Software Engineer, Platform Engineering - AI/GPU Infra (On-Prem)

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給与: 記載なし
勤務地: 東京都
休日: 記載なし
雇用形態: 正社員

コアタイムなし

どんな仕事かAIによる生成

Platformチームで、オンプレミスGPUインフラのデータセンター設備とネットワーク基盤の設計・構築・運用を担うポジションです。既存のコーポレート・クラウド・プラットフォームネットワークとの安全な統合や、GPU環境の運用基盤整備も行います。コーポレートITチームなどの関係者と連携し、データセンターへの定期的な現地訪問を伴います。

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給与記載なし

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応募資格

必須

ネットワークに関する強固な基礎知識（TCP/IP、IPアドレス管理、OSIレイヤー2〜7、ルーティング、DNS、TLS、HTTP）
データセンターのルーティング／スイッチング、特にBGP（ASN設計、経路集約、ルーティングポリシー）の設計・構成・トラブルシュートの実務経験（OSPF、VLAN／VRFを含む）
物理／データセンターネットワーク（スイッチ、ルーター、ファイアウォール、構造化配線）の設計・運用の実務経験
本番環境におけるLinuxサーバーの運用経験
GPU／高密度システムを含むデータセンターでの実地経験：現地でのケーブルの敷設・交換、ルーター・スイッチ・ファイアウォールの設定（本ポジションではデータセンターへの定期的な現地訪問が必要です）
ラック・電源・冷却・クロスコネクトなどのデータセンター運用、およびリモートハンズ／設置作業の調整経験
データセンターの物理・設備運用の実務経験（電源設備の取り扱い、回路切り替え（PDU・ブレーカー・回路変更）を含む）、および障害対応・本番トラブル対応の経験
データセンターのベンダーやSIパートナーの管理経験（商談・交渉、契約・調達対応を含む）
オンプレとクラウド（GCPまたはAWS）のネットワーク統合（VPN、プロキシ、ルーティングを含む）の経験
ネットワーク設計・運用におけるセキュリティマインド：ファイアウォールのルール設計・管理、Egress（外向き通信）ポリシー、ネットワークのセグメンテーション／分離
PythonやBashを用いたワークフローの自動化、およびInfrastructure as Code（IaC）による構成管理の能力
デザインドキュメントの作成、社内ステークホルダーや社外ベンダー／SIerとの連携経験
国内データセンターでの本番インフラ運用経験（搬入計画、サイトサーベイ、日本語での設備調整を含む）
Linux／GPUノードをフリートとして運用した経験（プロビジョニング、ファームウェア・ドライバのライフサイクル管理、監視、障害対応）
本番プラットフォームにおけるSLOの定義およびオンコール対応の経験
コストモデル・ROI・リスクを含む社内承認／調達ドキュメントを作成し、経営層レビューを通した経験
メルカリのミッションやバリューに対する共感
語学力
- 日本語：Proficient (CEFR – C1)
- 本ポジションでは必須。国内のデータセンターやベンダーとの折衝が多いため
- 英語：Independent（CEFR-B1）
- コミュニケーションが取れるレベルで問題ありません（流暢である必要はありません）

歓迎

GPU／HPCインフラ、およびInfiniBandやRoCEなどの高性能ファブリックの経験
モダンなデータセンターファブリックの設計経験：Spine／Leaf・Border Leaf構成、EVPN-VXLAN（GPU環境の経験を歓迎、CPU／汎用環境の経験も可）
ベアメタルプロビジョニングに関わるネットワーク（DHCPリレー、PXEブート）の設計経験
データセンターにおけるGPUシステム／サーバーの設置・保守の実務経験（物理設置、配線、継続的なメンテナンス）※特に歓迎
NVIDIA DGXまたは同等のGPUアプライアンスの運用経験
アウトオブバンド管理（BMC／Redfish／IPMI）やPDU管理の経験
高密度データセンター環境（高kW／ラック、冷却戦略）の設計経験
ML／LLMサービング基盤やGPUスケジューリングに関する知識
SIパートナーや調達プロセスとの協働経験
GoやPythonを用いたインフラやミドルウェアの開発経験
本番環境でのLLM推論運用経験（vLLM、NVIDIA NIM／Triton等、およびQwen・Gemma・Llama等のOSSモデル）
GPUスケジューリング／オーケストレーションの経験（Kubernetes＋GPU Operator、Run:ai、Slurm）
GCPとのハイブリッド統合の経験（GKE、Workload Identity Federation、DNSの内外分離、クラウドフォールバック）
NVIDIA AI Enterpriseのライセンス・サポート契約、および国内ベンダー／SI管理に関する知見
クラウドで運用しているセキュリティポスチャ管理ツール（資産インベントリ、EDR、CSPM）をオンプレノードへ拡張した経験
PCI-DSSやISMSの対象となるネットワーク／データセンター環境における要件の知識
AIワークロード向け高性能ストレージ（Lustre、VAST、WEKA）およびGCS等オブジェクトストレージを用いたデータパイプラインの経験

募集要項最終確認 11/13

職種: ネットワークエンジニア
雇用形態: 正社員
給与: 記載なし
勤務地: 六本木
働き方: 記載なし
勤務時間: フレックスタイム制（コアタイムなし）
選考の流れ: 書類選考技術課題：エンジニアポジションではHackerRankまたはGithubでの技術課題を、エンジニア以外のポジションでは採用ポジションによります（面接タイミングと前後することがあります）面接：ポジションにより、複数回の面接をお願いしますリファレンス：オンライン回答形式のもので、最終選考の前後でお願いしますオファー：最終選考とリファレンスの内容より決定されます
掲載日: 2026/11/13 01:02（今日）
最終確認: 2026/11/13 01:02（今日）

仕事内容

組織・チームのミッション

Platformチームは、CDNなどのエッジ領域からクラウド、サービスメッシュ（Istio）、物理データセンターに至るまでネットワーク全体を管理し、メルカリのエンジニアがより信頼性の高いサービスを提供し、開発効率を向上できるよう支援しています。メルカリがAI／LLM領域に向けて自社保有のコンピューティング基盤への投資を進めるなか、私たちはチーム内に新たにオンプレミスGPUインフラを担う役割を立ち上げます。本ポジションはそのオンプレ側のオーナーとして、データセンター設備の確保とGPUコンピューティングを支えるネットワーク基盤の構築、そして既存のクラウド・プラットフォームネットワークとの安全な統合を担います。私たちは主にデータセンター（DC）ネットワークエンジニアを求めており、GPUの設置・保守の実務経験をお持ちの方を特に歓迎します。また、本ポジションでは設備・接続・現地作業に関してコーポレートITチームと密に連携いただきます。

業務内容（具体的な業務）

データセンター設備（ラック・電源・冷却）と、それを支えるネットワークを含む、メルカリのオンプレミスGPUインフラの設計・構築・運用
GPUワークロード向けネットワーク基盤の設計・構築：コンピュートファブリック（InfiniBand／RoCE）、ストレージ／インバンド、サービスネットワーク、分離されたOOB管理
オンプレGPUファブリックおよびクラウド／プラットフォーム接続におけるBGP（必要に応じてOSPF／IS-IS、VLAN／VRFを含む）によるルーティングの設計・構成・運用（ASN設計、経路集約、ルーティングポリシーを含む）
データセンター事業者およびSIパートナーとの設備準備、機器調達、リードタイム、リモートハンズ／設置作業に関する調整
社内データセンターのエンドツーエンドの管理（ベンダー／SIとの折衝、商談・交渉、契約・調達対応を含む）
データセンターでの実地ネットワーク作業（ケーブルの敷設・交換、ルーター・スイッチ・ファイアウォール等の機器設定）。本ポジションではデータセンターへの定期的な現地訪問が必要です
オンプレGPU環境と既存のコーポレート・クラウド（GCP／AWS）・プラットフォームネットワークとの安全な統合
GPUシステムおよびネットワーク機器の監視・アラート・ログ・運用引き継ぎの確立
GPU PoCの実行支援、およびPoCから本番運用に至る道筋の定義
プロビジョニングや運用の自動化、Infrastructure as Code（IaC）による構成管理
データセンター設備・接続・現地作業に関するコーポレートITチームとの密な連携（本ポジションでは必須）
ML Platform、インフラ、セキュリティ、調達など各ステークホルダーとの協働
データセンター設備（ラック・電源・冷却・搬入経路）準備のオーナーシップ。DGX B200／B300クラスのNVIDIA Pre-delivery Site Surveyの確認・宣言を含む
パートナーとのRFP・見積・選定サイクルの推進、および調達チームと連携したNDA・R&R／RACI・契約・PO対応
社内承認プロセス（JB Engineering board、投資委員会、Procurement Team）向けの技術・コスト資料の作成（クラウドGPU／TPUとのTCO・ROI比較を含む）
ローカルLLMサービング基盤を支えるノード／GPUソフトウェアスタックの運用（NVIDIAドライバ／CUDA／NCCL、GPU Operator、DCGM、コンテナランタイム）、およびサービングスタック（vLLM、NVIDIA NIM）とLiteLLMルーティング層との連携
モデル・チェックポイント向けストレージとデータ経路の構築・運用、およびオンプレとGCP／GKE間でワークロードをクラウドにフォールバックできるポータビリティの維持
オンプレ推論環境のSLO・オンコール・障害対応・Runbook・BCP／DRの定義と運用（Mercari SREのプラクティスと整合）
Enterprise Securityと連携し、オンプレGPU／コンピュートノードをクラウドと同等のセキュリティ水準に引き上げる取り組み（資産可視化、エンドポイント／ポスチャ管理、監査可能な踏み台、分離されたOOBアクセス）
FinOpsと連携したGPU利用率・電力・トークンコスト削減のトラッキングとレポーティング（1ノードからマルチノードへのスケールを見越した対応）