BREサービスエンジニア

仕事内容 「AI時代のシステム運用を、エンジニアリングで次のステージへ」 生成AIの登場により、開発スピードは飛躍的に向上しました。 しかし、システムが実際に動く「本番環境」の複雑さは増し続けています。 AIが生み出した成果を、いかに高い信頼性で動かし続け、ビジネスの成長へと変換するか。 クラウドエースは2025年4月、この課題に対する答えとして、次世代運用保守サービス「Business Reliability Engineering（BRE）」を始動しました。 本ポジションのミッションは、インフラからアプリケーションコードまでを横断的に捉え、AIを強力なパートナーとして活用しながら、システムの「信頼性」をビジネスの価値へと高め続けることにあります。 業務内容 顧客システムの「信頼性」を技術で担保し、ビジネスの成長を支援するポジションです。 インフラの構成変更から、アプリケーションのパフォーマンス改善、AIを活用した運用自動化まで、レイヤーを問わず「システムの最適解」を追求します。 アプリケーション＆インフラのトラブルシューティング：ログやメトリクスから異常を検知し、インフラの不備かアプリケーションのバグかを特定、必要に応じてコード修正の提案や実装まで踏み込みます。 システムの最適化・リアーキテクチャ提案：コスト、パフォーマンス、セキュリティの観点から現状を分析し、Google Cloud の最新技術を用いた構成変更を提案・実施します。 AIエージェントによる運用自動化：自社開発のAIプラットフォームや、最新の生成AIツールを活用し、「人間が介在しない運用フロー」の構築に挑戦します。 信頼性指標（SLO）の維持：顧客システムが持つサービスレベルの維持を目指し、障害発生時の振り返りと再発防止に向けた構成変更やトイル（定型作業）の削減を提案し、共に実行します。 顧客とのテクニカル・コミュニケーション：SlackなどのツールやWeb会議での対面のコミュニケーションを通して、技術的課題をビジネスの視点（リスクやコスト等）を交えて説明し、立場の異なるステークホルダーとシステムの改善に向けた合意形成をリードします。 オンコールによる信頼性保守：24時間365日の安定稼働を実現するため、チーム内での持ち回り制（オンコール体制）を敷いています。 待機スタイル：常駐監視や張り付きではなく、アラート検知時の電話対応が可能な状態での待機です。私的な時間の制限は最小限（即応できる状態の維持）で、夜間は就寝いただいて構いません。 サポート体制：現在は各時間 1 名体制ですが、複雑な障害時には上位レイヤーのエンジニアへエスカレーションできる体制を整えています。 待遇：通常の給与とは別に、オンコール担当日には規定の待機手当（日当）の支給があります。 やりがい/面白さ 課題の根本原因にアプローチできる面白さ：「表面的な事象対応」で終わるのではなく、インフラ・アプリの両面から問題の真因を突き止め、改善に繋げるエンジニアとしての醍醐味を味わえます。 フルサイクルなエンジニアリング：「作って終わり」「動かして終わり」ではなく、本番環境で得た知見をコードや構成にフィードバックする、エンジニアとして最も手応えのあるサイクルを回せます。 専門性を軸にしたフルスタック化：まずは得意な領域を軸に、隣接する領域の知見を広げ、最終的にはビジネス課題を技術で一気通貫に解決できる「市場価値の高いエンジニア」を目指せる環境です。 AIネイティブな働き方の体現：CursorやDevin、Gemini等のAIアシスタントを駆使し、非効率な作業はAIに任せ、人間はより高度なアーキテクチャ設計やクリエイティブな課題解決に集中するスタイルを自分たちで構築できます。 開発関連情報 ■ 自社プラットフォーム開発環境 ・Cloud Platform：Google Cloud ・AI Assistants：Cursor, Devin, Gemini, ChatGPT 等(全社共通ツールに加え、部門での個別ツール導入も積極的に検証) ・Languages：Python, Go, TypeScript 等 ・IaC / DevOps：Terraform, Kubernetes (GKE), Cloud Build, GitHub Actions 等 ・Monitoring：Cloud Monitoring, Cloud Logging, Grafana, OTel 等 ■ 顧客システム環境 Google Cloud (GKE, Cloud Run, Cloud SQL 等)を用いた、エンタープライズからスタートアップまで多種多様な構成のシステムが対象となります。 組織体制 会社名：クラウドエース株式会社 部署：事業推進本部 部署：DevSecOps事業部 本ポジションは、SREやDevSecOpsの専門性を持つ「DevSecOps事業部」に所属します。 現在は6名程度の少数チームで、BREという新サービスの土台を創り上げているフェーズです。 大規模組織のような分業制ではなく、個々の裁量が大きい「スタートアップ的な機動力」を持って、運用フェーズにおける高度な改善実績を積み上げています。 風土/カルチャー 「安定化」より「最適化」を志向する 現状維持にとどまらず、コスト削減や構成のモダン化など、より良い状態へシステムをアップデートし続けることを重視します。 単純作業を AI 等で自動化し、エンジニアはより高度な課題解決に集中できる環境を目指しています。 境界なきエンジニアリング：「それは自分の領域外です」と言わず、問題の根本解決を優先する。 AIとの協働：AIを運用を効率化するための「強力なパートナー」と捉え、新しいツールや手法を積極的に試行する。 知見のオープン化：得た知見はブログや登壇で発信し、業界の「新しい運用の標準」を創る気概を持つ。 キャリアパス 本ポジションでは、実務を通じたスキルの拡張に合わせ、将来的に以下のようなスペシャリスト像を目指すことが可能です。 BRE プロフェッショナル：複数顧客の難易度の高い課題を解決し、信頼性エンジニアリングの第一人者としてチームを牽引する。 AIプラットフォーム・テックリード：運用を自動化・自律化させるAIエージェントのプロダクト開発をリードする。 信頼性コンサルタント：運用知見を武器に、新規案件の「設計段階」から信頼性を注入し、ビジネスを成功へ導く。 必須スキル Webアプリケーション開発 または クラウドインフラ構築/運用 の経験(目安 3 年程度) クラウド環境(特に Google Cloud)でのシステム運用/トラブルシューティング経験 歓迎スキル モダンスタックを用いた開発/運用経験：コンテナやIaCを用いた基盤構築に加え、モダンなバックエンド/フロントエンドフレームワーク、API設計、CI/CDパイプラインなど、レイヤーを横断した実装/運用経験をお持ちの方 SREの基礎知識と論理的な問題解決能力：SLO/SLAの策定やトイル削減の実践経験に加え、表面的な事象対応に留まらず、ログやコードから根本原因を論理的に特定し、本質的な改善策を提示・実行できる能力をお持ちの方 領域を「越境」するマインドセット：自身の専門性を軸足としつつ、特定の領域に限定せずシステム全体を俯瞰して課題解決にあたる姿勢を持ち、インフラとアプリの境界を越えて、ビジネス価値のために踏み込むことに強い関心がある方 AIエージェント/次世代技術への実装意欲：単なるLLM活用に留まらず、AIエージェントによる自律的なワークフローの構築や、MCPを用いたデータ連携、A2A/A2UIといった次世代インターフェースの活用など、最新のAIトレンドを運用現場に実装することに意欲的な方 顧客とのテクニカル・コミュニケーション能力：複雑な技術事象を整理し、技術的背景をビジネスの視点（リスクやコスト等）に紐付けて言語化でき、顧客の立場に合わせた平易かつ正確な説明を行い、次なる改善に向けた合意形成をリードできる方