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機械学習プラットフォームエンジニア(パフォーマンス)

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
土曜日
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において、深層学習アクセラレータやインターコネクトの統合、大規模分散利用に関わるソフトウェア開発を行います。ハードウェア・ソフトウェア両面の知見を活かし、機械学習プラットフォーム全体のパフォーマンスを支える研究開発に取り組みます。社内向けに加え、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・運用にも携わります。

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給与応相談

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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
  • クラウドネイティブなアプリケーション・インフラストラクチャ (特に Kubernetes) の実務経験
  • 大規模な Linux サーバ群の監視・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
  • 一定規模の商用サービスにおいて、複数のエンジニアを率いてプロダクトの全体設計・開発・オペレーション構築をリードした経験
  • 分散システムに関する知識と経験
  • 機械学習・深層学習の知識と経験
  • OSSへのコントリビューション経験
  • 複数の関係チームと適切にコミュニケーションを取りプロジェクトをリードできる能力
  • カンファレンスやミートアップでの登壇経験

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

GPUMN-CorePFCECNDCQCNRoCEv2xCCLPeerDirect / GPUDirect RDMAPCI ExpressCXLUltra EthernetUCXInfiniBand VerbsMPIKubernetesLinux

募集要項最終確認 11/12

職種
MLOps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
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
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)
休日・休暇
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
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

募集内容

  • Preferred Networks の機械学習プラットフォームで用いられている、深層学習アクセラレータやインターコネクトとプラットフォームのインテグレーション、大規模分散利用に関わるソフトウェア開発を行うエンジニアを募集します。
  • 本ポジションは、高性能計算分野(大規模分散学習、ストレージ、ネットワークなど)でのご経験や深層学習アクセラレータの利用・性能最適化経験、システムソフトウェアの開発経験がある方を対象とし、機械学習プラットフォーム全体のパフォーマンスを支える研究開発をハードウェアとソフトウェア両面の知見を活かして取り組むことで、競争力のある機械学習プラットフォームの実現を目指します。

業務内容の一例

  • 機械学習プラットフォームのアクセラレータに関連する研究開発
  • GPU が提供する新しい機能をユーザに提供するための検証、必要な機能の開発
  • MN-Core を利活用するための機能(インテグレーション、設定、監視等)の開発
  • 機械学習プラットフォームのインターコネクトに関連する研究開発
  • ロスレスネットワーク関連機能の検証(キーワード: PFC, ECN, DCQCN, RoCEv2)
  • 集団通信性能の追求(キーワード: xCCL, PeerDirect / GPUDirect RDMA, PCI Express, CXL, Ultra Ethernet)
  • 調達した既存のハードウェアを活用するだけではなく、今後の新規ハードウェア調達やMN-Coreチップ、ボードの設計を見据えた議論も含みます
  • RDMA アプリケーションの開発(キーワード: UCX, InfiniBand Verbs)
  • 機械学習プラットフォームの大規模分散利用に関連する研究開発
  • MPI on Kubernetes を実現する機能の開発
  • ユーザやシステム管理者による性能プロファイリングを支援する機能の開発
  • その他、プラットフォーム利用者のための各種高速化・性能最適化支援機能の開発
  • その他、機械学習プラットフォームのハードウェア関連機能の研究開発
  • Kubernetes クラスタ及び計算ノードのプロビジョニング自動化機能の開発
  • システム・ハードウェア健全性の自動診断、アラート、自動復旧機能の開発

本ポジションの魅力

  • ハードウェアからソフトウェアまでの垣根を超えて、高性能な機械学習プラットフォームに必要な技術を一気通貫して経験できる
  • MN-Core や GPU など深層学習アクセラレータに関連する技術
  • インターコネクト など大規模分散学習に関連する技術
  • データセット読み込み支援 など、機械学習をシステムソフトウェアで支える技術
  • ユーザとの距離が近い環境で実際の機械学習モデルの開発業務から発生する様々な課題の解決
  • オンプレミスとパブリッククラウドのハイブリッドな環境で多様な経験を積むことができる
  • Kubernetes を始めとする OSS コミュニティへの貢献、ミートアップや学会での登壇が推奨されている

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

  • 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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