仕事内容
PFNの大規模計算基盤エンジニア/リサーチャーは、機械学習やシミュレーションを支える計算基盤の企画、設計、研究開発、運用を担います。GPUや自社開発アクセラレータ（MN-Core）を用いたクラスタ型計算機、ネットワーク、ストレージシステムなど、カッティングエッジな巨大計算基盤の実現に貢献します。大規模計算機のワークロード知識、基礎的なプログラミング能力、コンピューターサイエンス分野の学位が必須要件です。
Job Description / 職務内容
- PFNの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を支える計算基盤の先進的な研究開発と継続的な拡大に取り組む。
- 自社開発アクセラレータ（MN-Core）の開発、GPUやMN-Coreを用いた計算基盤の構築・運用、活用ミドルウェア群の開発を実施。
- 2021年現在、2000GPU規模および200MN-Core規模の計算基盤を運用中。
- MN-3（MN-Coreを用いた計算基盤）はGreen500ランキングで世界一位を3回獲得（2020/6, 2021/6, 2021/11）。
- GPUおよび新アクセラレータ（MN-Core2）を使った計算基盤の拡大を計画しており、その研究開発を担う。
- 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、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。
- ストレージ階層、ストレージシステム、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・熱密度をもつ高性能計算機の構成技術、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、大規模なクラスタ計算機の継続的な性能改善に取り組む。
- 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。
Other / その他
- 上記の条件を満たさない場合でも応募可能。
- カバーレターを応募フォームにて記入（日本語800-1200文字、英語400words程度）。
- カバーレターにはPFNでやりたいこと、モチベーション、レジュメでカバーできなかったスキル・経験の詳細を含める。
- 自己紹介形式のスライド素材などでも代替可能。
- 公開可能なソフトウェア開発物（GitHubリポジトリ、OSSプロジェクトへの貢献など）の提示を推奨。
- 論文・対外発表・執筆物（書籍、雑誌など）のリストの提示を推奨。
求めるスキル・経験
必須
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
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
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 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 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
データセンタ構築に関わる各種経験
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
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
テクニカルリード経験などチームビルディング経験 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
- 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