【東京都】Terraform

の転職・求人情報

高い視座でプロダクトの価値を引き上げて頂きたい！ これまで、お客さまに価値を提供するMVP (Minimum Viable Product)の開発を進め、ようやく仮説検証フェーズに入ります。 早期の PMF (Product Market Fit) を目指し、技術面だけでなくビジネス・経営視点でプロダクト開発に関与しプロダクトの価値の底上げ、非連続な成長をリードして欲しいです。 CTO（候補）という立場でプロダクト開発を牽引し、世の中にない価値を創造していただきます。 また、チームビルディング、エンジニア採用についても貢献をいただきたいと考えております！ 小規模な会社だからこそ立場やチームを問わず横断的に議論し、課題を解決することを最重要視しています。 いち従業員という枠から飛び出し、CEOと伴走しながら高い視座を持って会社経営の一端を担っていただきます。 開発チームは現在4〜5人規模です。 デザイン、フロントエンド、バックエンド、インフラの各領域を得意なメンバーが牽引しながら前に進めています。 チーム規模が小さいからこそ、1人1人のメンバーのプロダクトに対する責任と権限が広く、主体的にプロダクトに関わっていける環境になります。 開発イベントとしては、毎日朝会を実施し、金曜日に開発の振り返り会を実施しています。 ざっくばらんになんでも話し合える間柄を目指しています。 難しい仕事を「楽しむ」ことを大事にしていきたいです。 - Frontend: TypeScript / Next.js - Backend: Go - Infra: terraform / Google Cloud Platform - 通信: Connect - DB: PostgreSQL - CI: GitHub Actions - CD: Cloud Build - コード管理：GitHub - プロジェクト管理：GitHub Project - ドキュメント: esa - デザイン: Figma - コミュニケーション: Slack, Gather - 開発支援: Cursor, Cline (使いたいものを随時追加できます)

■具体的な業務内容 - 社内向けデータ分析基盤の保守・運用、およびエンハンス活動 - SQL クエリやダッシュボード、データ抽出ジョブ開発などのアナリティクス業務 - 技術動向や組織フェーズに合わせた技術スタックの定期的な見直し（技術選定、導入計画策定、検証および開発、普及展開） - その他、組織のデータ利活用を推進するためのあらゆる活動 ■開発スタイル/イメージ - 開発チームは、3-5 名程度の小チームに分割されたフラットな組織構成です。 - チームメンバは定期的に行われるミーティングを通して、各自が取り組むタスクについて認識合わせを行います。 - 業務を行なう場所はオフィス／オンラインのどちらでも選択可能です。 - 業務を行なう上で生じた疑問は Slack 上のコミュニケーションやショート会議を適宜開催することで解決されます - 成果物は GitHub 上で相互レビューによって改善されプロダクトに組み込まれます。 ■弊社で採用している開発環境・ツール #Webアプリ サーバーサイド - Ruby on Rails #Webアプリ フロントエンド - Vue.js #データベース - Aurora MySQL - Python, Playwright - AWS Lambda, ECS Fargate, ECR, SQS, ALB, RDS, S3, API Gateway, Terraform - コンテナ技術： Docker, Docker Compose - デプロイツール：Serverless Framework - ソース管理：Git, GitHub - コミュニケーションツール：Slack, Notion

■具体的な業務内容 - 当社プロダクト『SimpleCheck』『SimpleMonitor』や、その裏側で動作するAWS上のバッチ処理、データベース、データパイプラインなど、多様なシステムのインフラ設計・開発・運用 - 安定稼働を実現する高可用性・高信頼性を備えたインフラの構築・運用 - 効果的なCI/CD、テスト自動化の設計・管理を通じたスクラム開発円滑化への貢献 - ペネトレーションテストや侵入防止システムの開発といった、金融機関が求める高難度な情報セキュリティ関連技術の検証・導入、セキュリティ基盤の構築 ■開発スタイル/イメージ - 開発チームは、3-5 名程度の小チームに分割されたフラットな組織構成です。 - チームメンバは定期的に行われるミーティングを通して、各自が取り組むタスクについて認識合わせを行います。 - 業務を行なう場所はオフィス／オンラインのどちらでも選択可能です。 - 業務を行なう上で生じた疑問は Slack 上のコミュニケーションやショート会議を適宜開催することで解決されます - 成果物は GitHub 上で相互レビューによって改善されプロダクトに組み込まれます。 ■弊社で採用している開発環境・ツール 　- Python 　- HTML / CSS 　- Vue.js 　- Ruby on Rails 　- Terraform 　- Docker 　- ECS / Lambda / SQS 　- MySQL / DynamoDB 　- S3 / EFS 　- コンテナ技術： Docker, Docker Compose 　- デプロイツール：Serverless Framework 　- ソース管理：Git, GitHub 　- コミュニケーションツール：Slack, Notion

・自社プロダクト『LOOV』の開発・運用 ・フロントエンド、サーバーサイド、インフラ領域にまたがる機能開発・改善 ・ソフトウェアアーキテクチャ・クラウドインフラ設計・運用最適化 ・新技術やツールの調査・導入提案 ・チーム開発を前提としたコードレビュー・設計レビュー ※要件定義は原則PdM主導ですが、エンジニアからの技術視点での提案も積極的に採用されています！ スキルレベルに応じて、短時間でのご参画も可能です。 スキルレベルは、ハードスキル・ソフトスキルの両面を踏まえて総合的に判断いたします。 以下はあくまで目安となりますが、ご参考ください： 時給8,000円〜：最低稼働時間 月60時間〜 時給6,500円〜：最低稼働時間 月80時間〜 時給5,000円〜：最低稼働時間 月100時間〜

・自社プロダクト『LOOV』の開発・運用 ・フロントエンド、サーバーサイド、インフラ領域にまたがる機能開発・改善 ・ソフトウェアアーキテクチャ・クラウドインフラ設計・運用最適化 ・新技術やツールの調査・導入提案 ・チーム開発を前提としたコードレビュー・設計レビュー ※要件定義は原則PdM主導ですが、エンジニアからの技術視点での提案も積極的に採用されています！ スキルレベルに応じて、短時間でのご参画も可能です。 スキルレベルは、ハードスキル・ソフトスキルの両面を踏まえて総合的に判断いたします。 以下はあくまで目安となりますが、ご参考ください： 時給8,000円〜：最低稼働時間 月60時間〜 時給6,500円〜：最低稼働時間 月80時間〜 時給5,000円〜：最低稼働時間 月100時間〜

・自社プロダクト『LOOV』の開発・運用 ・フロントエンド、サーバーサイド、インフラ領域にまたがる機能開発・改善 ・ソフトウェアアーキテクチャ・クラウドインフラ設計・運用最適化 ・新技術やツールの調査・導入提案 ・チーム開発を前提としたコードレビュー・設計レビュー ※要件定義は原則PdM主導ですが、エンジニアからの技術視点での提案も積極的に採用されています！

- Google Cloud Platform(GCP)、Kubernetesを使ったクラウドインフラの整備 - プロダクト開発チームへのCI/CD等のOps環境の提供 - インフラ領域の専門家としてプロダクト開発チームの運用サポート - GKE、DB、ArgoCD等のミドルウェアやツール群の整備 - サービス品質のモニタリング・改善 - SLI/SLOの整備、モニタリングの整備(死活監視、エラー検知) - 定期的な負荷試験および脆弱性調査の実施 - Scalaバックエンド基盤の改善 - プロダクト開発チームが共通して使用する機能の開発・改善 プロダクト開発ユニット システム開発部 - COMPASSの開発組織の中では一番大きな組織となっており、エンジニア主導の開発環境で、高トラフィックな環境下でのプロダクト開発を行っています。 チームの人数：46名（内正社員14名） 平均年齢：30代後半 - 作業ツール - Google Workspace - タスク管理 - Asana - ドキュメンテーション - Notion、Google Drive、Confluence - コミュニケーション - Slack、Gather、Google Meet、Miro - 開発言語 - Scala、TypeScript、Go - フレームワーク、ライブラリ - Akka、Airframe、Slick、Cats、 React、NextJS、NestJS、echo - ヴァージョン管理 - GitHub - 開発環境 - IntelliJ、Visual Studio Code - DB - MySQL、Redis、MongoDB - インフラ - GCP、Kubernetes、Cloudflare - CI/CD - GitHub Actions、CircleCI、ArgoCD - 監視 - Sentry、Datadog - IaC - Terraform、Kustomize - 負荷試験 - k6

私たちは「顧客ニーズの変化に共鳴する」をビジョンに掲げ、マルチクラウドの適用、フルスタック技術、インフラからSREまでを目指したエンジニアリングを提供しています。AWS、Azure、GCPをはじめとする最新クラウド技術を活用し、多様な業界のお客様にシステムの要件定義、設計、構築、運用までを一貫して支援します。 多くの案件でIaC（Infrastructure as Code）を活用し、効率的かつ再現性の高いインフラ構築を実現。既存技術だけでなく、新しい技術を常にチェックし、新技術を積極的に取り入れる組織です。 プロジェクトの上流工程から参画し、顧客とのコミュニケーションを通じて課題を深く理解し、要件定義や基本設計をリードします。 単なるシステムの構築や運用だけでなく、プロジェクト全体を通じて高品質なソリューションを提供する役割を担います。 - プロジェクト獲得に向けた提案活動（顧客ニーズのヒアリング・ソリューション提案） - 要件定義や基本設計などの上流工程への参画 - プロジェクトマネジメント（進捗・課題・リスク管理、メンバー管理） - 組織規模：約50名（20代～50代の幅広い年代が活躍中） - プロジェクト規模：2～3名の少人数チームで対応、大きいものは10名程のチームで対応、数千万円～1億円規模 - コミュニケーションが活発で、技術が好きな社員が多い環境 - 勉強会や情報共有会を通じて、技術力向上を目指す文化があります - クラウド技術全般 - AWS - Azure - GCP - OCI - 開発言語 - Python - Go - Terraform - Cloud Formation

組織のミッション達成のために、ポジティブな姿勢で課題解決に携わり、チーム・組織のアウトカムを最大化するEMとしての役割をお任せいたします。 ログラスは「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後マルチプロダクト展開にも注力し、今では計5つのプロダクト/サービスを提供しています。 事業戦略に基づいて2027年4月までにプロダクト/サービス数を20以上に拡大しようとしており、60名規模の新規事業開発チーム組成やベトナム・インドなどへの海外開発拠点の設立、国内外での新卒採用推進など、多様なチャレンジの機会があります。 ログラスでは、これまでの経験を十分に活かしていただくための準備期間として、入社後は開発チームのエンジニアとして開発プロセスに携わり、ドメイン知識やシステム、チームへの理解を深めていただきます。 その後は、担当領域や組織の状況を見ながらマネジメント比率を上げて、組織パフォーマンス向上に軸足を移しながらご活躍いただく流れを想定しています。 開発プロセスを経験していただきながら、EMとして以下の業務の比重をあげていただきます。 - エンジニア組織の戦略策定 - 事業戦略とプロダクトロードマップの連携 - 開発体制や生産性に関わる組織課題の探索、解消 - 品質やプロダクトを横断した技術的課題の探索、解消 - 組織のパフォーマンス向上のための施策立案・実行 - 各メンバーのマネジメント（1on1を通したメンタリング、コーチング、目標設定、評価） - 中長期的な組織運営に関わる制度設計、運用 ログラスのEMに求められる一番の役割は開発組織の大きな課題を解決に向かうようリードいただくことです。品質課題や開発プロセス、開発組織外との連携など、事業拡大に伴い対応すべき問題が出てくることが予想されます。短期的な視点だけでなく、中長期的な視座を持ち様々な課題にチャレンジすることで、より良い組織/チーム作りを実現していただきたいと考えています。 ログラスのプロダクト組織は、創業当初から戦略的に強化してきたEMチームやアジャイルコーチの貢献により自己組織化が進んだことで自律性が高く、お客様への提供価値に向き合うカルチャーが醸成されてきました。 結果として通常発生しがちな散発的な組織課題の対応ボリュームは少なく、EM自身が能力を最大限活かして、本質的な課題解決や大きなチャレンジに取り組み、自らも成長できる環境があります。 加えて、EM同士の横のつながりを重視しているため、複雑な課題に対しても、フォーメーションを組んで集中しながら対応することができます。 EM1人1人が大きな裁量を持って活動しており、以下のようにさまざまな役割を持って活躍し、実績を残しています。 例： - プロダクト組織への新しいアジャイルフレームワーク（FAST）の導入・推進 - AI/LLM専任チームの立ち上げおよびLLMを用いた新機能開発のリード - 海外開発拠点立ち上げの立案・実行 - エンジニアリングの複雑性に向き合うための、Enabling&Platform部創設 - ログラス初となる新卒エンジニア採用の戦略立案・企画実行 - 外部パートナーと連携した大規模新規開発のPM また、EMチーム自身がチームビルディングやシステムコーチングを行っており、多様性と一枚岩な組織の両立を実現しています。 - サーバーサイド - Kotlin / SpringBoot - フロントエンド - React / Next.js / TypeScript - インフラ - AWS / Terraform / Fargate / ECR - DB - Aurora PostgreSQL - テストツール - Datadog synthetics / Playwright - 利用ツール・サービス - Slack / Gather / Figma / Findy team＋ / Notion/ Miro / diaglams.net / Cursor

顧客への提供価値が中長期視点で最大化するように、エンジニア目線で事業戦略をとらえながらプロダクト開発に携わるWebアプリケーションエンジニアをお任せいたします。 ログラスは「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後マルチプロダクト展開にも注力し、今では計5つのプロダクト/サービスを提供しています。 事業戦略に基づいて2027年4月までにプロダクト/サービス数を20以上に拡大しようとしており、60名規模の新規事業開発チーム組成やベトナム・インドなどへの海外開発拠点の設立、国内外での新卒採用推進など、多様なチャレンジの機会があります。 「Loglass 経営管理」「Loglass人員計画」のコアメンバーとしてプロダクトの機能開発・改善を中心に携わっていただきます。開発を通してドメイン知識やシステム理解を深めていただきます。 その後は、お強みやご希望に応じて新規プロダクトの開発や組織横断の技術課題の解決、数年先を見据えた技術戦略の推進などチャレンジングな領域にも携わっていただきます。 - 実際のお客様の業務のヒアリングをもとにモデリング、設計 - 新機能の開発、既存機の改善 - ETL機能の高速化、汎用化、エラー処理のUX向上 - データ集計・分析表示画面の高速化 - 日常的なリファクタリング - チームで開発を進めるためのプロジェクトリード - 開発フローの高速化、効率化、自動化 - チーム横断での開発プロセスの改善 - サーバーサイド - Kotlin / Spring Boot / Rust - フロントエンド - React / Next.js / TypeScript - インフラ - AWS / Terraform / Fargate / ECR - DB - Aurora PostgreSQL - テストツール - Datadog Synthetics / Playwright - 利用ツール・サービス - Slack / Gather / Figma / Findy team＋ / Notion / Miro / diaglams.net / Cursor 定期的にお客様との商談動画の視聴をしたり、展示会に参加したりと、お客様の生の声を反映したプロダクトづくりを重視しています。 プロダクト組織は機能開発を担当するチームと基盤やインフラ等を担当する横断チームに分かれています。 また、開発体制としてもともとはスクラムを導入しておりましたが、プロダクトの拡大に伴い現在はスケーリングに強いアジャイルフレームワークであるFASTへの移行に挑戦しています。 ※FASTの詳細はこちらの記事( https://prd-blog.loglass.co.jp/entry/2024/09/12/181043 )をご覧ください。

顧客への提供価値が中長期視点で最大化するように、エンジニア目線で事業戦略をとらえながらプロダクト開発をしていただきます。 新しいメンバーを迎えることで、機能追加のスピードアップや、品質のさらなる向上、プロダクトの安定運用と中長期を見据えた継続的な改善の実現を目指していきます。 - 担当プロダクトの機能拡充、改善 - ディスカバリー（ユーザーヒアリング / 要求定義 / 要件定義） - デリバリー（モデリング / テスト分析・設計 / 実装 / テスト実施 / リリースノート作成 / リリース） - モニタリング（利用状況の定量調査 / ユーザーヒアリング） - 担当プロダクトの性能改善集計・分析機能のパフォーマンス改善 - ETL機能の高速化、汎用化、エラー処理のUX向上 - 担当プロダクトの品質改善 - 日常的なリファクタリング - アラート削減・見直し - UX改善 - チーム横断での開発プロセスの改善 - チームで開発を進めるためのプロジェクトリード - テックブログの執筆・カンファレンス参加等の技術広報や採用活動 入社後は既存プロダクト開発のコアメンバーとしてプロダクトの機能開発・改善を中心にご活躍いただきながら、ドメイン知識やシステム理解を深めていただきます。 その後はEpic開発の推進やチーム横断での開発プロセスの改善、技術的課題の特定と解決等をリードしていただくことを期待しています。 中長期ではwillや経験に応じて新規事業を担当いただいたり、エンジニアリングマネージャーやPdM、組織横断の技術課題の解消をミッションとするアプリケーション基盤エンジニア等のキャリアパスを目指していただける環境です。 ログラスのエンジニアが所属する開発本部は、お客様と近い距離でプロダクトエンジニアリングを担当するプロダクト開発部と、中長期の横断的な課題解決をミッションとするEnabling & Platform部に分かれています。 Webアプリケーションエンジニアはプロダクト開発部に所属し、「Loglass 経営管理」「Loglass 人員計画」などのコアプロダクトまたは新規事業を担当します。 開発手法として「Loglass 経営管理」のチームはアジャイルフレームワークの「FAST」、その他のチームをスクラムを取り入れています。 ※FASTの詳細はこちらの記事( https://prd-blog.loglass.co.jp/entry/2024/09/12/181043 )をご覧ください。 - サーバーサイド - Kotlin / Spring Boot / Rust - フロントエンド - React / Next.js / TypeScript - インフラ - AWS / Terraform / Fargate / ECR - DB - Aurora PostgreSQL - テストツール - Datadog Synthetics / Playwright - 利用ツール・サービス - Slack / Gather / Figma / Findy team＋ / Notion/ Miro / diaglams.net / Cursor

急拡大するパートナーに対する福利厚生のOEMプロダクト提供をスケーラブルに行いかつパートナー固有の要件に対してバックエンドの設計・開発をお任せします。 - バックエンドアプリケーション(Ruby・Node)の開発・運用をしていただきます。 - Terraform(AWS)を用いたインフラ環境の構築をしていただきます。 - HR SaaS企業 様・金融機関 様のようなパートナー企業が福利厚生事業を開始する上で必要な機能・要望をパートナーと連携しながら開発していただきます。 - 継続的にミスなく効率的にリリースをするためのCI/CDの設計をしていただきます。 - DatadogやSentryを用いたモニタリング環境の構築 - モバイルアプリ: Flutter - フロントエンド: Next.js、React - サーバーサイド: Rails Node.js - インフラ: AWS、Terraform - データベース: PostgreSQL、MongoDB - デザイン: Figma, STUDIO - コード管理: GitHub、Git - CI/CD: GitHub Actions, CircleCI - コミュニケーションツール: Slack、Google Meet - ドキュメント: Notion 現状、To C アプリの元VPoEが実施しています。 魅力は、業界No.1の利用率を作れる可能性があることです。 HR SaaS企業 様・金融機関 様のようなパートナー企業へのOEMアプリ提供ができる基盤を開発することで、データの収集速度向上と改善に結びつけられます。 - 固定残業代45時間分含む - 超過分別途支給 - フレックスタイム制 - コアタイム：10:00～15:00 - 所定労働時間：8時間 - 休憩時間：1時間 有（3ヶ月/変動あり） - 福利厚生サービス(提携済の飲食店・業務用品・映画・ジム等の補助) - 希望PC / イス支給 - 他社交流イベント / 勉強会 - UX勉強等ツール代補助 - 書籍補助 他

OEMプロダクトのメインサービスであるモバイルアプリの開発をお任せします。 自社アプリ・パートナー向けアプリの両方、開発を行っていただきます。 パートナーごとにカスタム化した各社専用アプリをリリースするためのOEM基盤を構築し、 複数クライアントへの展開が可能なアプリ基盤の開発・運用を担当します。 またエンジニアチームをマネジメントし、生産性向上とプロジェクト推進を図りながら、 CI/CDなどの設計や導入を想定しています。特にお願いしたい開発は以下となります。 - マルチテナントアプリとして、複雑な業務要件を実現するための設計・実装とカスタム要件に対応するための柔軟な構成で開発していただきます。 - 数万名のユーザーの膨大なデータをもとに、新機能開発・UI/UX改善をしていただきます。 - 継続的にミスなく効率的にリリースをするためのCI/CDの設計をしていただきます。 元決済OEM基盤の開発を牽引したアプリエンジニアのメンバーがいます。 魅力は、業界No.1の利用率を作れる可能性があることです。 高度な抽象化されたアプリ開発基盤で、数万名のユーザーの膨大なデータをもと新機能開発・UI/UX改善を行い、業界No.1の利用率を目指せます。 - モバイルアプリ: Flutter - フロントエンド: Next.js・React - サーバーサイド: Rails Node.js - インフラ: AWS・Terraform - データベース: PostgreSQL・MongoDB - デザイン: Figma - コード管理: GitHub・Git - CI/CD: GitHub Actions, CircleCI - コミュニケーションツール: Slack・Google Meet - ドキュメント: Notion - 固定残業代45時間分含む - 超過分別途支給 - フレックスタイム制 - コアタイム：10:00～15:00 - 所定労働時間：8時間 - 休憩時間：1時間 有（3ヶ月/変動あり） - 福利厚生サービス(提携済の飲食店・業務用品・映画・ジム等の補助) - 希望PC / イス支給 - 他社交流イベント / 勉強会 - UX勉強等ツール代補助 - 書籍補助 他

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 MLOps Engineerとして、機械学習モデル開発・運用サイクル構築をリードいただきます。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指しております。 膨大な量のデータから、機械学習用モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、アノテーションデータの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 クラウド上に機械学習用GPU100台以上を運用し効率的な学習基盤を構築します。 例えば以下のような業務があります。 - 機械学習モデルの開発・デプロイ・モニタリング基盤の構築・運用・最適化 - 物体検出・Occupancy Prediction・Online HD Mapping・Drivable Area Estimation・VLM などのモデル開発を支援するデータパイプラインの構築 - 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 - アノテーションパイプラインの構築および最適化 - 実験管理の構築および自動化（Weights & Biasesなどの導入、内製開発） - コンテナ化（Docker, Kubernetes）によるスケーラブルなML基盤の構築 - CI/CDパイプラインの設計・運用 - クラウド上での大規模分散学習環境の構築・最適化 - 開発言語：TypeScript、Python - インフラ：Google Cloud Platform - 構成管理：Terraform - ソースコード管理：GitHub - CI/CD：Github Action、Cloud Run - コミュニケーションツール：Slack、Google meet - タスク管理：Jira 会社はテレワーク勤務も認め、詳細は別途定めるテレワーク規程による。

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指し、最先端のデータインフラ設計・構築・運用に携われる機会をご提供致します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 例えば以下のような業務があります。 - 自動運転データの収集・検索・分析基盤の設計・構築・運用 - 大規模な走行データを処理するパイプラインの開発・最適化 - データの品質管理および異常検知のためのシステム開発 - 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 - リアルタイムデータストリーミングやETLパイプラインの開発 - 開発言語：TypeScript、Python - インフラ：Google Cloud Platform - 構成管理：Terraform - ソースコード管理：GitHub - CI/CD：Github Action、Cloud Run - コミュニケーションツール：Slack、Google meet - タスク管理：Jira 会社はテレワーク勤務も認め、詳細は別途定めるテレワーク規程による。

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 MLOps Engineerとして、機械学習モデル開発・運用サイクル構築をリードいただきます。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指しております。 膨大な量のデータから、機械学習用モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、アノテーションデータの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 クラウド上に機械学習用GPU100台以上を運用し効率的な学習基盤を構築します。 例えば以下のような業務があります。 - 機械学習モデルの開発・デプロイ・モニタリング基盤の構築・運用・最適化 - 物体検出・Occupancy Prediction・Online HD Mapping・Drivable Area Estimation・VLM などのモデル開発を支援するデータパイプラインの構築 - 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 - アノテーションパイプラインの構築および最適化 - 実験管理の構築および自動化（Weights & Biasesなどの導入、内製開発） - コンテナ化（Docker, Kubernetes）によるスケーラブルなML基盤の構築 - CI/CDパイプラインの設計・運用 - クラウド上での大規模分散学習環境の構築・最適化 - 開発言語：TypeScript、Python - インフラ：Google Cloud Platform - 構成管理：Terraform - ソースコード管理：GitHub - CI/CD：Github Action、Cloud Run - コミュニケーションツール：Slack、Google meet - タスク管理：Jira 会社はテレワーク勤務も認め、詳細は別途定めるテレワーク規程による。

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指し、最先端のデータインフラ設計・構築・運用に携われる機会をご提供致します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 例えば以下のような業務があります。 - 自動運転データの収集・検索・分析基盤の設計・構築・運用 - 大規模な走行データを処理するパイプラインの開発・最適化 - データの品質管理および異常検知のためのシステム開発 - 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 - リアルタイムデータストリーミングやETLパイプラインの開発 - 開発言語：TypeScript、Python - インフラ：Google Cloud Platform - 構成管理：Terraform - ソースコード管理：GitHub - CI/CD：Github Action、Cloud Run - コミュニケーションツール：Slack、Google meet - タスク管理：Jira 会社はテレワーク勤務も認め、詳細は別途定めるテレワーク規程による。

- データ基盤（DWH、データレイク）の設計・構築・運用 - 各種システム（アプリ、SaaS、外部サービスなど）からのデータ収集・統合・加工 - ETL/ELTパイプラインの設計・実装・モニタリング（バッチ・ストリーミング含む） - データスキーマ設計とデータ品質管理（データクレンジング、正規化など） - BIツールやアナリティクス用データマートの構築・最適化 - データガバナンス、セキュリティポリシーの設計と運用 - プロダクト・事業部門のデータ活用を技術面から支援 - データエンジニアチームの採用・文化づくりへの貢献（将来的なリードポジションも期待） 出社とリモートのハイブリット型となります。 業務に内容によってはオフィス出社での勤務が必要になる日もあります。

ゴージャスのエンジニアのトップとして、以下の業務をリードしていただきます。 ◆技術戦略の策定と実行 ・安定的に高速にユーザーに価値提供 ・中長期的な技術ロードマップの策定 　・セキュリティ、性能、品質、アーキテクチャなどの課題と未来を鑑みての戦略策定 ・採用、開発プロセス、体制などを含め、エンジニアリング組織の構築 ・自身でフルサイクルの開発（フルスタック・施策検討・データ分析など） ◆経営への参画 ・技術視点からの事業戦略策定への参画 ・技術投資の意思決定

- AWSを用いたスケーラブルなクラウドインフラ環境の設計、構築 - TerraformやCloudFormationなどを活用したIaC化や各トイルの削減 - CI/CDのパイプライン構築 - サービス環境の監視、運用、パフォーマンスチューニング - PaaS、SaaSの管理、運用 - セキュリティ設計、運用 ※ご経験・スキルを考慮し、担当業務・担当サービスを決定いたします。 出社とリモートのハイブリット型となります。 業務に内容によってはオフィス出社での勤務が必要になる日もあります。