開発の速度と信頼性を向上させる DevOps エンジニアを募集します。このページでは機械知性研究開発部門に関する求人を掲載します。 当社ではソフトウェアを活用し継続的に顧客に価値を提供することを目指しています。具体的にはコンテナ技術やマネージドサービスを積極的に採用し、自動化を推進することで、運用負荷を下げ、信頼性を向上し、開発に注力できる体制を構築しています。 拡大する組織に対し、開発体制もスケールさせる必要があるため、開発フローを自動化する基盤の構築と運用の業務をお任せします。 【開発組織構成】 ソフトウェアを開発している組織は大別して製品開発部と機械知性研究開発部の2つあり、下記の領域を担当しています。 - 製品開発部: LegalOn Technologiesが提供する製品のUIやDBおよびAPI連携などの開発を担当します。 - 機械知性研究開発部: 言語処理、機械学習、検索のためのAPIの開発を担当（社内にある契約書のデータや顧客データの管理・活用も含む）します。 【開発環境 または 使用技術 (機械知性研究開発部)】 - パブリッククラウド: Google Cloud - アプリケーション実行環境: Google Kubernetes Engine, Cloud Run, Google App Engine - 機械学習: Vertex AI, MLFlow - データベース・データストア: Google Cloud Storage, BigQuery, CloudSQL - ロギング・モニタリング: Cloud Logging, Cloud Monitoring - 構成管理: Terraform, Packer, Ansible - CI/CD: Cloud Build, GitHub Actions - ビルドツール: Bazel - プログラミング言語: Python, Rust 【業務内容】 業務はアプリケーション開発者やインフラエンジニアとコミュニケーションを取りながら進めます。以下にDevOpsに関する業務を列挙します。 - 開発効率を改善するための施策の提案・実施。 - 開発に必要なツールの開発。 - CI/CD パイプラインの設計・構築。 【必須スキル】 - CI/CD の概念と各ツールの役割を理解し、適切な技術選定をできること。 - Linuxのコンテナ技術を用いたCI/CDパイプラインの設計・構築の実務経験。 - AWSまたはGoogle Cloudのクラウドインフラを用いた設計・構築の実務経験。 - 構成管理ツール(Terraform, Ansible, …) を用いたInfrastructure as Codeの実務経験。 - 汎用プログラミング言語を用いた開発支援ツールの作成経験 - 日本語能力試験N2に相当する言語能力 【歓迎スキル】 - セキュリティを考慮したCI/CDの設計・構築経験。 - フィーチャートグルを実現するアプリケーション基盤の設計・構築経験。 - 複数アプリケーションのテスト実行環境もしくはテストフレームワークの設計・実装経験