【SRE・インフラエンジニア】MLプラットフォーム_東京

業務内容

• インフラ構築と IaC（Terraform）によるコード化・継続的改善（Serving I/F、データパイプライン、ML開発基盤を含むAWS環境）
• 金融グレードのネットワーク設計とセキュリティ運用（mTLS、閉域網接続、VPC Peering、PrivateLink の設計・運用）
• 可観測性の向上と運用体制整備（CloudWatch 等を用いたログ/メトリクス/トレース、SLO/SLA策定、オンコール体制の構築）
• データ基盤・ML Ops 連携の設計・運用サポート（Databricks基盤とのインターフェース設計、ML Ops側のインフラ支援）
• グループ横断の基盤連携とデジタルバンク／Fintech向けインフラ拡充

技術スタック

必須スキル

• AWSインフラ設計・構築・運用（ECS Fargate, API Gateway, VPC, PrivateLink, IAM など）
• IaC（Terraform）によるコード化・モジュール設計・CI/CD連携
• 高度なネットワーク・セキュリティ知識（VPC Peering, PrivateLink, TLS/mTLS）
• 可観測性基盤設計・運用（CloudWatch 等）
• CI/CD/コンテナ技術（GitHub Actions, Docker）
• Python, Shell, SQL
• 日本語ビジネス力、英語基礎（TOEIC700相当程度）

歓迎スキル（該当する場合）

• MLOps/データ基盤のインフラ支援経験（SageMaker, Databricks, Airflow など）
• 運用設計・オンコール体制構築（SLO/SLA、Datadog/PagerDuty 等）
• 金融・決済ドメインのセキュリティ・監査対応経験
• 複数組織間の基盤設計・調整経験
• Claude Code などAI開発ツールの活用経験

キャリア成長観点

• デジタルバンク開業に向けた高トラフィック・高可用性のインフラ設計・実装で市場価値を高められる
• 金融セキュリティ・ガバナンスをリードする専門性を養える
• グループ横断の標準基盤構築に関与し、横断的な影響力を持つ設計力を磨ける
• AI時代のプロダクト基盤を支える戦略的な技術選定と実装経験を積める