SRE at 株式会社InsightX — Japan

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About The Role

【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 ■□

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。

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。

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。

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。

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 ■□

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。