GMOメイクショップ株式会社

【makeshop/開発部インフラチーム】インフラエンジニア(ECシステムのインフラ保守・運用)

最終更新日:New

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職種
インフラエンジニア
年収
600万円 〜 1,000万円
利用技術
  • AWS
  • S3
  • ElastiCache
  • Ansible
  • Terraform

生成AIの活用状況

最終更新日:2026-02-09

最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。

生成AI技術/ツールの導入・活用状況

プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している

開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術

ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor, Claude Code

生成AI活用状況の詳細

▼『AIブースト支援金制度』https://group.gmo/news/article/9513/
グループ全体としてAI事業に注力していることから、AIに特化したセミナーや勉強会も盛んです。
また、業務に応じた生成AIツールの柔軟な導入支援として、一人あたり約1万円分/月の費用を負担。

▼『生成AIによる対話型コマースの実証実験』makeshop.co.jp/news/press/2023-10-05/
2023年11月には『生成AIによる対話型コマースの実証実験』を始めるなど、トレンドを抑えながら新しいプロダクトの開発にも取り組んでいます。

仕事内容

・当社CS、開発チームからの調査依頼・要望に対する対応
・障害時の対応及び原因の調査
・OS、ミドルウェアなどの脆弱性パッチ、EOLに対する対応

開発環境

・主な技術:Linux, AWS(EC2, ECS/Fargate, lambda, Aurora MySQL, ElastiCache, ALB, CloudFront, S3等)
開発ツール:Terraform, Ansible, CloudFormation, GitHub
・プロジェクト管理:Redmine, Backlog

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求人の特徴

利用技術

  • AWS
  • S3
  • ElastiCache
  • Ansible
  • Terraform
  • Linux
  • Redmine
  • GitHub
  • Slack
  • Confluence
  • Backlog

趣向性

  • 技術力・専門知識の獲得
  • 職場の一体感
  • これまでにない挑戦
  • 新しい取り組み・技術の活用
  • 自ら主体的に取り組む姿勢
  • 周囲とのコミュニケーション
  • 継続的な改善活動
  • ロジカルさや問題解決能力
  • Web
  • ミドルウェア開発
  • サーバーサイド
  • ネットワーク
  • テスト
  • インフラ
  • セキュリティ
  • 開発の効率化・最適化
  • サービスの運用・保守
  • サービスの仕様策定・設計