DevOps Engineer (New Service Development Division/Sales AI Agent Business)

  • Tokyo
  • Partial Remote
  • Full-time
  • November 19, 2025
Conditions
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¥7.08M ~ ¥1M /yr
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(You must live in Japan to apply)
Requirements
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Language Requirements
Japanese: Fluent
English: Not Required

企業・事業概要

私たちは「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」というミッションを掲げ、少子高齢化社会における労働生産性向上の解決策として、独自のAI技術やAIプラットフォームを活用した多種多様なサービスの創出に取り組んでいます。

業界の仕組みを変えうるステークホルダーとのAIの社会実装を創業当初から推進してきたことで、AI技術やアプリケーション、ミドルウェア等の多様なアセットが社内に蓄積されてきました。

企業の変革ひいては社会の仕組みを変える「総合AIビジネスカンパニー」を目指し、

蓄積された独自アセットやナレッジを最大限活用した自社サービスの構築・提供「深化」と、新たなサービスや事業の創出「探索」の両輪を継続して行うことで、さらなる事業のドライブを目指しています。

 

配属部門

クライアントとのプロジェクト起点でプロダクト事業の創出~グロースを担っている部門です。

売れるものを作る、売り方を作る、それらを他部門含めて連携し更にスケールさせることで、作る・売る・届ける・大きくするというサイクルを複数プロダクトで生み出していくことを目指しています。

 

プロダクトについて

本募集ポジションの「SalesTech事業セグメント」は、AIを用いた「営業職の"本質的な進化"」 - 営業活動の効率化と成果最大化 を目的として、2025年4月に誕生しました。

営業活動のバリューチェーンを上流~下流まで一貫して支援するため当事業部においても以下のようなプロダクトをマルチプロダクト構想で開発とグロースを進めている最中です。

加えて、自社の他プロダクトも組み合わせることによって、顧客に合わせた最適なソリューションの提供を目指しています。

その中核プロダクト は、「アバターと会話する」というシンプルなユースケースで多くのお客様に価値を届けていますが、事業のさらなるスケールと、より本質的な「営業の進化」を実現するため、私たちは今、プロダクト体験の抜本的な見直しと次世代アーキテクチャへの刷新という大きな挑戦のスタートラインに立っています。

私たちは「AIによる営業職の"本質的な進化"」という壮大な目標を掲げていますが、その実現にはAIの技術力だけでは不十分です。AIが導き出した複雑な分析結果やインサイトを、いかに「誰でも使いやすい・馴染みやすい」インターフェースに落とし込めるかが、プロダクト成功の鍵を握っています。

 

業務概要

  • ミッション:基盤要素を超えてクラウドネイティブなサービスまで活用し、プロダクトを強化できるスケーラブルで高性能なクラウドインフラを構築するのと同時に、観測性、デプロイ戦略、セキュリティといったDevOpsの根本原則を堅持する

 

具体的な業務内容

  • プロダクトおよび基盤インフラ向けにInfrastructure as Code(IaC)を作成・維持する。VPCのような基盤要素から、イベントドリブンアーキテクチャ開発のためのEventBridge/SQS/SNSといったアプリケーション寄りのサービスまで幅広く対応
  • プロダクトのAWSアカウントの日々の運用(バックアップ、監視、コスト最適化など、これらに限定されない)を担当
  • アプリケーション開発者と協力し、デプロイの効率と品質を高めるためのCI/CDパイプラインやその他の自動化を構築
  • DataDogのような観測性ツールを用いて、アプリケーションの実際の利用状況に合致したアラームや障害検知計画を作成
  • 誰でもプロダクトのアプリケーションおよびインフラの現在の健全性を即座に把握できるよう、観測性ダッシュボードを作成
  • クラウドインフラおよび各種サービスのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて調整を行い、効率性とスケーラビリティを最適化

 

技術スタック

  • インフラ:AWS
  • 含まれるサービス:VPC, IAM, CloudFront, ALB, ECS, Lambda, ECR, RDS, Secrets Manager, EventBridge, SQS, SNS, KMS, GuardDuty, Inspector, S3, API Gateway, Cost Explorer, Route 53, ACM, ElastiCache, QuickSuite(以上に限らない場合もある)
  • Infrastructure-as-Code:Terraform
  • Hosting/Compute:ECS/Fargate, Lambda
  • Observability:DataDog
  • SCM:GitHub
  • CI/CD:GitHub Actions / Workflows

 

このポジションの特徴

  • このポジションでは、最先端のクラウド技術に触れながら、特定のアプリケーションを支援する文脈でクラウドインフラやクラウドネイティブサービスに実践的に取り組む機会があります(プラットフォームチームではなく、プロダクトチームの役割です)
  • インフラ管理における自動化とベストプラクティスを重視し、プロダクトやサービスの運用効率とスケーラビリティの向上に直接貢献していただ区ことが可能です
  • 変化の速いクラウド環境で、新しいクラウド技術や手法を継続的に学び、適用していくことができます。私たちはより良い選択肢が現れた際には方向転換することを前提としたマインドセットを持っており、常に進化するクラウドの世界において、新しいことに挑戦できる機会が常にあります

 

必須要件

  • ビジネスレベルの日本語スキル(N1理想、N2歓迎)
  • エンジニアとしての実務経験3年以上
  • DevOps または SRE 相当の実務経験:1年以上
  • AWS におけるリソース設計・構築・運用の実務経験(VPC/サブネット/ルーティング、EC2 などの計算基盤、IAM のいずれもを含む)
  • コンテナ基盤の運用経験(Docker および EKS/ECS のいずれか)
  • Infrastructure as Code(IaC)の実務経験(例:Terraform、CloudFormation、CDK のいずれか)およびコードレビュー経験
  • CI/CD パイプラインの設計・運用経験(例:GitHub Actions、GitLab CI、CodePipeline、Argo CD など)
  • 監視・可観測性の基礎設計・運用経験(ログ/メトリクス/トレースのいずれか、例:CloudWatch、Prometheus/Grafana 等)
  • セキュリティ実務の基礎(最小権限設計、秘密情報管理(Secrets Manager/Parameter Store 等)、基本的な脆弱性対応)
  • 障害対応への関与経験(オンコール、またはインシデント対応プロセスへの参加)
  • アジャイルスタイルでの開発経験(タスク定義、見積もり、スプリント計画・レトロ等への参加)

 

歓迎要件

  • アプリケーション開発経験
  • アーキテクチャ設計経験(可用性・拡張性・セキュリティ・コストを考慮した設計判断の実務)
  • パフォーマンスチューニング/キャパシティプランニングの経験(ボトルネック分析、負荷試験の設計・実施)
  • SLI/SLO 設計やエラーバジェット運用の経験(目標設定、可観測性との連携、意思決定への反映)
  • 機械学習や LLM に関する知識
  • その他の全般技術知識(ハイレベルでも歓迎)- DNS、DB 運用、API 管理、メッセージング、キャッシュ 等

 

求める人物像

  • 事業やユーザー価値から逆算して技術選定・優先順位付けができる、オーナーシップの強い方
  • 変化に素早く適応し、仮説検証と継続的改善(自動化・可観測性向上・コスト最適化)を自走できる方
  • 関係者と透明性高くコミュニケーションし、知見をドキュメント化・共有してチームの生産性を底上げできる方

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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