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機械学習プラットフォームエンジニア(ネットワーキング)
- 給与
- 応相談募集要項に金額の記載がなく、経験・能力などに応じて決まります
- 勤務地
- 東京都千代田区
- 休日
- 休日:土曜日、日曜日、国民の祝日、国民の休日、年末年始
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
Preferred Networks の機械学習プラットフォームで用いられる Kubernetes クラスタのネットワークを設計、開発、運用するポジションです。コンテナネットワークやデータセンターネットワークの課題に取り組み、社内向けに加えてMN-Core シリーズを社外向けクラウドサービスとして提供するプラットフォームの開発・運用も担当します。
この求人に応募
応募資格
必須
歓迎
- コンピュータ サイエンスまたは関連する技術分野における学位、または関連分野における2年以上の実務経験
- 機械学習やHPC (High Performance Computing) 向けネットワークの設計、開発、運用の経験
- CNI plugin をはじめとした Kubernetes クラスタのネットワークに関する知識や運用経験
- ネットワーク関連のソフトウェアの開発経験 (SDN, CNI plugin, プロトコルの実装, ネットワーク自動化など)
- ネットワークシミュレータ/エミュレータを用いたネットワークの検証自動化の経験
- Linux のネットワークスタックや eBPF に関する知識や経験
- 大規模ネットワークのモニタリングやネットワーク自動化に関する経験
- オープンソースへのコントリビューションの経験
求める人物像
- 様々な分野への関心、新たな技術領域の知見獲得の意欲のある方
- チームを支える圧倒的な強みを持っている方、もしくは、チームを越えた幅広い経験を持っている方
- 同職種・他職種に関わらずリスペクトして一緒に楽しく働ける方
- 強みを活かして、チームメンバと助け合える方
- 誰の持ち物かに関わらず自分事として捉え課題解決を推進できる方
- 様々な専門性を持つ人がいる環境で新しいことを吸収し、楽しめる方
使用ツール
募集要項最終確認 11/12
- 職種
- ネットワークエンジニア
- 雇用形態
- 正社員(試用期間3ヶ月、本採用と同条件)
- 給与
- 応相談
- 給与の詳細
- 経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇 ※基本給及び固定残業代の金額及び内容については、オファー時に速やかに明示します年2回の人事評価及び会社業績に基づいて決定
- 手当
- 通勤手当在宅勤務手当
- 勤務地
- 東京都千代田区大手町1−6−1 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004
- 働き方
- リモート勤務制度あり (日本国内に限る)ハイブリッド勤務(オフィス出社と在宅勤務を組み合わせての勤務)関西在住のメンバもおりリモートワークが主体オフィスに出社して勤務している方もいます
- 勤務時間
- 専門労働型裁量労働制(みなし労働時間:8時間)もしくはフレックス制
- 休日・休暇
- 休日:土曜日、日曜日、国民の祝日、国民の休日、年末年始当社規定による年次有給休暇制度(入社時26日付与)育児休暇、慶弔休暇など
- 福利厚生
- 確定拠出年金制度ラップトップPC購入補助定期健康診断実施
- 社会保険
- 社会保険完備(厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険)
- 選考の流れ
- 本ポジションではカジュアル面談を受け付けています。こちらのフォームからお気軽にご応募ください。
- 掲載日
- 2026/07/01 09:44(135日前)
- 最終確認
- 2026/11/12 18:56(1日前)
仕事内容
Job Description / 職務内容
- Preferred Networks の機械学習プラットフォームで用いられている Kubernetes クラスタのネットワークの設計、開発、運用を行うエンジニアを募集します。
- LLM をはじめとする大規模な機械学習を行うためには複数のサーバにまたがる多数のアクセラレータを協調動作させる必要があるため、サーバやアクセラレータ間を繋ぐネットワークは機械学習プラットフォームにおける重要な分野の一つです。本ポジションでは、大規模な機械学習を効率的に行える機械学習プラットフォームを実現するために、コンテナネットワークやデータセンターネットワークにおける課題に取り組みます。
業務内容の一例
- 大規模な機械学習で必要になる RDMA (Remote Direct Memory Access) に対応した Kubernetes クラスタを構成するためのコンテナネットワークの設計と開発
- マルチテナントに対応するために必要なネットワークのアイソレーションの方式調査、設計、開発
- オンプレミスとパブリッククラウドを活用したハイブリッド構成の機械学習プラットフォームの拠点間ネットワークの設計と開発
- コンテナネットワークの土台となるデータセンターネットワークの設計や将来を見据えた改善方法の検討、改善の実施
- ネットワークの状態を確認するのに必要なモニタリングシステムの設計と開発
- 多数のサーバやスイッチからなる機械学習プラットフォームのネットワーク運用を効率化するための自動化
- これらの業務を行うにあたって、オープンソースをはじめとする技術情報や技術動向の調査、ハードウェアやソフトウェアの動作検証、必要なソフトウェアを開発することも業務に含まれます。また、この過程におけるトラブルシューティングや開発したシステムの運用も業務の対象です。
本ポジションの魅力
- Kubernetes クラスタのネットワークスタックにおいてコンテナネットワークからデータセンターネットワークまでの幅広い領域の経験ができる
- GPUと自社開発のMN-Coreという複数のアクセラレータが混在する機械学習プラットフォームという他社にはない環境で先進的なネットワークの課題に取り組むことができる
- オンプレミスとパブリッククラウドのハイブリッド環境での経験が得られる
- バックグラウンドや専門性の異なるメンバーから学びや刺激を受けながら働くことができる
- Kubernetes を始めとする OSS コミュニティへの貢献、ミートアップやカンファレンスでの外部発表が推奨されている
チームでの働き方
- 関西在住のメンバもおりリモートワークが主体
- オフィスに出社して勤務している方もいます
募集内容
- PFN は社外のお客様向けにクラウドサービスとして PFN 独自の AI プロセッサーである MN-Core シリーズの提供を始めており、順次設備とユーザの拡大を進めています。本ポジションでは社内向けのプラットフォームに加えて、MN-Core シリーズを社外向けのクラウドサービスとして提供するためのプラットフォームの開発・運用にも取り組みます。社外向けのプラットフォームは社内向けと比較してより厳密なテナント間の分離や高いセキュリティが求められるため、社内向けとは異なる設計の新しいプラットフォームとして開発運用しています。
この求人は、株式会社Preferred Networksの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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応募は株式会社Preferred Networksの採用ページで受け付けています。このページは採用ページの掲載内容をもとに構成しているため、最新の応募条件は募集元でご確認ください。
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