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株式会社Preferred Networks
募集中 1日前に確認

大規模計算基盤リサーチャー

インフラエンジニア ハイブリッド 正社員 メンバー
想定年収
応相談
勤務地
東京都 千代田区
リモート
リモート可
必要経験
2年以上

仕事内容

PFNの機械学習やシミュレーションを支える大規模計算基盤の研究開発を行うポジションです。自社開発アクセラレータMN-CoreやGPUを用いた計算基盤の構築・運用、ミドルウェア開発に取り組みます。Green500で世界一位を獲得したMN-3の運用実績を基に、次世代アクセラレータMN-Core2を使った計算基盤の拡大を計画しています。カッティングエッジな巨大計算基盤の実現に意欲のあるエンジニア・リサーチャーを募集します。

Job Description / 職務内容

  • PFNのさまざまな研究開発や事業は機械学習やシミュレーションを中心とした膨大な計算量によって支えられている。
  • 計算基盤に関する先進的な研究開発を実施し、継続的に自社計算基盤の拡大に努めている。
  • これまでの数年間は、自社開発のアクセラレータ(MN-Core)の開発と、GPUやMN-Coreを用いた計算基盤の構築と運用、それを活用するためのミドルウェア群の開発に取り組んできた。
  • 2021年現在、2000GPU規模の計算基盤および、200MN-Core規模の計算基盤を運用している。
  • 2020年から運用を開始したMN-3はスーパーコンピューターの省電力性能を競うGreen500ランキングで世界一位を獲得している。
  • これからも、GPUおよび新たに開発をおこなっている新アクセラレータ(MN-Core2)を使った計算基盤の拡大を計画している。
  • 大規模な計算基盤の実現に関する企画、設計および研究開発を行う。
  • CPU/GPU/MN-Coreを組み合わせたドメイン最適化された計算基盤の企画・設計を行う。
  • クラスタ型計算機の設計を行う。
  • 規模性の高い計算機を支えるインターコネクトネットワークおよびデータセンタ規模ネットワーク技術の研究開発を行う。
  • 規模性の高い計算機を支えるストレージ階層、ストレージシステムの研究開発を行う。
  • 規模性の高い計算機を支える技術の研究開発を行う。
  • エネルギー効率の良い大規模計算機システムの研究開発を行う。
  • 高い電力密度をもつ高性能計算機の構成技術の研究開発を行う。
  • 高い熱密度をもつ高性能計算機の構成技術の研究開発を行う。
  • スケーラブルな計算基盤の監視・管理技術の研究開発を行う。
  • 管理運用しやすい大規模計算システムの研究開発を行う。
  • 大規模なクラスタ計算機の継続的な性能改善を行う。
  • 物理的なシステムメトリクス収集とそれを用いた既存システムの改善、新規設計へのフィードバックを行う。

求めるスキル・経験

必須
該当分野への強いモチベーション
コンピューターサイエンスあるいはそれの類する分野の学位(修士・博士)
日常レベルの日本語あるいは英語でのコミュニケーション能力 コミュニケーション能力
大規模計算機のワークロード(機械学習・深層学習等)の知識 大規模システム設計・運用経験
基礎的なプログラミング能力
歓迎
計算機科学全般・特定分野に関する深い知識と経験
システム設計に関する研究経験あるいは実務経験(2年以上) システム設計
分散システムに関する知識と経験 分散システム
データセンタ規模のクラスタシステムやHPCシステムに関する知識と経験 分散システムGPU/HPC基盤
データセンタ規模のネットワークシステムに関する知識と経験 ネットワーク設計・構築経験
データセンタ構築に関わる各種経験 インフラ設計・運用経験
クラウドあるいはホスティングサービスなどにおける物理基盤に関する経験 GPU/HPC基盤
大規模計算機システムの監視・運用技術・自動化・運用省力化技術 大規模システム設計・運用経験
大規模計算機システムのパフォーマンス・チューニング技術 パフォーマンス最適化経験
計算機関連のハードウェア・ファームウェアの研究開発経験
複数人数チームの共同開発やOSSプロジェクトへのコントリビューション経験 OSSコントリビューション
自作CPU, 自作OS, 自作コンパイラ, 自作データセンタなど各種経験 インフラ設計・運用経験
テクニカルリード経験などチームビルディング経験 リーダーシップチームリード経験

募集要項

雇用形態
正社員
想定年収
応相談
勤務地
東京都 千代田区
出社・リモート
ハイブリッド / リモート可
必要経験
2年以上
レベル
メンバー
勤務時間
裁量労働制 / 実働8時間
休日休暇
完全週休2日制 / 祝日休み
試用期間
3ヶ月
掲載日
2026/7/27
情報の最終確認日
2026/7/26

福利厚生・制度

選考プロセス

  1. カバーレター
  2. 公開可能なソフトウェア開発物 (場合により)
  3. 論文・対外発表・執筆物 (場合により)

企業情報

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