Customer Engineering Lead (exaBase Studio)
- Tokyo
- Partial Remote
- Full-time
- July 2, 2024
About exaBase Studio / プロダクト概要
exaBase Studio は、弊社がこれまでに蓄積してきた複数の AI を使って、業務に必要なデータ処理の設計・開発が行えるノーコード型の AI ソフトウェア開発環境です。リアルタイム共同編集ができるキャンバス機能など、インタラクション性の高いUIを兼ね備えています。
Job Summary / 業務概要
In this position, we expect you to take the lead in the operations team, including the technical support team. While communicating with stakeholders from not only your own team but also other teams, you will lead the team's strategy and operational management, contribute to the design of 24/7 support processes, manage on-premises solutions, and contribute to the development and standardization of update, patch, and upgrade policies.
このポジションでは、テクニカルサポートチームを含むオペレーションチームの業務をリードしていただくことを想定しています。自チームだけでなく他チームのステークホルダーとコミュニケーションを取りながら、チームの戦略、運用管理を主導し、24/7のサポートプロセス設計、オンプレミスソリューションの管理、およびアップデート・パッチ・アップグレードポリシーの開発と標準化に貢献いただくことを想定しています。
Business Details / 業務内容
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Through the following roles, we expect you to realize an efficient and highly reliable operational system and operations:
- Formulating operational strategies
- Development and implementation based on operational strategies
- Providing technical guidance to the operations team
- Building support systems for mission-critical systems
- Formulating and implementing policies for updating and upgrading infrastructure and on-premises solutions
- Formulating and implementing incident management and response policies
- Providing training in line with the latest security regulations and compliance standards
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以下の役割を通して、効率・信頼性の高い運用体制や運用を実現いただくことを期待しています
- 運用戦略の立案
- 運用戦略を元にした開発や実装
- 運用チームに対しての技術指導
- ミッションクリティカルなシステムのサポート体制の構築
- インフラストラクチャ、オンプレミスソリューションの更新やアップグレードポリシーの策定と実行
- インシデント管理や対応のポリシー策定と実行
- 最新のセキュリティ規制とコンプライアンス基準に沿ったトレーニングの提供
Tech Stack / 技術環境
Frontend: React, TypeScript, CSS, Vite, Zustand, Axios, SWR, etc. Backend: Go, Python, Node.js, etc. Others: AWS, kubernetes, Docker, GitHub, Jira, Figma/FigJam, etc.
- Experience leading teams or projects.
- 2+ years of experience in technical operations, including significant hands-on experience in DevOps/SRE practices within a cloud-based or Kubernetes environment.
- Experience using and managing incident management software and project management tools (such as JIRA, ServiceNow)
- Experience managing and creating technical documentation and operational procedures
- Business level Japanese communication skills, and conversational level English communication skills
- チームやプロジェクトをリードしてきた経験
- クラウドベースまたは Kubernetes 環境内での DevOps/SRE 実践における重要な実践経験を含む、技術運用における 2年以上の経験
- インシデント管理ソフトウェアおよびプロジェクト管理ツール (JIRA、ServiceNow など) の使用と管理の経験
- 技術的なドキュメント、運用手順書の管理、作成の経験
- ビジネスレベルの日本語、日常会話レベルの英語でのコミュニケーションスキル
- Practical experience in managing global operations and leading teams across different geographical locations.
- Familiarity with regulatory standards and compliance requirements in a hands-on technical context.
- You have experience conducting security audits and compliance reviews, and a proven track record of addressing and mitigating identified issues.
- You have a thorough understanding of network architecture, security protocols, and system redundancy and failover solutions, and the ability to practically apply this knowledge.
- You have advanced knowledge of operational best practices, incident management, and CI/CD pipelines.
- グローバルな運営を管理し、地理的に異なる場所にまたがるチームを率いる実務経験。
- 実践的な技術的背景における規制基準とコンプライアンス要件に精通していること。
- セキュリティ監査とコンプライアンス レビューを実施した経験があり、発見事項に対処し軽減する実績があります。
- ネットワーク アーキテクチャ、セキュリティ プロトコル、システムの冗長性とフェイルオーバー ソリューションをしっかりと理解し、この知識を実践的に適用できるスキル能力。
- 運用のベスト プラクティス、インシデント管理、CI/CD パイプラインに関する高度な知識
About ExaWizards
ExaWizards is an AI start-up with a simple mission: solve social issues using AI and create a happy society. But to achieve it, they’re tackling issues across a wide variety of industries: Care tech, HR, fintech, medicine, security and more. They believe AI can help solve problems in all these areas, and they’re determined to do just that. Their business model can be broken into two different flows: project-focused and product-focused. For project-focused initiatives, they start from scratch. Their ML engineers and consultants identify business problems and build models aimed at solving them. In their product flow, they take the ML models developed for specific problems and generalize them to be useful for a wider array of problems. Normally they develop these solutions into SaaS products.
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