クラウドインフラエンジニア

必須

• Linuxを利用したサーバ環境の設計・構築経験
• 物理サーバまたはオンプレミス環境の設計・構築経験
• サーバ、ネットワーク、ストレージ等のインフラに関する基礎知識
• TCP/IP、ルーティング、VLAN、DNS等のネットワークに関する基礎知識
• 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
• ハードウェア、OS、ネットワーク等の技術課題について、自ら調査し解決に向けて取り組める能力

歓迎

• GPU・NVIDIAプラットフォーム

  • NVIDIA DGX、HGXまたはGPUサーバを利用したAI基盤の設計・構築経験
  • NVIDIA GPUアーキテクチャに関する知識
  • NVIDIA Driver、CUDA、NCCL等のGPU関連ソフトウェアに関する知識・構築経験
  • NVIDIA Base Command Managerを利用したGPUクラスタの設計・構築・運用経験
  • NVLink、NVSwitch、NVIDIA Fabric Manager等に関する知識・構築経験
  • NVIDIA MIG（Multi-Instance GPU）を利用したGPUリソース分割・管理経験
  • NVIDIA Runを利用したGPUリソース管理、ジョブスケジューリング、GPU利用率最適化の経験
  • NVIDIA DCGM等を利用したGPU監視・障害解析・性能分析経験

• Kubernetes・コンテナ

  • Kubernetesを利用したコンテナ基盤の設計・構築経験
  • Kubernetes環境へのGPUノード導入・運用経験
  • NVIDIA GPU Operatorを利用したGPU環境の構築経験
  • NVIDIA Network Operatorを利用したネットワーク環境の構築経験
  • Docker、containerd等のコンテナ技術に関する知識・経験
  • Kubernetes上でのAI/MLワークロード実行環境の設計・構築経験

• AIネットワーク

  • NVIDIA Quantum InfiniBandを利用した高速ネットワークの設計・構築経験
  • NVIDIA Spectrum / Spectrum-Xを利用したEthernetネットワークの設計・構築経験
  • InfiniBand、RDMA、RoCEに関する知識・設計・構築経験
  • NVIDIA ConnectX NIC、BlueField DPU/SuperNIC等の設計・設定経験
  • GPUDirect RDMA、GPUDirect Storage等に関する知識
  • GPUクラスタにおけるEast-West通信の性能設計・検証経験
  • AIクラスタ向けネットワークの性能測定、ボトルネック分析、チューニング経験

• ストレージ

  • AI/HPC向け大容量・高性能ストレージの設計・構築経験
  • SAN、NAS、分散ファイルシステム、並列ファイルシステム等の設計・構築経験
  • 学習データ、チェックポイント等のAIワークロード特性を考慮したストレージ性能設計経験
  • GPUDirect Storage等を利用したGPU・ストレージ間の高速データ転送に関する知識・経験

• データセンター・設備管理

  • DCIM（Data Center Infrastructure Management）製品を利用したデータセンター設備・ITリソース管理の経験
  • GPUサーバ等の高密度機器を考慮したラック、電源、PDU、冷却等の設計経験
  • 大規模GPUクラスタにおける消費電力、発熱、ラック搭載、ケーブル等の物理設計経験
  • BMC、Redfish、IPMI等を利用したサーバハードウェア管理経験

• 運用・自動化・性能検証

  • Ansible等を利用したサーバ構築・構成管理自動化の経験
  • PXE Boot、自動OSインストール、プロビジョニング環境の構築経験
  • AI/HPC環境における性能設計、性能検証、ベンチマーク、チューニング経験
  • GPU、ネットワーク、ストレージ等を横断した性能ボトルネックの分析経験
  • GPU障害、ネットワーク障害、ハードウェア障害等の切り分け・トラブルシューティング経験

求める人物像

• AIワークロードの特性を理解し、GPU、CPU、メモリ、ネットワーク、ストレージを組み合わせた基盤構成を検討する能力
• GPU、サーバ、ネットワーク、ストレージ、Kubernetes等、複数の技術領域を横断してシステム全体を俯瞰する能力
• 性能、可用性、拡張性、運用性、セキュリティ、コスト等を総合的に考慮してアーキテクチャを検討する能力
• GPU性能だけでなく、ネットワーク・ストレージを含めて性能ボトルネックを分析する能力
• ハードウェア、ファームウェア、OS、GPU、ネットワーク、コンテナ等、複数レイヤーにまたがる問題を切り分ける能力
• 技術的な問題について仮説を立て、ログ、監視情報、ベンチマーク等の実測結果を基に原因を特定する問題解決能力
• 新しいGPU、AI、ネットワーク、コンテナ、HPC関連技術を継続的にキャッチアップする能力
• 未経験の製品や技術であっても、公式ドキュメントや検証環境を利用して自ら習得する能力
• 複数の製品・方式を比較し、メリット・デメリットを整理した上で適切な構成を提案する能力
• 顧客やプロジェクトメンバーに対して、複雑な技術内容を分かりやすく説明するコミュニケーション能力
• 顧客要求をそのまま実装するだけでなく、AIワークロードや将来の拡張性を考慮した構成を提案する能力

使用ツール

募集内容

• メンバークラスからテックリード候補の方まで経験・スキルに応じて相談可能です！

対象ドメイン/業務内容

• AWS、Google Cloud、Azure等のパブリッククラウドを利用したインフラ環境の設計・構築
• 顧客要件に基づくクラウドアーキテクチャ、ネットワーク、サーバ、ストレージ、データベース等の方式検討
• 可用性、性能、セキュリティ、運用性、コストを考慮したインフラ設計
• VPC/VNet、ルーティング、VPN、ロードバランサ、DNS、Firewall等のネットワーク設計・構築
• EC2、Compute Engine、Azure VM等のコンピュート環境の設計・構築
• RDS、Cloud SQL、Azure Database等のマネージドデータベースを含むクラウドサービスの設計・構築
• EKS、GKE、AKS等のマネージドKubernetesサービスを利用したコンテナ基盤の設計・構築
• Terraform、Ansible等を利用したInfrastructure as Code、構築自動化
• New Relic、CloudWatch等を利用した監視・運用設計
• クラウド環境における障害調査、性能調査、技術課題の分析・解決
• 顧客との要件整理、技術説明、設計内容のレビュー
• 方式設計書、環境設計、テスト仕様書、運用手順書等のドキュメント作成
• 新規案件におけるクラウド構成検討、技術選定、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

• 特定のクラウドサービスの経験のみではなく、インフラ全体の仕組みを理解し、要件に応じて技術を選択できる方を歓迎します。
• 現時点ですべてのクラウドや技術領域を経験している必要はなく、保有するインフラ経験をベースに新しい技術を習得していく意欲を重視します。
• クラウド環境だけで完結する案件だけではなく、オンプレミス環境やネットワーク、セキュリティ製品等と連携するシステムを担当する場合があります。

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、オンプレミス環境におけるGPU・AI基盤案件において、設計・構築・検証を中心に担当する。
• 経験に応じて、GPUサーバ、Kubernetes、AIネットワーク、ストレージ等の専門領域から担当し、徐々にAI基盤全体の設計へ担当範囲を広げる。
• NVIDIA DGX、HGX等を中心としたAI基盤の構築を通じて、GPUだけでなくネットワーク、ストレージ、コンテナ、運用を含めたAIインフラ全体の専門性を高める。
• 将来的には、AI基盤アーキテクトやテックリードとして、大規模GPUクラスタやAIプラットフォーム全体の技術設計をリードする役割への成長を期待する。
• 本人の志向に応じて、GPU・AI基盤、AIネットワーク、Kubernetes・コンテナ、HPC等のスペシャリスト、またはAI基盤全体を統括するアーキテクト・テックリードへのキャリア形成を想定する。

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。