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Machine Learning Platform Engineer/機械学習プラットフォームエンジニア
給与
記載なし※ 募集要項に金額の記載がありません
- 勤務地
- 東京都千代田区
- 雇用形態
- 正社員
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 記載なし
在宅勤務あり
要約求人票をもとにAIがまとめたものです
社内向けの機械学習プラットフォームと、社外向けクラウドサービス双方の開発・運用を担うエンジニアの募集です。大規模機械学習プラットフォームの機能開発や、Kubernetesを活用したシステム・運用基盤の開発に取り組みます。MN-Coreシリーズを社外向けに提供するためのプラットフォーム開発・運用にも携わります。
応募資格
必須
- ソフトウェア開発経験 (Go または Rust)
次のいずれか
- Web アプリケーション（バックエンド・フロントエンド）の開発・運用（TypeScript, Go）、品質管理・セキュリティ業務
- Linux サーバの運用
- AWS や Google Cloud などのパブリッククラウドを用いたシステムの開発・運用・品質管理・セキュリティ業務
- ビジネスレベルの日本語能力（JLPT N2 相当）
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・深層学習の基礎知識
- 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
募集要項最終確認 9/26
- 職種
- プラットフォームエンジニア
- 雇用形態
- 正社員（試用期間3ヶ月、本採用と同条件）
- 給与
- 記載なし
- 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
- 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（90日前）
- 最終確認
- 2026/09/26 01:16（3日前）
仕事内容
職務内容
本ポジションでは、社内向けの機械学習プラットフォームと社外向けのクラウドサービス双方の開発・運用を共に行っていただくエンジニアを募集します。
下記は業務内容の一例です。列挙された以外にも様々な業務があり、幅広い領域の先端的な課題に取り組みます。
自由度・拡張性・使いやすさのトレードオフを見極めた大規模機械学習プラットフォームの機能設計と開発
機械学習ワークフローツール、実験管理ツール、GPU や MN-Core 向け統合開発環境の構築
Kubernetes 機能を使用した分散キャッシュシステムの開発と運用
大規模な機械学習ワークロードの実行をサポートするCI基盤やコンテナイメージレジストリキャッシュの開発
複数のテナントが使用する Kubernetes クラスタの権限、ネットワーク等の分離設計と導入
テナントユーザ向けのモニタリングサービスの開発と運用
クラスタを使いやすくするためのユーザポータル開発、運用管理システムの開発
自動化等による運用効率の改善
自動サーバプロビジョニング、パブリッククラウド連携による運用効率化、インフラ健全性の自動診断と保守省力化
計算資源(GPU、MN-Core を含む) を有効活用する Kubernetes scheduler の研究開発
分散学習で用いられる gang スケジューリングの研究開発
https://github.com/pfnet/scheduler-plugins で gang スケジューリングの実装を OSS として公開しています
多種多様なワークロードをより効率的にクラスタにパッキングをするための研究開発
マルチテナントにおける公平なスケジューリングのための設計、開発
本ポジションの魅力
オンプレミスの大規模な機械学習クラスタで高レイヤから低レイヤまですべてをコントロールする経験ができる
オンプレミスとパブリッククラウドのハイブリッドな構成でどちらの経験もできる
HPC（高性能計算） とクラウドネイティブの境界領域というますます重要になる分野の経験ができる
外販のクラウドサービスとして Kubernetes ネイティブな機械学習プラットフォームの開発運用を経験できる
Kubernetes を始めとする OSS コミュニティへの貢献、ミートアップでの登壇が推奨されている
募集内容
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とデータによって支えられています。この計算基盤は設計から運用までを基本的に自社で行っており、PFNの価値と競争力の源泉となっています。先進的なデータセンタ設備、ハードウェア、ソフトウェアの研究開発を実施し、効率のよい大規模な計算基盤とそれを利用するためのサービスを構築・運用しています。
機械学習プラットフォームチームでは研究開発を加速させるため、Kubernetes をはじめとするクラウドネイティブ技術を活用して大規模な機械学習プラットフォームの開発運用に挑戦しています。
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の採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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募集元の採用ページから応募できます
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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