Job offer curation - ⁨Infrastructure as Code⁩

顧客対応クラウド『Re:lation（リレーション）』の信頼性と安定性を支え、成長を加速させるSRE（Site Reliability Engineering）業務全般をお任せします。 当社では現在、体制強化のため、即戦力のスペシャリストはもちろん、これからSREとしてのキャリアを築きたいポテンシャル層の方まで、幅広く募集しています。 【具体的な業務内容】 インフラ基盤の設計・構築・運用：AWSを用いたスケーラブルな基盤構築 Infrastructure as Code (IaC)：Terraform による構成管理・自動化 コンテナオーケストレーション：コンテナ環境を使ったサービスの設計、構築、改善 オブザーバビリティの推進：SLI/SLO/エラーバジェットの設計、運用 パフォーマンス最適化：トランザクション数やデータ量の増加に伴うボトルネック解消 セキュリティの強化：外部攻撃に対する予防的・発見的な機構の整備、脆弱性対応 サーバレス活用：Lambda等を用いた簡易的なプログラミングによる機能実装 CI/CDの構築・運用改善：デプロイパイプラインの高度化 トイルの撲滅：開発チームの業務効率化、自動化による定型作業の削減 その他：採用活動、技術調査など、サービスやチームをより良くするための諸施策

YOUTRUSTは「日本のモメンタムを上げる偉大な会社を創る」をビジョンに掲げ、次世代のキャリア市場・キャリア形成の文化をつくっています。社内外の仕事仲間とのコミュニケーションを通じて副業・転職といった機会につなげられる仕事専用SNS『YOUTRUST』や、法人向けのHR Techを開発しています。 ▼YOUTRUST https://youtrust.jp/ iOS：https://apps.apple.com/jp/app/youtrust/id1535785012 Android：https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.youtrust.youtrust ◆概要 YOUTRUSTを支えるSREを募集します。サービスがSNSか且つキャリア・HRと個人情報を多く取り扱う領域につき、指数的に保有データが伸びる中で、安定したサービス成長を迎えるにあたり基盤構築・運用・未来に向けた開発が求められるポジションです。 ◆募集背景 YOUTRUSTの安定したサービス成長のため「サービス基盤は私に任せろ！」という方に、インフラを含むサービス基盤の整備の専任担当として加わっていただきたいです。 YOUTRUSTは、創業当初は友人副業マッチングサービスとしてリリースし、プチピボットを重ねながらキャリアSNSへと進化してきました。 一方、これまでインフラに関しては、優先度を挙げられずに進んできました。サービス提供に必要な最低限のことは整え、他はプロダクトの価値を高める実装にリソースを割いていたからです。インフラのコード化に着手し始めましたが、整えるべきことはまだまだあります。 また、安定したサービス成長を迎えるにあたり基盤構築・運用・未来に向けた開発が求められるポジションです。サービスがSNSかつHRと個人情報を多く取り扱う領域のため、セキュリティの観点を含めた包括的な対応が求められます。 今あるサービスの基盤整備だけでなく、新規事業やプロダクトも予定しています。SREとして基盤構築や整備にも幅広い範囲の業務に関わりたい方にとって、チャレンジできる環境です。 ◆業務内容 YOUTRUSTのサービスを安定稼働し続けるために必要なことをする、それが業務になります。今まで兼務メンバーだけで対応してきたため、「これからやっていく！」という段階です。未知のことが多い中で、やっていくことから一緒に検討し、自律的に進めていただきます。 ＜想定している業務＞ インフラ領域の開発および運用計画の策定 現在のインフラの状況、サービス、事業の状況や将来計画を基に、インフラ領域の開発や運用計画の策定 今後の事業成長に対してサービスを安定供給し続けられるよう、インフラ領域を包括的に捉え、計画を策定することが必要 監視体制の強化、死活監視の仕組み構築 インフラの効率的な運用を行うために、メトリクスを設定しそれを把握する仕組みの整備 同時に、死活監視の仕組みを整え、自身もオンコールの対応をするとともに、チーム全体でオンコール対応できる体制作りを構築 将来の安定稼働を担保するためのボトルネック調査 サービスが成長した際のボトルネックを把握し、適切な計画を立案 インフラ領域だけでなく、アプリケーションレイヤーも含めたボトルネックの明確化 メトリクスをもとにしたパフォーマンス改善 メトリクスを見ながらインフラ領域でのパフォーマンス改善実施 コスト対効果のバランスを鑑みた上での、SLI/SLOの策定 セキュリティ周りの強化 セキュリティ強化範囲、実施範囲の調査・判断 適切な手段にてセキュリティ強化の実行 データ分析基盤構築のサポート データエンジニアが分析基盤を構築する際のサポート ソフトウェア・エンジニアリングを用いたサービスの運用効率化 デプロイメント最適化のために開発環境の改善などを行い、サービス開発や運用を効率的に進められるよう整備 新規サービスのインフラ構築 新規のサービスを立ち上げる際に、開発チームと連携し、キャパシティプランニングを行い、インフラ構築を実行

■Finatextグループとは Finatextグループは、「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、AIエージェント機能の実装を見据えた金融基幹システムの提供を通じて「組込型金融（エンベデッドファイナンス）」を可能にするFintech企業です。金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービスの参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。 金融サービスのあるべき姿をユーザー視点から見直し、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する「株式会社Finatext」、オルタナティブデータ解析サービスとデータAIソリューションの「株式会社ナウキャスト」、証券ビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラス」、次世代型デジタル保険の「スマートプラス少額短期保険株式会社」、クレジットビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラスクレジット」といった事業会社を擁しており、多様な事業に携われる機会がございます。 ■提供しているソリューションに関して 現在、日本の多くの金融機関は、レガシーで重厚長大なシステムによって、デジタルな顧客体験を最適化するような改善が行えないという課題を抱えています。 こういった課題を抱える日本の金融システムを、モダンな環境（オンプレミス→クラウド）、技術（Go/コンテナ）、設計（モノリス→マイクロサービス）を使って作り直しています。 スタートアップながら、三菱UFJフィナンシャル・グループ、大和証券、MS&AD、日本生命などの日本を代表する企業とインフラ領域で協業し、高い評価を得ております。 ■募集する背景 Finatextグループでは、生成AIを全社的な生産性向上の核と位置づけ、CTO直下に専門組織「AI+（エーアイ・プラス）チーム」を新設しました。 現在、CursorやClaude Codeの全社配布、MCP（Model Context Protocol）の導入を進めていますが、これを真にスケールさせるには、社内に散らばる膨大なデータやシステムをAIが解釈可能な形で集約・接続する強固なデータ基盤と、LLMの特性を活かしたアーキテクチャ設計が不可欠です。 AIを「単に触る」フェーズから、「金融事業の複雑なドメイン知識をAIが扱えるプラットフォームを構築する」フェーズへ移行するため、データエンジニアリングとLLM活用に強みを持つエンジニアを募集します。 ■参考 ・Finatextグループ、AIで金融ビジネスを再定義する「AIイネーブルメント」を本格始動 https://finatext.com/hd/news/20260213 ・AI-ready SoRの時代へ https://note.com/ryotafinatext/n/nb79665c549c3 ・FinatextグループのAI戦略を完全解説 https://note.com/fozzhey/n/nc7b681faabf6 ■業務の概要 VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり セキュアなAI基盤設計・運用 高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装 AIの評価基盤や、Gateway機能の設計・構築 LLMオーケストレーションとMCP実装 社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供 社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築 ■配属先 「AI+チーム」 CTO直下の独立したチームです。 少数精鋭で、グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を「10倍」に引き上げることをミッションとします。 ■本ポジションの魅力 技術的フロンティア MCPという最新プロトコルを全社規模で実戦投入し、AIエージェントが実業務を動かす環境をゼロから構築できます 圧倒的な裁量 CTO直下チームのため、意思決定が極めて速く、最新のモデルや技術スタックの導入に制約がほとんどありません データの質と量 金融事業やオルタナティブデータなど、非常に密度が高く複雑なデータを「AIにどう解釈させるか」という、データエンジニアとして最高難度の課題に挑戦できます 【技術スタック】 Python、dbt、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI 【その他】 ・Snowflake の年一度の最大のイベント Data Cloud Summit に参加して情報収集を行いました。 https://note.com/mugumugu63/n/n3cbb2cc01170 ・Data