AI基盤インフラエンジニア ※テックリード候補

必須

• AWS、Google Cloud、Azureのいずれかを利用したインフラ設計・構築経験
• LinuxまたはWindows Serverを利用したインフラ構築経験
• サーバ、ネットワーク、ストレージ、データベース等を組み合わせたインフラ設計・構築経験
• 要件や制約条件を整理し、適切なインフラ構成を検討できる能力
• 方式設計書、構築手順書、テスト仕様書等の技術ドキュメントを作成できる能力
• 技術的な課題について、自ら調査し解決に向けて取り組める能力

歓迎

• AWS、Google Cloud、Azureのうち複数クラウドの設計・構築経験
• Terraform、CloudFormation等を利用したInfrastructure as Codeの経験
• Ansible等を利用した構成管理・自動化の経験
• EKS、GKE、AKS等のコンテナ基盤の設計・構築経験
• RDS、Cloud SQL、AlloyDB、Redshift等のデータベース・データ基盤に関する設計・構築経験
• Webシステムや業務システムを含むシステム全体のインフラアーキテクチャ設計経験
• 可用性、性能、セキュリティ、コストを考慮したクラウドアーキテクチャ設計経験
• Webシステムや業務システムを含むシステム全体のインフラアーキテクチャ設計経験
• 可用性、性能、セキュリティ、コストを考慮したクラウドアーキテクチャ設計経験
• クラウド環境の性能調査、障害解析、トラブルシューティング経験
• 顧客への技術提案、提案書作成、概算見積等のプリセールス経験
• チームリーダー、テックリード、または設計レビューを担当した経験

求める人物像

• GPUやNVIDIA製品の経験がなくても、Linux、サーバ、ネットワーク、ストレージ、Kubernetes等のインフラ経験を有し、AI基盤技術を習得する意欲がある方を歓迎する。
• NVIDIA製品の知識だけではなく、ハードウェア、ネットワーク、ストレージ、OS、コンテナまで含めてインフラ全体を理解しようとする姿勢を重視する。
• 新しいGPU・ネットワーク・ソフトウェア等を扱う機会が多いため、検証環境を構築し、自ら動作確認・性能確認を行いながら設計を進めることを重視する。

使用ツール

対象ドメイン/業務内容

• オンプレミス環境におけるAI・GPU基盤の設計・構築
• NVIDIA DGX、HGXおよび各種GPUサーバを利用したAI計算基盤の設計・構築
• Kubernetesを利用したGPUコンテナ基盤の設計・構築
• NVIDIA Base Command Manager等を利用したGPUクラスタ環境の設計・構築
• GPUクラスタを構成するサーバ、GPU、ネットワーク、ストレージのアーキテクチャ設計・構築
• NVIDIA Quantum InfiniBand、Spectrum-X、RoCE等を利用した高速・低遅延ネットワークの設計・構築
• NVIDIA ConnectX、BlueField、SuperNIC等を利用したGPUクラスタ向けネットワークの設計・構築
• NVLink、NVSwitch等を利用するマルチGPUシステムの構成・設計
• AIワークロードを考慮したストレージ、共有ファイルシステム、並列ファイルシステム等の設計・構築
• NVIDIA GPUDirect Storage（GDS）を利用したGPU・ストレージ間の高速データ転送環境の設計・構築、性能検証・チューニング
• Linuxを中心としたOS、NVIDIA Driver、CUDA、各種ミドルウェアの設計・導入
• Kubernetes環境におけるNVIDIA GPU Operator、Network Operator等の導入・設定
• NVIDIA MIG（Multi-Instance GPU）等を利用したGPUリソース分割・管理環境の設計・構築
• NVIDIA Run:AI等を利用したGPUリソース管理、スケジューリング、利用効率最適化
• GPUクラスタにおけるジョブ実行環境、コンテナ実行環境、リソース管理環境の設計・構築
• AI基盤における性能検証、ベンチマーク、ボトルネック分析、チューニング
• GPU、CPU、ネットワーク、ストレージ等の利用状況・性能監視環境の設計・構築
• ハードウェア、OS、ネットワーク、GPU、Kubernetes等にまたがる障害調査・トラブルシューティング
• 顧客要件に基づくAI基盤アーキテクチャ、機器構成、ネットワーク構成、方式の検討
• 顧客との要件整理、技術説明、設計内容のレビュー
• 設計書、構築手順書、試験仕様書、運用手順書等のドキュメント作成
• 新規案件における機器構成検討、技術選定、PoC・技術検証、概算見積、提案書作成等のプリセールス活動
• メンバーへの技術支援、設計・構築内容のレビュー

当ポジションの特徴

• AIモデル開発やデータサイエンスそのものを主業務とする職種ではなく、AIモデルを高速かつ安定して実行するためのインフラ・プラットフォームを設計・構築する職種とする。
• GPUやNVIDIA製品の経験がなくても、Linux、サーバ、ネットワーク、ストレージ、Kubernetes等のインフラ経験を有し、AI基盤技術を習得する意欲がある方を歓迎する。
• NVIDIA製品の知識だけではなく、ハードウェア、ネットワーク、ストレージ、OS、コンテナまで含めてインフラ全体を理解しようとする姿勢を重視する。
• 新しいGPU・ネットワーク・ソフトウェア等を扱う機会が多いため、検証環境を構築し、自ら動作確認・性能確認を行いながら設計を進めることを重視する。

役割

• 経験・スキルに応じて、以下いずれかの役割を想定しています。
• メンバーとして設計・構築・テストを担当
• テックリードとして、アーキテクチャ検討、技術選定、設計レビュー、メンバー支援を担当

展望

• 入社後は、AWS、Google Cloud、Azure等を利用したクラウドインフラ案件において、設計・構築を中心に担当いただきます。
• 経験に応じて、要件整理、方式設計、アーキテクチャ検討、顧客への技術提案など上流工程にも参画します。
• 将来的には、クラウドアーキテクトやテックリードとして、大規模クラウド環境や複数クラウドを利用するシステム全体の技術設計をリードする役割への成長を期待しています。
• 志向に応じて、クラウド技術のスペシャリスト、テックリード、プロジェクトリーダー等へのキャリア形成を想定しています。

募集内容

• ※株式会社GxPへの出向になります。同部署で在籍1年後、社内公募制度でキャリアチェンジも可能です。