Kubernetes×PoCの案件一覧

■案件概要
画像データを用いた不良検出の精度検証（VLM）および、Kubernetes環境の構築・検証を中心とした実証実験プロジェクトにご参画いただきます。

■業務内容
AI実証実験プロジェクトにおいて、主にインフラ・ミドルウェア領域（業務全体の約70％）をご担当いただきます。
・市中VLMを用いた設備機器の不良検出精度検証および学習検証
・国産LLMの学習・推論コンテナをKubernetes上へ構築し学習を実施
・数理最適化に伴うデータ前処理、後処理
・実証実験向け簡易UI開発
・MP4ファイルのストリーミング化対応
・Kubernetes環境構築および検証
・Pythonベースのオーケストレーター実装
・データ連携用APIサーバー構築
・Ansible、Netbox、Prometheus、HA-Proxy、Slurm、Kubeflow等の導入・実装

■その他補足
・インフラ／ミドルウェア領域が業務の約70％を占める案件です

■必須スキル
・Ansible, Prometheus等のインフラ/ミドルウェア設計・構築・運用経験
・Kubernetesの構築および検証経験

■尚可スキル
・AI（VLM）の精度検証や学習検証に関する知識・経験
・PythonベースのオーケストレーターやAPIサーバーの実装経験

◎フルリモート環境のため、場所を選ばず参画できます！
◎Kubernetes・Ansible・Prometheusなどモダンなインフラ技術を活かせる案件です！
◎AI領域とインフラ領域の双方に携われるため、市場価値向上につながる経験を積むことができます！
◎実証実験フェーズならではの技術検証やアーキテクチャ検討に関与できます！
◎インフラ・ミドルウェアを中心に幅広い技術領域へ挑戦できる案件です！

■プロダクトやサービスの概要
大規模サービス開発を支える CI/CD プラットフォームチーム の一員として、開発チームが安定的かつスピード感を持って開発できるよう、担当プロダクト領域における開発効率・品質向上のための基盤構築・運用改善をご担当いただきます。
CI/CD・インフラ・デベロッパーエクスペリエンス領域を専門的に支えるサブチームとして活動し、他チームと協力しながら改善を積み重ねていける方を歓迎します。

■業務内容
・LLM・AIツールを活用した開発支援および自動化の仕組みづくり
・チームを支援するためのミドルウェアの調査、PoC、環境構築
・GitHub Actions / Argo Workflows / ArgoCDを活用したCI/CD基盤の設計・構築・運用
・Grafana / Prometheusを用いた監視・可観測性プラットフォームの構築
・Kubernetesマニフェスト / Terraformを利用したIaC推進
・Docker / Kubernetesによるコンテナ環境導入支援および効率化
・他チームとの協業による課題抽出および改善推進

■必須スキル
・Kubernetes を用いたインフラ運用経験（2年以上）
・アプリケーション開発経験（3年以上）
　※Go / Python での開発経験がある方は特に歓迎

■尚可スキル
・Kubernetes 上に任意のミドルウェアを構築・運用した経験
・監視・可観測性基盤の設計・構築・運用経験
・LLM を活用したプロダクトの企画・設計・開発経験
・OSS へのコントリビューション実績

■求める人物像
・不確実性に向き合い、仮説検証しながら前に進める方
・自走と協調のバランスを持ち、チームで成果を出すことにコミットできる方
・他チームと連携して課題を特定し、知識共有を含む長期的な関係を構築できる方
・直接の会話・Slack・Git（PRベース）で円滑にコミュニケーションできる方
・技術ガイダンスやアーキテクチャレビューなど、チームの技術力向上に寄与できる方
・顧客価値を意識したプロダクト設計をチームと共に推進できる方
・課題の優先度付けやスケジューリング、作業見積もり、新規課題の調査ができる方

◎大規模な開発基盤に携わることができ、多数のエンジニアへ影響を与える経験を積めます！
◎生成AI・LLM活用を積極推進する環境で、最新技術を業務へ直接活用できます！
◎Kubernetes、CI/CD、IaC、可観測性基盤まで幅広く経験でき、市場価値向上につながります！
◎プラットフォームエンジニアリング領域で技術選定やPoCにも関われるチャレンジングな案件です！
◎技術志向の高い組織で、専門性の高いエンジニアと協業しながらスキルアップが可能です！

■案件概要
AI・データ活用領域において、研究組織の生産性向上を目的とした研究基盤およびAgentシステムの設計・開発・運用をご担当いただきます。
データ基盤からLLM活用システムまでを一貫して設計し、研究サイクル全体の最適化に取り組んでいただくポジションです。

■プロダクトやサービスの概要
クオンツ研究者が市場データ取得、特徴量計算、統計分析、バックテスト、評価、可視化までを効率的に実施できる研究基盤およびLLM Agent活用プラットフォームの開発プロジェクトです。

■業務内容
AI機能単体の開発ではなく、データ基盤からAI Agentシステムまでを含めた全体アーキテクチャ設計が主な業務となります。

・市場データ（CEX・DEX・Order Flow・Onchain等）の収集およびETL/ELT処理基盤の構築
・データ品質管理（欠落・重複・遅延検知）およびスキーマ設計
・大規模履歴データに対する並列処理、増分更新、キャッシュ活用による特徴量計算基盤構築
・LLM Agentが分析からバックテストまで一貫実行できるプラットフォーム開発
・Tool / Skill / Context / Evaluationを含むAgentic System全体設計
・エラーハンドリング、履歴管理、コンテキスト管理、人間介入プロセスの設計
・Research Flywheelの改善、研究ナレッジの再利用仕組み化

■募集背景
クオンツ研究組織全体の探索能力向上および研究効率改善を目的として、高度なアーキテクチャ設計が可能なエンジニアを募集しております。

■担当工程
・要件定義
・基本設計
・詳細設計
・実装
・テスト
・運用保守

■必須スキル
・バックエンド開発の実務経験（5年以上）
・TypeScript または Go による本番運用コードの開発経験（3年以上）
・ゼロベースからのアーキテクチャ・ソフトウェア設計経験
・データ基盤・大規模計算システムの開発経験
・APIからのデータ収集、ETL/ELTパイプライン構築、スキーマおよびデータ品質の設計経験
・並列処理、増分計算、キャッシュ等を用いたシステムパフォーマンス改善経験
・LLM・Agentic Systemの設計・実装経験
・LLM Agentの構成、再現性確保、失敗時挙動の評価・改善経験
・Tool / Skill / Context / 評価基盤の設計・構築経験
・パブリッククラウド（GCPまたはAWS）での開発・運用経験（3年以上）
・コンテナ・DevOps・運用経験
・Docker, Kubernetes, CI/CD, ログ・メトリクスを用いた監視・運用経験

■尚可スキル
・暗号資産（CEX/DEX/Onchain/Order Flow）や伝統金融における市場データのハンドリング経験
・システムトレーディング、バックテストエンジンの開発、またはクオンツ分析に関する基礎知識
・Pythonによるデータ分析・機械学習パイプライン構築の知見
・DDD（ドメイン駆動設計）やクリーンアーキテクチャ等の高度な設計思想を用いた開発実績

■人物像
・組織全体の探索能力向上に興味を持てる方
・基盤の堅牢性とスピード感のバランスを取れる方
・クオンツ研究者と密に連携し課題解決できる方
・Agentic Research領域でベストプラクティスを構築したい方

◎ フルリモートかつ地方在住でも参画可能！全国から活躍できる環境です。
◎ データ基盤からLLM Agentシステムまで幅広い領域を担当でき、アーキテクトとしての市場価値向上が期待できます！
◎ 最先端のAgentic Research領域に携わり、Tool・Context・評価基盤まで含めた高度なシステム設計に挑戦できます！
◎ 開発した仕組みが研究成果へ直結する大きなやりがいを実感できます！