Machine Learning Platform Engineer/機械学習プラットフォームエンジニア

仕事内容

【Job Description / 職務内容】 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。 [株式会社Preferred Networks "Infrastructure" 領域カジュアル面談応募フォーム](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf3gUARsdrHSlyiHytuOBYpSvXqVA0kulZmWEZjhyfqDoknHw/viewform) --- 担当の中心となる領域を絞ったポジションもあります（どこからでも同じ部門への配属になります）。 - [機械学習プラットフォームエンジニア（サービス開発）](https://open.talentio.com/r/1/c/preferred/pages/100139) - [機械学習プラットフォームエンジニア（パフォーマンス）](https://open.talentio.com/r/1/c/preferred/pages/100137) - [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）](https://open.talentio.com/r/1/c/preferred/pages/100141) --- 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。 **業務内容の一例** - 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](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 **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 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。 - [AIプロセッサーMN-Core 2を計算資源とした AI向けクラウドサービスPreferred Computing Platformを提供開始 - 株式会社Preferred Networks](https://www.preferred.jp/ja/news/pr20241021/) - [Preferred Computing Platform (PFCP)](https://pfcomputing.com/) **本ポジションに関連する対外発表資料** - [PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜|PPT (発表動画)](https://www.slideshare.net/pfi/pfn-ml-ml-on-kubernetes-pfn) - [分散キャッシュシステム on Kubernetes / Kubernetes Meetup Tokyo 60 - Speaker Deck(発表動画)](https://speakerdeck.com/pfn/k8s-tokyo-60-distributed-cache-system) - [PFN の機械学習向け Kubernetes クラスタ におけるノード障害の運用自動化・省力化 - Speaker Deck(発表動画)](https://speakerdeck.com/pfn/pfn-private-cloud-meetup-5) - [生成AI向け機械学習クラスタ 構築のレシピ　北海道石狩編 - Speaker Deck](https://speakerdeck.com/pfn/20240615-cloudnativedayssummer-pfn) 【Qualifications / 応募資格（必須）】 - ソフトウェア開発経験 (Go または Rust) - 次のうち1つ以上の分野での実務経験 - 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） 【より高く評価されるスキル・経験 / Ways to stand out from the crowd】 - 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 【Portrait of a person / 求める人材像】 - 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 【Salary /賃金】 経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇 Experience, performance, skills, contribution are taken into consideration. 【勤務形態 / Work style】 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） Discretionary-work (deemed work hours: 8 hours) or Flex-time system Hybrid work (Combination of working from the office and working from home) 【賃金 / Salary】 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 Preferential treatment in accordance with Company regulations, based on experience, performance, ability, and contributions. note - The amounts and details of base salary and fixed overtime pay will be clearly specified promptly at the time of the offer. 【昇給・賞与 / Salary increase & bonus】 年2回の人事評価及び会社業績に基づいて決定 Based on the result of a individual performance review (twice a year) and company’s performance 【諸手当 / Allowances】 通勤手当、在宅勤務手当 Commutation allowances / teleworking allowances 【休日・休暇 / Holidays】 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 Holiday: Saturdays and Sundays, public holidays, Year-end and new-year Annual paid leave base

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