{"id":1209578,"url":"https://alion.io/job/enexia-platform-engineer","title":"Platform Engineer","company":{"id":2677237,"name":"ENEXIAaitonghuishe","domain":"enexia.co.jp","url":"https://alion.io/company/enexia-2","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HERP","truth_index":null},"role":"DevOps","role_family":"DevOps","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"remote","remote_scope":"stated_countries","remote_scope_basis":"inferred_payroll_markers","remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"inferred","locations":[],"countries":[],"hiring_countries":["KR"],"hiring_countries_total":1,"salary":{"min":8000000,"max":15000000,"currency":"JPY","period":"year","gross":null,"usd_annual":95295},"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"AI Agents","optional":false},{"name":"Alertmanager","optional":false},{"name":"Ansible","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Cursor","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"GitHub","optional":false},{"name":"GitHub Actions","optional":false},{"name":"Grafana","optional":false},{"name":"IAM","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"LLM Guardrails","optional":false},{"name":"Prometheus","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"SLI/SLO/SLA","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false},{"name":"Terragrunt","optional":false},{"name":"Agile","optional":true},{"name":"Claude Code","optional":true},{"name":"Copilot","optional":true},{"name":"FinOps","optional":true},{"name":"LangChain","optional":true},{"name":"LlamaIndex","optional":true},{"name":"Service Mesh","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-08-06T11:34:50Z","employer_posted_date":"2026-08-06","last_verified_at":"2026-09-28T09:43:10Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":54,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":54},"description":"GCP / Terraform / Goオブザーバビリティ基盤をゼロから立ち上げるプラットフォーム／SREエンジニア\nDescription\nポジションについて\nPlatform / SREエンジニアとして、ソフトウェアエンジニアリング、優れたインフラストラクチャ、包括的なシステムの可視性の間のギャップを埋めます。Infrastructure & Platformチームは、ENEXIAのソフトウェア・データ・機械学習システムが利用する、セキュアで可観測性が高く信頼できるクラウド基盤を提供します。現在の課題は、単にクラウドリソースを運用することではなく、システムの死角を排除し、ベンダー・レガシー依存を切り離し、インフラを標準化し、各チームが安全にサービスをリリース・運用できる状態をつくることです。\n本ポジションはハンズオン型の個人貢献者（IC）職で、ベンダー依存のレガシーシステムを切り離し・リファクタリング・再構築する不屈の精神と粘り強さを備えたビルダーを対象とします。最新のオブザーバビリティスタックを先導し、自律型AIエージェントとワークフローを完全な透明性で実行するための基盤インフラを支えていただきます。\n主な業務\n・メトリクス・ログ・トレース・ダッシュボード・プロアクティブなアラート管理・SLO・インシデント学習を対象とした高度なオブザーバビリティ基盤の設計（アクション可能なデータで死角を排除）\n・レガシーシステム・ネットワーク・セキュリティの分離（ベンダー依存環境の調査・リバースエンジニアリング・段階的リファクタリング）\n・モジュール化されたIaCとソフトウェアツールによる、セキュアで再利用可能なクラウドプラットフォームモジュール／セルフサービス機能の構築\n・本番電力システムに適した安全なクラウドネットワークトポロジ、VPC、シークレット、アクセス制御、プラットフォームガードレール（IAM・ネットワーク分離）の設計\n・検知〜トリアージ〜調査〜復旧〜コミュニケーション〜事後学習を対象としたAI活用型インシデント管理システムの設計\n・Go（適する場面ではPython）による信頼性の高い社内ツール・カスタム統合・エクスポーター・セルフサービス自動化の開発\n・CI/CD、環境管理、変更の安全性、コスト可視化、キャパシティ計画、バックアップ・災害復旧の改善\n現在の技術スタック（現時点の構成）\nオブザーバビリティ：Grafana［強く推奨］、Prometheus［強く推奨］、Alertmanager、GCP Operations Suite／クラウド：GCP［強く推奨］、AWS／IaC：Terraform［強く推奨］、Terragrunt［強く推奨］、Ansible／コンテナ：Docker［強く推奨］、必要に応じてKubernetes／言語：Go［強く推奨］、Python、SQL／ネットワーク・セキュリティ：VPC、Cloud Armor、IAM、Security Command Center／CI/CD：GitHub［強く推奨］、GitHub Actions［強く推奨］、Cloud Build／AI・エージェント基盤：AIエージェントのデプロイ、ベクトルデータストア、LLM/MLパイプライン／開発：Cursor（主要IDE）、クラウドエージェント\n──────────────────────────────\n[About the Role]\nAs a Platform / SRE Engineer, you will bridge software engineering, infrastructure excellence, and comprehensive system visibility. The Infrastructure & Platform team provides the secure, observable, and reliable cloud foundation used by ENEXIA's software, data, and ML systems. This is a hands-on IC role for a builder with the grit to decouple, refactor, and reorganize legacy, vendor-dependent systems - spearheading a modern observability stack and the foundational infrastructure required to run autonomous AI agents and workflows with full transparency.\n- Responsibilities:\n- Architect advanced observability (metrics, logs, traces, dashboards, proactive alerting, SLOs, incident learning) to eliminate blind spots with actionable data.\n- Decouple legacy systems, networks, and security: investigate, reverse-engineer, and incrementally refactor vendor-dependent environments into modern cloud architectures.\n- Build secure, reusable cloud-platform modules and self-service capabilities via modular IaC and software tooling.\n- Design secure cloud network topologies, VPC, secrets, access controls, and platform guardrails (IAM, network isolation) for production energy systems.\n- Design an AI-augmented incident-management system across detection, triage, investigation, remediation, communication, and post-incident learning.\n- Develop reliable internal tools, integrations, exporters, and self-service automation in Go (and Python where it fits).\n- Improve CI/CD, environment management, change safety, cost visibility, capacity planning, backup, and disaster recovery.\n- Current Stack: Grafana, Prometheus, Alertmanager, GCP Operations Suite; GCP, AWS; Terraform, Terragrunt, Ansible; Docker, Kubernetes where appropriate; Go, Python, SQL; VPC, Cloud Armor, IAM, Security Command Center; GitHub, GitHub Actions, Cloud Build; AI-agent deployment, vector stores, LLM/ML pipelines; Cursor (primary IDE), cloud agents.\nRequirements\nポジションについて\nPlatform / SREエンジニアとして、ソフトウェアエンジニアリング、優れたインフラストラクチャ、包括的なシステムの可視性の間のギャップを埋めます。Infrastructure & Platformチームは、ENEXIAのソフトウェア・データ・機械学習システムが利用する、セキュアで可観測性が高く信頼できるクラウド基盤を提供します。現在の課題は、単にクラウドリソースを運用することではなく、システムの死角を排除し、ベンダー・レガシー依存を切り離し、インフラを標準化し、各チームが安全にサービスをリリース・運用できる状態をつくることです。\n本ポジションはハンズオン型の個人貢献者（IC）職で、ベンダー依存のレガシーシステムを切り離し・リファクタリング・再構築する不屈の精神と粘り強さを備えたビルダーを対象とします。最新のオブザーバビリティスタックを先導し、自律型AIエージェントとワークフローを完全な透明性で実行するための基盤インフラを支えていただきます。\n主な業務\n・メトリクス・ログ・トレース・ダッシュボード・プロアクティブなアラート管理・SLO・インシデント学習を対象とした高度なオブザーバビリティ基盤の設計（アクション可能なデータで死角を排除）\n・レガシーシステム・ネットワーク・セキュリティの分離（ベンダー依存環境の調査・リバースエンジニアリング・段階的リファクタリング）\n・モジュール化されたIaCとソフトウェアツールによる、セキュアで再利用可能なクラウドプラットフォームモジュール／セルフサービス機能の構築\n・本番電力システムに適した安全なクラウドネットワークトポロジ、VPC、シークレット、アクセス制御、プラットフォームガードレール（IAM・ネットワーク分離）の設計\n・検知〜トリアージ〜調査〜復旧〜コミュニケーション〜事後学習を対象としたAI活用型インシデント管理システムの設計\n・Go（適する場面ではPython）による信頼性の高い社内ツール・カスタム統合・エクスポーター・セルフサービス自動化の開発\n・CI/CD、環境管理、変更の安全性、コスト可視化、キャパシティ計画、バックアップ・災害復旧の改善\n現在の技術スタック（現時点の構成）\nオブザーバビリティ：Grafana［強く推奨］、Prometheus［強く推奨］、Alertmanager、GCP Operations Suite／クラウド：GCP［強く推奨］、AWS／IaC：Terraform［強く推奨］、Terragrunt［強く推奨］、Ansible／コンテナ：Docker［強く推奨］、必要に応じてKubernetes／言語：Go［強く推奨］、Python、SQL／ネットワーク・セキュリティ：VPC、Cloud Armor、IAM、Security Command Center／CI/CD：GitHub［強く推奨］、GitHub Actions［強く推奨］、Cloud Build／AI・エージェント基盤：AIエージェントのデプロイ、ベクトルデータストア、LLM/MLパイプライン／開発：Cursor（主要IDE）、クラウドエージェント\n──────────────────────────────\n[About the Role]\nAs a Platform / SRE Engineer, you will bridge software engineering, infrastructure excellence, and comprehensive system visibility. The Infrastructure & Platform team provides the secure, observable, and reliable cloud foundation used by ENEXIA's software, data, and ML systems. This is a hands-on IC role for a builder with the grit to decouple, refactor, and reorganize legacy, vendor-dependent systems - spearheading a modern observability stack and the foundational infrastructure required to run autonomous AI agents and workflows with full transparency.\n- Responsibilities:\n- Architect advanced observability (metrics, logs, traces, dashboards, proactive alerting, SLOs, incident learning) to eliminate blind spots with actionable data.\n- Decouple legacy systems, networks, and security: investigate, reverse-engineer, and incrementally refactor vendor-dependent environments into modern cloud architectures.\n- Build secure, reusable cloud-platform modules and self-service capabilities via modular IaC and software tooling.\n- Design secure cloud network topologies, VPC, secrets, access controls, and platform guardrails (IAM, network isolation) for production energy systems.\n- Design an AI-augmented incident-management system across detection, triage, investigation, remediation, communication, and post-incident learning.\n- Develop reliable internal tools, integrations, exporters, and self-service automation in Go (and Python where it fits).\n- Improve CI/CD, environment management, change safety, cost visibility, capacity planning, backup, and disaster recovery.\n- Current Stack: Grafana, Prometheus, Alertmanager, GCP Operations Suite; GCP, AWS; Terraform, Terragrunt, Ansible; Docker, Kubernetes where appropriate; Go, Python, SQL; VPC, Cloud Armor, IAM, Security Command Center; GitHub, GitHub Actions, Cloud Build; AI-agent deployment, vector stores, LLM/ML pipelines; Cursor (primary IDE), cloud agents.\nPreferred Experiences\n歓迎要件（NICE TO HAVE）\n・AIエージェント構築・AIインフラ経験（自律型AIエージェント、LLMオーケストレーション（LangChain、LlamaIndex等）、ベクトルデータベースのセットアップ・デプロイ・実験）\n・レガシー移行経験（レガシーなベンダー構成のクリーンな自動化インフラへのリファクタリング・簡素化・移行、プラットフォーム標準化・クラウド移行）\n・SLO／SLI設計、エラーバジェット、オンコール運用、インシデントコマンド、信頼性工学の経験\n・Kubernetes、Service Mesh、Workload Identity、Policy as Code、ソフトウェアサプライチェーンセキュリティの経験\n・Cloud Armor、Security Command Center、脆弱性管理、コンプライアンス統制の経験\n・MLOpsパイプライン、高度なデータエンジニアリング基盤、AIエージェント実行環境への経験または強い関心\n・Ansible、マルチクラウド環境、災害復旧、バックアップ自動化の経験\n・FinOps、キャパシティ計画、クラウドコスト最適化の経験\n・電力、取引、金融、その他時間制約の厳しい本番環境の経験\n・ビジネスレベルの日本語力（現地ビジネスユニットとの円滑な連携・その場のリクエスト対応で高く評価）\n・スタートアップ、アジャイル開発の経験\n・Cursor、Claude Code、Copilot等を用いたAI支援／エージェント型開発経験\n──────────────────────────────\n[Requirements (Nice-to-have)]\n- AI agent setup and AI infrastructure (autonomous AI agents, LLM orchestration frameworks like LangChain/LlamaIndex, vector databases).\n- Legacy migration: refactoring, simplifying, or migrating legacy vendor setups into clean automated infrastructure; platform standardization or cloud migration.\n- SLO/SLI design, error budgets, on-call operations, incident command, reliability engineering.\n- Kubernetes, service mesh, workload identity, policy as code, or supply-chain security.\n- Cloud Armor, Security Command Center, vulnerability management, and compliance controls.\n- Experience with or strong interest in MLOps pipelines, advanced data-engineering infrastructure, or AI-agent execution environments.\n- Ansible, multi-cloud environments, disaster recovery, and backup automation.\n- FinOps, capacity planning, and cloud cost optimization.\n- Energy, trading, financial, or other time-critical production environments.\n- Business-level Japanese - highly valued for aligning with local business units.\n- Startup or Agile experience.\n- AI-assisted or agentic development using Cursor, Claude Code, Copilot, or similar tools.\nWe are looking for\n求める人物像・カルチャー\nENEXIAは「できあがったチームに加わる」のではなく、エンジニアリングチームそのものをつくるフェーズにあります。設立から約2年、外部ベンダー開発のシステムの内製化を進めており、チームのあり方・開発プロセス・技術基盤を一緒につくる余地が大きく残されています。\n・AIを振り切って使う一方、モデルが答えを返した「あと」を高い基準で問える方（出力を理解し、検証・レビューし、自分の名前で世に出す。判断・意思決定・責任は人間が担う）\n・肩書きではなく仕事への向き合い方としてのリーダーシップを発揮し、担当領域に閉じず課題を自ら見つけ、必要な人を巻き込んで前に進められる方\n・アーキテクチャや運用の課題に対し、議論だけで終わらせず自ら手を動かして調査し、プロトタイプやデモで提案を具体的な行動へ変えられる方\n・好奇心と適応力があり、既存の前提（自分たちの前提を含む）を疑い、曖昧な状況を具体的なアクションへ変えられる方\n・ナレッジを個人で囲い込まず、共有・議論・実践を通じてチームの価値を高められる方\n──────────────────────────────\n[Who We're Looking For / Culture]\nWe are building the engineering team, not joining one that already exists. ENEXIA was founded about two years ago and is bringing core engineering capabilities in-house, so there is real room to shape the team, its practices, and the systems it owns.\n- Uses AI as far as it will go, but holds a high standard for what happens after the model returns an answer - understanding, testing, and reviewing output, and putting their own name behind it. Judgment, decisions, and accountability stay human.\n- Treats leadership as a way of working, not a title: looks beyond their domain, identifies problems without waiting for instructions, involves the right people, and moves work forward.\n- When they see an architectural or operational issue, investigates hands-on and builds a prototype or demonstration rather than only discussing it.\n- Brings curiosity and adaptability, challenges existing assumptions (including our own), and turns ambiguity into concrete action.\n- Shares knowledge rather than protecting it individually.\nWorking Conditions\nSalary\n給与\n年収 800万円 〜 1,500万円 ※経験・スキル・成果に応じて決定\n・給与形態：年俸制（16分割）\n・賞与：年2回（年俸16分割のうち2/16を原則6月・12月に支給。会社・個人の成果に応じ最大50%増の可能性あり）\n・昇給：あり（評価に基づく）\n・各種手当：生涯設計手当 15,000円/月、社員紹介手当（試用期間終了後 100,000円／その後毎月 10,000円）、通勤費実費支給\n・支払日：毎月20日（金融機関の非営業日の場合は直前営業日）\n──────────────────────────────\n[Salary]\nAnnual salary: JPY 8,000,000 - 15,000,000 (determined by experience, skills, and performance).\n- Annual salary system (paid in 16 installments); bonus twice a year (2/16 of the annual salary in June and December in principle; up to +50% based on company and individual performance).\n- Raises based on evaluation. Allowances include a life-plan allowance (JPY 15,000/month), a referral allowance, and commuting expenses.\nLocation\n勤務地\n東京本社（東京都千代田区・大手町）／リモート中心のハイブリッド\n・出社は週1〜2回を基本とし、火曜・木曜を推奨出社日としています\n・上限なく在宅ワーク可（フルリモートは個別事情・職務内容に応じて相談可）\n・受動喫煙対策：屋内禁煙\n──────────────────────────────\n[Location]\nTokyo HQ (Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo) / remote-centered hybrid.\n- Generally 1-2 office days per week, with Tuesday and Thursday as recommended days; flexible arrangements are possible based on individual circumstances and the role.\nJob Type\n正社員（無期雇用） / Full-time (permanent)\nWork hours\n勤務体系\n・専門業務型裁量労働制（コアタイムなし）\n・始業／終業時刻の目安：9:30／17:45\n・完全週休2日制\n・年次有給休暇（年次有給休暇とは別に入社日に10日の有給休暇を付与）\n・特別休暇（結婚休暇、配偶者出産休暇、忌引休暇、公用休暇、変災休暇、裁判員等のための休暇）\n・所定労働時間を超える労働：有り／雇用期間の定め：無し\n・兼業・副業：可\n──────────────────────────────\n[Work Style / Hours]\n- Discretionary work system for professional roles (no core hours); reference start/end times 9:30-17:45.\n- Two full days off per week; annual paid leave (10 days granted on the join date, separate from statutory paid leave) plus special leave.\n- Secondary employment and side projects are permitted.\nProbation period\nあり（3ヶ月）※試用期間中の待遇変更なし / Yes (3 months), no change in conditions during probation\nBenefits\n福利厚生・待遇\n◾健康・ウェルビーイング：社会保険完備（健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険）／年1回の健康診断（会社実施）／人間ドック補助（35歳以上・定期健診の代替とし...","description_format":"text","description_chars":12820,"description_truncated":true,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"Japanese","level":"All levels","optional":true}]},"benefits":["Cafeteria","Flexible schedule"],"hiring_locations":[{"name":"South Korea","iso":"KR","kind":"country"}],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":[],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-09-25T03:07:23Z"}],"liveness":{"score":15,"band":"cold","label":"Long shot","p_open":1,"p_active":0.432,"p_room":0.35,"age_days":53,"expected_fill_days":25,"reasons":["conf:20","win:tail"],"computed_at":"2026-09-29T05:45:00Z"},"pay":{"stated_usd_annual":95295,"is_top_pay":false},"html_url":"https://alion.io/job/enexia-platform-engineer","json_url":"https://alion.io/job/enexia-platform-engineer.json","meta":{"generated_at":"2026-09-29T19:22:41Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","usage":{"tier":"search","counted_by":"address","units_charged":0,"used_today":0,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":null,"resets_at":"2026-09-30T00:00:00Z"}}}