【AD Platform】プラットフォームエンジニア / SRE (プライベートクラウド運用・構築) マネージャー

株式会社ジーニー

Tokyo, Japan Posted October 27, 2026

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On-site Full-time Mid level
Job Description

株式会社ジーニーについて 「誰もがマーケティングで成功できる世界を、AIの力で実現する」 当社は「日本からGAFAのような世界的なテクノロジー企業を創る」という想いのもと、2010年4月に設立。創業からわずか7年で上場を果たし、その後も増収増益を続ける圧倒的成長企業です。 広告プラットフォーム事業やマーケティングSaaS事業、デジタルPR事業などを展開しており、アドテクノロジーとマーケティングテクノロジーの両プロダクトを保有する希少な企業として成長を続けています。 2023年には、最先端市場であるAI事業を主軸に展開するJAPAN AI株式会社を設立。このJAPAN AIの技術は、ジーニーの既存プロダクトと強力なシナジーを生み出し、グループ全体で高成長を遂げています。 わたしたちは現在、これまでのマーケティング・アド事業で培った強固な基盤と、グループ会社JAPAN AIの最先端AI技術を融合させる 「第三創業期」 という大きな転換点に立っています。 私たちが目指すのは、既存SaaSの単なる機能拡張ではありません。 AIを大前提とし、マーケティングの勝ち方そのものを塗り替える、世界を変えるプロダクトの創出 です。 CEO 工藤からのメッセージ: AIで世界を変える、ジーニーの技術的挑戦 / 株式会社ジーニー 公式note 募集背景 弊社の主力事業 アドテクノロジー事業部の自社プロダクトの基盤を支えるプラットフォームエンジニア / SREのマネージャを募集します。 弊社はSSP/DSPを創業当時から自社内製化し、提供し続けております。 SSPに関しては約5000媒体 900億Impression/月の国内トップクラスシェアサービスであり、 DSPに関してもSSPとのシナジーを強めながら最新の機械学習を搭載して順調にプロダクト改良を重ねており、SSP同様トップシェアへの事業拡大を目指しております。 今後更に本事業をスケールさせていくためには、基盤を整理して、開発組織が開発に集中できる環境を構築することがカギとなります。 本ポジションでは、社内オンプレ上に構築されたOpenStack、k8sの管理やネットワーク構成の管理、各種ミドルウェアの構築、CI/CD、監視等の開発チームを技術面で支えていただきます。 業務内容 ・OpenStack / Kubernetesの設計、運用、保守 ・分散ストレージの運用、保守 ・各種ミドルウェアの設計、保守 ・基盤周りの競合リサーチと新規機能企画 ・メンバーの技術サポート この仕事で得られる経験、魅力 ・先進的な広告プラットフォーム(月間900億Impression ≒ 毎日30億Impression を、各100msec以内で広告表示まで処理する大規模・高速な配信基盤)のバックエンドインフラを支える重要な役割を担う ・Kubernetesを用いた最先端のコンテナオーケストレーション技術の実務経験 ・大規模なシステムインフラの運用管理とセキュリティ対策の実務経験 ・技術的課題に対する解決策をチーム内外と協力して導き出すコミュニケーション能力の向上 求める人物像 ・新しい技術を学ぶ意欲が高く、自己研鑽を怠らない方 ・チームワークを大切にし、コミュニケーション能力が高い方 ・問題発生時に冷静に対処し、解決に導くことができる方 チーム体制 テクノロジー戦略本部インフラ部SRE 4名 必須条件

  • 以下のいずれかの経験、または準ずる経験をお持ちの方 ・オンプレミス環境の設計、構築、運用経験(3年以上) ・大規模k8s・Openstackの運用経験
  • 上記に加え、以下の経験、または準ずる経験をお持ちの方 ・Linuxサーバーの管理経験 ・Linuxカーネル周りの知見 ・ネットワークとセキュリティの基礎知識 ・コンテナオーケストレーションに関する知識 歓迎条件 ・中-大規模環境(物理サーバ数:数百〜数千以上)の運用経験 ・IP CLOS の知見 ・EVPN-VXLANの知見 ・FRRの知見 ・CNIやml2 pluginの自作経験 ・大規模OSSへのコミット経験 ・bcc/bpftraceを使用したトラブルシューティング 経験 ・ビジネス会話レベルの英語力 働き方 週2日在宅勤務が可能です。 ※今後、状況に応じて変更になる可能性あり 選考フロー 書類選考 → 面接(2~3回)→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます
Required Skills
DevOps machine learning Kubernetes CI/CD communication collaboration Linux troubleshooting English
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