、開発のあり方そのものが変わりつつあります。**これからの開発速度を最大化するインフラの形は何なのか。** その答えを、これから作っていくフェーズです。 ### 【このポジションで解く課題】 **1. 開発速度を最大化するインフラの形をつくる** - セキュリティと可用性を高めることが、開発速度の制約になってはいけない。トレードオフとして諦めるのではなく、信頼性が高いからこそ速く動ける状態をつくる - 生成AIの登場で、開発の速度も進め方も変わりつつある。これからの開発速度を最大化するインフラの形は何か、を問い直しながら作る - 以下の課題は、すべてこの目的につながっている **2. 生成AIプロダクトを支えるプラットフォーム** - モデル単価・レート制限（TPM）・レイテンシがプロダクト設計を直接縛る世界でのキャパシティプランニング - LLM 利用量がそのまま原価に出るため、機能・信頼性とコストを同じテーブルで議論する必要がある **3. マルチリージョン・規制対応** - 日本と米国でプロダクトを展開しており、国ごとに医療関連のレギュレーションが異なる - 「準拠しているから遅い」ではなく、準拠したまま開発速度を落とさないインフラを設計する **4. エッジからデータストアまでを一気通貫で見る** - CDN / WAF を含むエッジ層、Kubernetes + Istio(Envoy) のサービスメッシュ、マネージドDBまでを一つのチームで担当する - ボトルネックがどの層にあっても、そこまで降りて直せる **5. FinOps — コストを経営の言葉に翻訳する** - クラウド費用に対して、コミット購入（CUD）の設計、環境ごとの spot 化、不要リソースの撤去までエンジニア側で意思決定している - 「誰がいくら使い、どの機能が儲かっているか」を出すコスト配賦・原価接続の議論まで踏み込む - ベンダーとの契約交渉・相見積もりもエンジニアが主導する **6. AIエージェントを運用に組み込む** - 社内向けの **Infra Agent** が、調査・問い合わせ対応・コスト分析の一部をすでに担っている - 人間の SRE は「エージェントに任せる範囲を設計し、任せられない部分に集中する」働き方へ移行しつつある - この移行そのものを設計したい人にとっては、かなり珍しい実験場 - オンコール体制はこれから整備するフェーズ。どこまでを自動化とエージェントに寄せ、どこからを人が持つのかを、ゼロから設計できる ### 【想定される主な業務】 - 各国やプロダクトごとのレギュレーションに準拠したインフラ環境の開発と運用 - Infrastructure as Code の実践と普及による適切なプラットフォームの管理 - パフォーマンスの可視化や可観測性を実現する仕組みの提供 - SRE のプラクティスの社内浸透を通じたサービスレベルの向上 - コストの最適化 - トイルの継続的な削減 ### 【このポジションで期待すること】 他のチームも巻き込みながら、重要なところを進められる人を求めています。 - これからのインフラがどうあるべきかを描き、自分も手を動かしながらそこへチームでどう到達するかまで考えられる - 全社に効く仕組みを、他チームを巻き込んで着地させられる - 信頼性・コスト・開発速度をトレードオフとして諦めるのではなく、信頼性が高いからこそ速く動ける状態を設計できる - 障害の一次対応者ではなく、障害が起きにくい構造と、起きたときに学習が回る仕組み（SLO / ポストモーテム）を組織に入れられる - プロダクトチームに SRE プラクティスを浸透させ、Platform を「使われる基盤」にできる ### 【チームと働き方】 - 少人数のプラットフォームチームが全社のインフラを見ています。担当領域は自分で広げられます - Terraform / GitHub Actions / Design Doc レビューの文化 ### 【情報発信について】 - 社員一人ひとりの積極的な情報発信を重視しています（noteやX（旧Twitter）、Linkedinなど） - 各種講演、イベント、勉強会への登壇や参加を推奨 ### 【変更の範囲】 会社の定める業務全般（全ての業務への配置転換の可能性あり） 必須スキル Ubie の SRE は「サービスを落とさない人」ではなく、医療産業で、生成AIを使うプロダクトを安全かつ経済的に動かし続けながら開発速度を最大化する仕組みをつくります。 少人数のプラットフォームチームが、全社のプロダクトのインフラを設計・開発・運用しています。CDN / WAF を含むエッジ層、Kubernetes + Istio(Envoy) のサービスメッシュ、マネージドDBまでを一つのチームで担当しており、ボトルネックがどの層にあっても、そこまで降りて直せる（直せる権限がある）環境です。 担当領域は自分で広げることができます。 **セキュリティと可用性を高めながら、開発速度を制約しない。むしろ最大化する。** ここがこのポジションで最も重要なことで、下に挙げた課題はすべてそのための手段です。 特に生成AIが出てきたことで、開発のあり方そのものが変わりつつあります。**これからの開発速度を最大化するインフラの形は何なのか。** その答えを、これから作っていくフェーズです。 ### 【このポジションで解く課題】 **1. 開発速度を最大化するインフラの形をつくる** - セキュリティと可用性を高めることが、開発速度の制約になってはいけない。トレードオフとして諦めるのではなく、信頼性が高いからこそ速く動ける状態をつくる - 生成AIの登場で、開発の速度も進め方も変わりつつある。これからの開発速度を最大化するインフラの形は何か、を問い直しながら作る - 以下の課題は、すべてこの目的につながっている **2. 生成AIプロダクトを支えるプラットフォーム** - モデル単価・レート制限（TPM）・レイテンシがプロダクト設計を直接縛る世界でのキャパシティプランニング - LLM 利用量がそのまま原価に出るため、機能・信頼性とコストを同じテーブルで議論する必要がある **3. マルチリージョン・規制対応** - 日本と米国でプロダクトを展開しており、国ごとに医療関連のレギュレーションが異なる - 「準拠しているから遅い」ではなく、準拠したまま開発速度を落とさないインフラを設計する **4. エッジからデータストアまでを一気通貫で見る** - CDN / WAF を含むエッジ層、Kubernetes + Istio(Envoy) のサービスメッシュ、マネージドDBまでを一つのチームで担当する - ボトルネックがどの層にあっても、そこまで降りて直せる **5. FinOps — コストを経営の言葉に翻訳する** - クラウド費用に対して、コミット購入（CUD）の設計、環境ごとの spot 化、不要リソースの撤去までエンジニア側で意思決定している - 「誰がいくら使い、どの機能が儲かっているか」を出すコスト配賦・原価接続の議論まで踏み込む - ベンダーとの契約交渉・相見積もりもエンジニアが主導する **6. AIエージェントを運用に組み込む** - 社内向けの **Infra Agent** が、調査・問い合わせ対応・コスト分析の一部をすでに担っている - 人間の SRE は「エージェントに任せる範囲を設計し、任せられない部分に集中する」働き方へ移行しつつある - この移行そのものを設計したい人にとっては、かなり珍しい実験場 - オンコール体制はこれから整備するフェーズ。どこまでを自動化とエージェントに寄せ、どこからを人が持つのかを、ゼロから設計できる ### 【想定される主な業務】 - 各国やプロダクトごとのレギュレーションに準拠したインフラ環境の開発と運用 - Infrastructure as Code の実践と普及による適切なプラットフォームの管理 - パフォーマンスの可視化や可観測性を実現する仕組みの提供 - SRE のプラクティスの社内浸透を通じたサービスレベルの向上 - コストの最適化 - トイルの継続的な削減 ### 【このポジションで期待すること】 他のチームも巻き込みながら、重要なところを進められる人を求めています。 - これからのインフラがどうあるべきかを描き、自分も手を動かしながらそこへチームでどう到達するかまで考えられる - 全社に効く仕組みを、他チームを巻き込んで着地させられる - 信頼性・コスト・開発速度をトレードオフとして諦めるのではなく、信頼性が高いからこそ速く動ける状態を設計できる - 障害の一次対応者ではなく、障害が起きにくい構造と、起きたときに学習が回る仕組み（SLO / ポストモーテム）を組織に入れられる - プロダクトチームに SRE プラクティスを浸透させ、Platform を「使われる基盤」にできる ### 【チームと働き方】 - 少人数のプラットフォームチームが全社のインフラを見ています。担当領域は自分で広げられます - Terraform / GitHub Actions / Design Doc レビューの文化 ### 【情報発信について】 - 社員一人ひとりの積極的な情報発信を重視しています（noteやX（旧Twitter）、Linkedinなど） - 各種講演、イベント、勉強会への登壇や参加を推奨 ### 【変更の範囲】 会社の定める業務全般（全ての業務への配置転換の可能性あり） 歓迎スキル - Envoy Proxy や Istio など Service Mesh の運用経験 - Google Cloud 上でのサービスの構築・開発・運用経験 - 大規模サービス・分散システムの開発、運用経験 - Go を使用したソフトウェア開発経験 - エッジ（CDN / WAF）まで含めたパフォーマンス改善の経験 - クラウドコスト最適化を主導した経験（コミット購入の設計、コスト配賦、ベンダー交渉など） - 可観測性基盤（Honeycomb / Datadog / OpenTelemetry 等）の設計・導入経験 - SLO / エラーバジェット / ポストモーテムを組織に導入した経験 - LLM / 生成AI を使うプロダクトの基盤運用経験（推論基盤、レート制限、コスト管理） - 医療・金融など規制産業でのインフラ運用経験 - データパイプラインの構築経験 - サーバーレスアプリケーションの経験 - AIエージェント / LLM を運用業務そのものに組み込んだ経験 - 複数チームにまたがるプラットフォーム戦略を描き、実行まで持っていった経験 求める人物像 ### **◆Ubieの全正社員に求められるスタンスは以下となります** - **私たちを広げる（Expand “WE”）**：所属・契約・職種・参画の深さなどの違いを越えて、同じ目的に向かい価値をともにつくる人を仲間として向き合う姿勢。立場の違いを超えて共に価値をつくり、医療エコシステムを動かしていく - **世界を変える（Impact, Impact, Impact）**：問うべきは、どれだけ手を動かしたかではなく、どれだけ世界を動かしたか。「これは誰の何を変えるのか」という本質を深く理解し、必要な打ち手を着実に積み上げて、変わるまでやり抜く - **エースカードで勝負する（Play Your Ace）**：並の能力は、もはや価値にならない。自分の「好き×得意」を見極め、その一点で誰よりも深く考え、世界最高レベルの強みへ育てる。苦手を埋めるより、強みのレバレッジを最大化する 応募概要 給与 **800〜1,500万円+ ストックオプション** ※これまでのご経験と能力を踏まえ決定します。 - ストックオプションの付与有無・水準は、入社時の雇用形態（General Employee／Expert）、本人のスキル・経験等を総合的に勘案して個別に決定します。 ### ◆給与体系 - 基本給 - 固定残業手当（45時間相当分） **例）年収1,000万円の場合** - 月例給833,334円 - 基本給 619,858円 - 固定残業手当213,476円（時間外労働の有無に関わらず、45時間分の時間外手当として213,476円を支給） - 45時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給 勤務地 東京都中央区日本橋本町三丁目8番4号 日本橋ライフサイエンスビルディング4 5F 【変更の範囲】会社の定める場所 雇用形態 正社員（General Employee／総合職） 勤務体系 ### 【General Employee（総合職）とは】 - 事業や組織の状況に応じて、幅広い領域で活躍いただく正社員採用です。 - 領域や役割の変化を前提とし、状況に応じて担当業務が変わる可能性があります。 ### 【勤務詳細】 - 専門業務型裁量労働制により、1日9.5時間働いたものとみなされます。 - 基本的な就業時間は10:00-19:00 ※所定労働時間を超える労働の有無：あり（平均月20時間～30時間） - リモート可（コミュニケーションの質・頻度の向上、業務効率化のため、週2日の物理出社必須日を設けています） - 副業OK ### 【休日について】 - 完全週休二日制 (土曜日、日曜日、その他会社の定める休日) - 休暇：慶弔金・特別休暇・リフレッシュ休暇あり - 有給休暇：4月1日に対象者全員に一斉付与 (※) ※ 4月1日以前に入社される方は、入社日に応じて比例付与されます。 年間14日以上の付与があります。 ※ フルタイム正社員の場合。詳細は契約形態によります。 試用期間 6ヶ月（試用期間中条件の変更はなし） 福利厚生 ### ◆生成AI利用環境 Ubieでは、イノベーション創出や効率化のため、生成AI技術の活用を強く推進しています。情報セキュリティリスク、著作権侵害、誤情報伝播などの課題に対処しつつ、社員が効果的に最新技術を活用出来る環境を整えています。 - 事業としては、2024年5月から医療機関向けに生成AIサービスを展開 - 社内向けには、Forbes Under 30に選出された機械学習エンジニアや、Googleの統括部長経験者などの人材が生成AIチームを社内に立ち上げ、積極的な推進体制を構築 - 業界向けにも、日本デジタルヘルス・アライアンス（JaDHA）で「ヘルスケア事業者のための生成AI活用ガイド」を策定・公表 利用ツール（2026年6月時点） - 内製ツール：社外秘情報も含めて多様なモデルを利用出来る内製ツールを開発・運用しています。一週間の社員利用率は85%です。(Gemini、GPT、Claude の各種バージョンが利用可能) - 会社の契約で利用可能な生成AIソリューション(外部サービスについては、迅速に安全面を検証し、試験運用して導入する環境を整えています) Notion AI、NotebookLM、GitHub Copilot、Devin、Cursor、Azure Open AI、Dify、Perplexity、miro、v0、Claude Code その他、Ubieでの生成AIに関する取り組みはこちらで紹介しています。 https://recruit.ubie.life/generative-ai ### ◆社会保険完備 - 関東IT健康保険／厚生年金保険／雇用保険／労災保険 ### ◆その他 - ハイブリッド勤務可能（出社とリモートを組み合わせた柔軟な働き方） - お好きなPC・チェア・ディスプレイなどの備品貸与 ※一部職種によって限定あり - 業務に関連する勉強会やイベントへの参加、書籍購入の費用補助 - リゾートホテル優待あり - レンタカー割引あり - 各種補助制度（ベビーシッター・インフルエンザ予防接種） - 歓迎会ランチなどの費用補助 - リファラル会食の費用補助 - 通勤手当支給（上限あり） - 年間休日：120日（年末年始休暇含む） - 慶弔金・特別休暇あり そのほか、生産性向上に最大限コミットしています。 ### ◆喫煙について - 業務時間中は完全禁煙です。就業時間外は規定していませんが、禁煙を強く推奨しています。 - 入社に伴い禁煙される場合は、禁煙外来を全額補助します。