Software Engineer (Site Reliability)

Minato City | Tokyo | Japan • On-site • Mid-level • 01.10.2026
Software Engineer DevOps
Auf einen Blick

SRE Engineer bei Mercari, der Zuverlässigkeit von Hunderten Mikroservices in Google Cloud sichert. Schwerpunkt auf SLO-Definition, Incident Management und KI-gesteuerte Automatisierung.

💰 ~$100.000–160.000/Jahr (geschätzt) 📊 Mid-Level 🕒 Vollzeit 🌍 Hybrid 🗺️ APAC
  • Production SRE Erfahrung
  • SLO und SLI
  • Kubernetes und Microservices
  • Google Cloud
SRE Google Cloud Platform Kubernetes Terraform Datadog

Gehalt geschätzt anhand SRE Engineer bei Mercari mit Production Experience und GCP. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.

✅ Geeignet für
  • SRE-Ingenieure mit Microservices-Erfahrung
  • Google Cloud Experten
  • Kandidaten mit KI-Automatisierungs-Interesse
🚫 Weniger geeignet
  • Junior SRE ohne Production Experience
  • Kandidaten ohne On-Call Bereitschaft
  • Kandidaten ohne Monitoring Expertise
💡 Gut zu wissen
  • Bilingual Environment: täglich Japanisch und Englisch erforderlich
  • 50% reaktive Arbeit, 50% Projektarbeit Balance
  • AI-Agenten sind ein neuer Fokusbereich
  • Cross-Company Zuverlässigkeitsinitiativen erforderlich

Über das Unternehmen

Mercari ist ein globales Marktplatz-Unternehmen mit einer Mission, alle Formen von Wert zu zirkulieren. Das Unternehmen wird gesteuert durch Zuverlässigkeit und Skalierung von Hunderten von Mikroservices in Google Cloud und Kubernetes.

Deine Aufgaben

  • Betreibe Hunderte von Production Mikroservices auf Google Cloud unter SLO-Zielen
  • Leite End-to-End Zuverlässigkeits-Epics unabhängig
  • Definiere und betreibe SLOs und SLIs für kritische User Journeys
  • Leite Incident Response, fahre Postmortem-Kultur vorwärts
  • Baue autonome KI-Agenten für Detection, Triage und Recovery
  • Schreibe Infrastructure-as-Code mit Terraform
  • Baue und unterhalte Monitoring, Alerting und Tracing auf Datadog

Deine Voraussetzungen

  • Production SRE Erfahrung mit Service Ownership und Verfügbarkeitszielen
  • Erfahrung mit SLOs und SLIs
  • Kubernetes und Microservices bei Skalierung
  • Google Cloud Erfahrung bevorzugt
  • Terraform und Infrastructure-as-Code