アディクシィ株式会社のエンジニア求人・転職・採用 | 【インフラエンジニア】4期目売上35億円見込◆あなたの経験がAIの土台になる／実践型AI・クラウドラボで技術・人間力を磨く／領域にとらわれない、共に高め合う「越境」カルチャー【日本をデジタル先進国に。を掲げる急成長AIインテグレーター 】

当社のインフラエンジニアとして、各種サーバー・ネットワーク・クラウド環境（AWS/Azure/GCPなど）の設計・構築・運用保守をお任せします。

手がけるプロジェクトは最先端のAI基盤から、企業のDXを支える標準的なクラウド・ネットワーク構築まで多岐にわたり、「AIを安定稼働させるための次世代インフラ」へも領域を広げております。

【業務内容(一例)】 ・オンプレミス／AWS／Azure／GCPを活用したインフラ・AI活用基盤の設計・構築 ・オンプレ環境からクラウドへの移行やハイブリッドクラウド環境の構築 ・可用性、拡張性、運用性を考慮したシステム基盤設計 ・認証認可、権限管理、ログ、監視、セキュリティ設計 ・データ連携基盤、検索基盤、ベクトルDBの設計・運用 ・AI活用に向けたクラウド／オンプレアーキテクチャ設計 等

▼ゆくゆくは以下のような最前線のAIプロジェクトで活躍していただきます！ ・データ基盤刷新 × LLM・高度RAGシステムの実装（LLMOps） ・Docker、Kubernetes等を活用したAI環境の構築・運用 ・業務自動化に向けたカスタムAIエージェントの設計・開発 ・AIモデルのPoCから本番運用に向けた基盤整備（MLOps）

大企業のシステムへAIを組み込むには、サーバーやネットワーク、クラウド、DBといった「これまでのインフラ構築・運用経験」が不可欠です。 あなたの培ってきた基盤があるからこそ、最先端のプロジェクトでも価値を発揮できます。

必要なAIの専門知識は、当社の「AIラボ」で実践的に習得可能。 この確実なステップがあるからこそ、現在までに【総勢72名】のインフラエンジニアがAIプロジェクトへの転身を遂げています！

＜＜当社の強みと働く環境＞＞

①最先端のAI技術とクラウドの専門性を磨く実践型【AI・クラウドラボ】 あなたのインフラ知識をベースに、段階的にステップアップできる独自のラボ環境を整えています。

◤AIラボ：インフラの経験をAIと掛け合わせる ◢ AI未経験から基礎を固めたい人も、開発経験をAI実装へ広げたい人も、AI案件のPMへ進みたい人も、先端技術を研究・発信したい人も、それぞれの現在地に合わせて学べる環境があります。

【AI初級】 AIの基礎、ビジネス活用、倫理・プライバシー・セキュリティ、LLM周辺技術を学ぶ入門コース 【AIエンジニアリング】LUI／CUI、MCP、RAG、AIエージェント、AI駆動開発などを扱う実装者向けコース 【AI PM／PMO】AI案件の提案、期待値管理、リスク管理、精度評価、プロジェクト推進を学ぶPM向けコース 【AI技術研究】最新論文の調査・再現実装、Graph RAG、マルチエージェント、モデル評価などを扱う上級コース

◤クラウドラボ：AWS・Azureのプロフェッショナルへ◢ クラウドエンジニアとしての地力を高め、市場から選ばれ続ける「次世代のスペシャリスト」を目指せる環境です。

・確かな実績と成長性： AWSパートナーネットワークの「セレクトティア」を達成。 現在はさらに上位の「アドバンスドティア」獲得に向け、有資格者の増強や組織的なナレッジの標準化を急速に進めています。

・成長を加速させる育成環境： 「クラウドエンジニア育成ロードマップ」に基づく体系的なステップ、資格取得支援制度も完備。技術を高め合えるカルチャーが根づいています。 　

②【越境】し、ともに学び、仲間と成果を分かち合う文化 ADiXiの強さは、個人のスキルだけではなく、仲間とともに学び、挑戦し、成果をつくる文化にあります。 「新しい技術を面白がる」「わからないことは学びに変える」 「仲間の知見を借りながら、より良い答えを探す」

エンジニア、PM、コンサルといった役割はありますが、 AI時代の課題は、技術だけでも、管理だけでも、構想だけでも解決できません。 だからこそ、互いの専門性を尊重しながら、自分の領域に閉じず、一歩踏み出して学び合う「越境力」が私たちの最大の武器になっています。

③誇れる仕事を、【誇れる働き方】で。 AI時代の変化は速い。 新しい技術を学び、試し、現場で活かしていくには、ただ忙しく働くだけでは足りません。 考える時間、学ぶ時間、挑戦する余白、仲間と共有する時間 そうした「余白」があるからこそ、人は成長できて「より良い仕事」ができると考えています。

・技術をインプットし、キャッチアップできる時間（年休131日、平均残業7.3h） ・AIラボを中心とした豊富な学習機会 ・最新のAIツールへの積極的な投資 これらは単なる制度ではなく、安心して挑戦し、学び、成果を出すための土台です。