【AIプラットフォーム事業】クラウドインフラエンジニア_AIプロジェクト基盤構築

仕事内容

職務内容 AIの構想、開発、実装、運用、プロダクト化・事業化までを一気通貫で担い、産業変革を起こす。 ◆企業・事業概要 エクサウィザーズは、2016年の創業以来、「AIを用いた社会課題の解決を通じて幸せな社会を実現する」をミッションに掲げ、独自のAI技術を活用した多様なサービスの創出に取り組む上場AIベンチャーです。 AIを真に活用するには、単なる技術導入にとどまらず、事業・業務・組織の変革、すなわちAIトランスフォーメーション（AX）が不可欠です。私たちはAXの推進パートナーとして、戦略策定から実装、そして事業そのものの変革まで一気通貫で支援しています。 その実現のため、従来型のモデル構築だけでなく、生成AI・AIエージェント、さらに高度なシステム実装力を掛け合わせ、ソリューション（コンサル・SI）、プロダクト（SaaS）、プラットフォーム（PaaS）へと事業を展開。相互に相乗効果を生み出すことで、あらゆる産業におけるAIの社会実装を加速しています。 会社概要 2026年3月期 通期決算説明資料 三井住友フィナンシャルグループと資本業務提携契約を締結し、AI戦略パートナーとしてAX推進を加速 ◆AIプラットフォーム事業について AIプラットフォーム事業では、AI技術やプロフェッショナルサービスを活用して、幅広い業界のリーディングカンパニーに対する課題解決ソリューションを提供しています。 自社のAIプラットフォーム「exaBase Studio*」を用いたサービスから、完全にカスタマイズされたソリューションの企画・開発・実行まで多様な「オファリング」を用意しています。 *「 exaBase Studio 」とは 現場と開発者を近づける開発環境として、社内外のAIモデルやサービス、データを組み合わせて、AIソフトウェア/AIエージェントを構築できるプラットフォームです。 ・ビジュアルUIで誰でもAIソフトウェア/AIエージェントを構築可能。現場のフィードバックを活かした段階的改善が容易 ・クライアント社内外のあらゆるデータをAPI連携し、特定データを使ったモデリングや業務改善アプリを構築 ・搭載されたAI技術は常に最新化され、最新の技術レベルのAIソフトウェア/AIエージェントを利用可能 ◆ 募集背景 エクサウィザーズが手掛けるプロジェクトは、金融、電力・エネルギー、ヘルスケア、通信業界など、日本を代表する伝統産業のエンタープライズ企業が中心であり、高いセキュリティ、可用性、耐障害性といった「厳しい非機能要件」や「上場企業水準のガバナンス」が求められます。 最先端のAI（LLMやAIエージェント等）を顧客の基幹業務で安定して価値を創出する仕組み（ラストワンマイル）として機能させるためには、堅牢でスケーラブルなインフラ基盤が不可欠です。また、プロジェクトに携わる各領域のエンジニア（AIエンジニア、ソフトウェアエンジニア、FDE）が、迅速かつ安全にインフラを構築・利用できる環境の重要性も日々高まっています。 まずは各プロジェクトにおけるAIソリューションの確実なデリバリーをインフラ側面からリードしつつ、ご経験や志向に応じて、プロジェクト横断でのインフラ標準化やガイドライン策定といった仕組みづくりにも携わっていただく場合もございます。 ◆ 業務内容 AIコンサルタントや各領域のエンジニア（AIエンジニア、ソフトウェアエンジニア、FDE）と密に協働しながら、エンタープライズ向けのAIプロジェクトの確実なデリバリー、および組織横断でのインフラ領域をリードしていただきます。 具体的には、非機能要件の定義から、マルチクラウド環境（AWS, Google Cloud, Azure）におけるセキュアで高可用なインフラの設計・構築・運用、および標準化を担当します。 また、プロジェクトを通じてAIアプリケーション開発の現場に自然と隣接するため、志向性に応じてLLM APIの統合やAIエージェントの構築といったアプリケーション・AI領域へとスキルを広げていくことができます。「まずはクラウドインフラで貢献しながら、開発やAIも手を動かして学んでいきたい」という方にとって、その成長を後押しできる環境です。 主要な業務： クラウドインフラの要件定義・設計・構築 エンタープライズ顧客のデータ環境・システム構成に応じたクラウドアーキテクチャ設計・構築。 可用性、セキュリティ、パフォーマンス、コスト効率など「非機能要件」の定義および最適化。 プロジェクトを横断した技術アーキテクチャの選定・推進・維持・標準化 各プロジェクトの要件や顧客環境に合わせて活用されるクラウド、ミドルウェア、ツールの選定に関与し、組織横断で品質が高く一貫性のある技術アーキテクチャの定義。 Terraform等を用いたIaC（Infrastructure as Code）の導入やプロビジョニング自動化の仕組みを推進・維持し、プロジェクトを横断して再利用可能なマルチクラウド構成を共通アセットとして標準化。 セキュリティ・ガバナンス対応 金融やヘルスケア領域等で要求される厳しいセキュリティ審査、コンプライアンス監査への対応およびセキュリティ設計・アクセス管理の最適化。 DevOps/MLOpsおよびデータ基盤の構築 アプリケーションやAIモデルを安全・高速に本番環境へデプロイするためのCI/CDパイプラインやテスト自動化環境の整備。 大規模データパイプライン（BigQuery、Snowflake等）の設計・構築、およびLLM評価・Observability基盤の導入。 AIアプリケーション開発への拡張 インフラ・データ基盤の構築を通じて得たシステム全体像の把握を活かし、LLMを活用したAIエージェントやRAGシステムなどのアプリケーション実装に携わる機会があります（LangChain、LangGraph、各種LLM API等）。 クラウドエンジニアとしての専門性を維持しながら、アプリケーション層への理解・貢献を段階的に広げていくことができます。 ◆ 技術スタック Cloud: AWS / Google Cloud / Azure （プロジェクト、顧客環境に応じて対応） Languages: Python, TypeScript / JavaScript, SQL, Go, Ruby 等 Backend: FastAPI, Node.js 等 Frontend: React, Next.js 等 Databases/Data Warehouses: MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Snowflake Infrastructure / Tools: Docker, Kubernetes (EKS / GKE等), Terraform (IaC), Git, CI/CD Platform: exaBase Studio AI/LLM Tools: LangChain, LangGraph, HuggingFace, 各種LLM API, Claude Code, Codex, LangSmith, RAGAS ◆ プロジェクトの進め方 プロジェクトの性質やフェーズに応じて、顧客先を訪問して業務理解やディスカッションを行う場合もあれば、自社オフィスやリモート環境で開発に集中する場合もあります。 働く場所や関わり方を固定するのではなく、顧客課題を解決し、最も高い成果を生み出すために必要な手段を選択します。 顧客の事業や業務を深く理解するため、顧客と密接にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを進めますが、 顧客先への常駐そのものを目的としたポジションではありません 。重要なのは、物理的に顧客の隣にいることではなく、 顧客と同じ目線で事業・業務の課題に向き合い 、素早く仮説検証を行い、技術によって価値を届け切ることです。 ◆ ポジションの魅力 インフラの枠を超えた、アプリケーション・AI領域への技術拡張 AIコンサルタントや各種エンジニア（AIエンジニア、ソフトウェアエンジニア、FDE）といった多様なスペシャリストとワンチームで密に協働するため、インフラ領域にとどまらず、アプリケーション開発やAI領域（LLM、AIエージェント等）へと自らの技術領域を広げることができます。また、プロジェクトの要件定義や構想段階では、技術要件の整理だけでなく「顧客の経営・事業課題をどう解決するか」という課題定義から対話に加わるため、ビジネス寄りのスキルや知見を広げることにもつながります。 Claude Codeをはじめとする先進的なAIネイティブ開発環境でのスキル習得 インフラの構築やIaCの作成、トラブルシューティングにおいては、Claude Codeをはじめとする高度なコーディングAIやエージェントツールをいち早く導入しています。最先端のAIツールに日常的に触れ、その活用スキルそのものを高めていける先進的な環境です。 デリバリーと標準化の双方を実感できるダイナミックな役割 各プロジェクトで実際に顧客へ価値をデリバリーする達成感と、その活動で得た知見やアーキテクチャを組織横断のテンプレート（マルチクラウドやIaC等）として選定・推進し、全体のデリバリー品質を底上げする標準化の貢献感の双方を実感できます。 トップタレントとのコラボレーション 大手コンサルティングファーム出身者、最先端のAI/MLエンジニア、FDE、プロダクト開発メンバーなど、多様なバックグラウンドを持つトップクラスのメンバーが、お互いの専門性をリスペクトし「対等なプロ」としてワンチームで協働するフラットな環境です。 ◆ 入社後のキャリアパス クラウドインフラの専門性を軸に置きながら、個人の成長や志向に合わせて、技術・ビジネス・マネジメントなど多様な領域へとキャリアを拡張・展開できます。 インフラ・AIエンジニアリングを極める: クラウドソリューションアーキテクト、MLOpsスペシャリスト、組織横断のインフラ技術標準化リード。Claude Code等の最先端ツールを駆使しながら、次世代AI時代に不可欠なインフラ設計の第一人者を目指せます。 アプリケーション・AI開発へと技術を拡張する: インフラ・データ基盤構築の強みを最大の武器に、フルスタックなソフトウェアエンジニアや、AIエンジニア（LLMやAIエージェントの実装領域）へと専門領域を拡張していくパス。 ビジネス・マネジメント領域へ広げる: AIコンサルタントやPM、クライアント企業（アライアンス先含む）のビジネス担当者と密に協働する中でビジネス知見を深め、インフラプロジェクトマネージャー、テックリード、またはビジネスと技術を高度に繋ぐITコンサルタントを目指せます。 応募資格（必須） パブリッククラウド（AWS、Google Cloud、Azureのいずれか）におけるインフラの設計、構築、運用の経験（経験年数不問。面接内でご経験を伺わせていただきます） Dockerなどのコンテナ技術を活用したシステムの構築・運用経験 ネイティブレベルの日本語コミュニケーション能力（顧客企業や社内関連部門とのコミュニケーションが発生するため） 応募資格（歓迎） CI/CDツールの導入・運用、またはDevOps環境の整備に関する実務経験 TerraformなどのIaCツールを用いたインフラ管理・自動化の実務経験 Webアプリケーションまたはバックエンドシステムの設計・開発経験 大規模データパイプライン（BigQuery、Snowflake等）の設

必須スキル

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