Customer Engineering Lead (exaBase Studio)

  • Tokyo
  • Partial Remote
  • Full-time
  • July 2, 2024
Conditions
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¥8M ~ ¥13M /yr
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Apply from Anywhere 👍
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Sponsors Visas
Requirements
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Language Requirements
Japanese: Conversational
English: Business Level

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

  • 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
  • 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.

 
 
【応募資格(必須)】
  • 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
 
 
【応募資格(歓迎)】
  • 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

「AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を実現する」をミッションに、介護、人材、金融、医療、製造、流通など複数領域に横断して、複合的に社会課題の本質的解決を目指すAIスタートアップです。ビジネスモデルとしては主にプロジェクト型とプロダクト型に分かれ、プロジェクト型では機械学習エンジニアとコンサルタントがビジネス課題の発見から学習モデルによる解決まで、プロダクト型では発見した課題とそれを解決する学習モデルを用いたより普遍的で広範なソリューション提供のためのSaaSプロダクトを開発しています。

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