【enito】セキュリティエンジニア紹介資料

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1. Technology Enablementチーム （セキュリティエンジニア向け） 1 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy
2. 募集背景 個人情報を扱う事業だからこそ、AIとセキュリティが戦略の要 個人情報を多くお預かりするマッチングアプリ × グループ全社で生成AIの活用を推進 Security for AI AI for Security AI活用基盤の整備 生成AI・AIエージェントを安全・ 安心に全社活用するためのルール と仕組みをつくる AIを使った「攻めのセキュリ ティ」で、検知・診断・対応を自 動化する 上記を通じて、グループ全体でAI を使いこなせる土台をつくる セキュリティ専任は現在1名。これらを推進する2人目のセキュリティエンジニアを募集します 2 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy
3. グループにおけるセキュリティ体制 親会社とwith・Omiai 両社が連携してセキュリティに対応 株式会社エニトグループ（親会社） 技術戦略グループ グループ全体のセキュリティ施策をTechnology Enablementチームが推進 会社の枠を越えて横断し、各社の開発チームと協働 開発チーム 開発チーム ・ iOS・Androidはネイティブアプリとして開発、サーバーは AWS ・ FlutterでiOS・Androidを開発、サーバーはAWS ・ チーム一丸で対応し、リーダーを中心に調整する文化 ・ 進行中のプロジェクトが多く、脆弱性対応の中心となるチーム と連携 DevSecOps的な取り組みは各事業部で責任を持って対応 週1回のセキュリティ定例で、両社の状況や困りごとを共有 使用している技術スタック・開発体制は各社で独立。 全社的なポリシーは親会社で進めつつ、各チームに合わせた方 針策定・プロジェクトを推進 3 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy
4. 技術戦略グループについて 2つのチームで、グループ横断の技術基盤と全社ITを支える 技術戦略グループ セキュリティ専任 2名体制 管掌：技術戦略グループ長（リスク受容・予算の決定） コーポレートセキュリティ 今回のポジション Technology Enablementチーム コーポレートIT チーム 見つけて、決める ・ テクノロジーの力で全社課題の 解決・AI活用の推進を行う ・ セキュリティ専任2名が所属 ・ セキュリティ方針の決定、ツー ル導入、リスク判断を担う 社員のID・端末・ネットワーク・SaaS・生成AI の利用、業務委託先 プロダクトセキュリティ 運用・実行する 連携 自社サービスのアプリ・API・インフラ ・ 全社ITツールの導入・運用 ・ セキュリティツール導入後の運 用（アカウント管理・設定変更 ・停止など） ・ コーポレートセキュリティはコーポレートITチームと推進 ・ プロダクトセキュリティはwith / Omiai各事業部と連携して 推進 （プロジェクトにより分担を想定） 支援対象：『with』『Omiai』の2事業とグループ本社 4 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy
5. セキュリティチームの役割 各チームと一緒に、見つけてから直すまでの自動化・省力化を進める 今回のポジションが中心となり、開発チーム・コーポレートITと協働する 見つける 直す 確かめる 仕組みにする 予兆・脆弱性・外部からの 修正のPR（コード・設定の リグレッションテストを自 対応の結果を検知ルールや 報告をAIで一次判定し、影 変更）をAIで作成し、関係 動で実行し、既存の機能に テストに反映し、自動化で 響範囲を関係チームと確認 チームとレビューする 影響がないかを確認する きる範囲を広げていく する 5 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy
6. セキュリティエンジニアの主な担当業務 いずれかの領域を主担当に、定常業務をAIで自動化しながら推進 主担当（いずれか） 主担当（いずれか） 2名で協働 コーポレートセキュリティ プロダクトセキュリティ 共通の日常業務 対象：社員のID・端末・ネットワーク ・SaaS・生成AIの利用、業務委託先 対象：自社サービスのアプリ・API・インフ ラ 対象：グループ全社 ・ 予兆検知（UEBA）の日次トリアージ と、AIを活用した自動化 ・ 開発プロセスへのセキュリティ検査の 組み込み（DevSecOps） ・ 検知イベントの真偽判定、インシデン トの一次調査による影響範囲の確定 ・ シャドーIT・シャドーAIの特定 ・ API診断・侵入テストの内製化と定常 実施 ・ 新規SaaS導入時のセキュリティ審査 ・ 認証の強化（MFAの徹底、パスワード 強度の確認、SSO連携の拡大） ・ 利用SaaS・業務委託先のセキュリティ 再評価 ・ 外部サービス・委託先のインシデント への備えと対応手順の整備 ・ AWSのログを活用した予兆検知（不正 アクセスの早期検出） ・ 生成AI・AIエージェントの利用ルール の設計 ・ 見つかった脆弱性の優先度付けと、改 修完了までの追跡 ・ サーバー・クラウド設定の脆弱性の継 続的な検出と是正、外部診断の要否判 断 6 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy
7. 利用ツール・環境 生成AIを全社で活用する環境で、セキュリティ基盤を運用 IDaaS/PAM OneLogin SASE / CASB Cato Networks SIEM プロダクト Datadog AWS Keeper Google Cloud GitHub など EDR / MDM 全社IT 生成AI SentinelOne Google Workspace、Slack、Notion Claude（Claude Codeを含む） LANSCOPE エンドポイントマネージャー Atlassian（Confluence / Jira） など ChatGPT（Codexを含む） クラウド版 Cursor など 7 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy
8. セキュリティエンジニアとして働く魅力 1 多くの方が使うサービスの 「安全・安心」を守る 2 上場を目指すフェーズで、 セキュリティの土台をつくる 累計2,500万人規模のユーザーに利用されてきた『with』 コーポレートとプロダクトの両面で、会社の成長に合わせて 『Omiai』。個人情報をお預かりするサービスで、セキュリ 「リスクにどのように対応するか」を仕組みづくりから設計 ティがユーザーの信頼と事業価値に直結します。 できます。 3 Security for AI / AI for Security の最前線に立てる 4 裁量の大きさと セキュリティリーダーへのキャリアパス Claude Code・Codex・Cursorなどを全社で活用する環境 グループ横断で施策を進めるにあたり、経営チームと近い位 で、AIを安全に使う設計とAIによる自動化の両方に挑戦で 置で裁量を持って進めることができ、将来的なセキュリティ きます。 リーダーとして様々なことに挑戦できます。 8 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy
9. こんな方と働きたいと考えています “見つけて、決めて、仕組みにする”セキュリティ 前例のない案件でも、調べる範囲を自ら絞り込み、結論を出せる方 選んだ案だけでなく、捨てた選択肢とその理由まで説明できる方 統制を足すときに、誰がリスクを受け入れるのか、その根拠は何かを示せる方 実行をほかのチームと分担し、自分が不在でも回る仕組みをつくることを好む方 AIを活用して、セキュリティ業務のやり方そのものを変えていくことに関心がある方 9 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy
10. ご応募お待ちしています 10 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy