業務内容

• ML Platformの開発・運用を通じて社内AI技術者・プロダクトチームの機械学習モデル開発・デプロイを支援
• 物理GPUノードのセットアップ（OSインストール・パラメータ調整）およびKubernetesクラスタの構築・運用
• クラスタの定期アップデートと最新バージョン対応、性能最適化
• NVIDIA GPU（H100/H200）やRoCEv2/RDMA/NCCLを用いた大規模計算環境の検証・導入・GPU提供、機械学習ジョブ管理・モデルデプロイ機能の開発
• Kubeflow/ Kueue/ MPI Operatorの検証・導入・運用、UX改善・新機能開発
• Kubernetesカスタムコントローラ（Go）を用いた学習サービスの開発・運用
• OSS連携・クラウド知識を活用した基盤強化と機能拡充

技術スタック

必須スキル

• 計算機科学の基礎、機械学習・GPUの基本知識
• Linuxでの開発・運用経験
• Kubernetesを用いた運用経験
• 3年以上のプログラミング経験（Goが望ましい／Pythonも可）

歓迎スキル（該当する場合）

• Kubernetesカスタムコントローラー開発経験
• Kubernetes認定資格（CKA/CKAD/CKS/KCNA）
• Kubeflow/Kueue/MPI Operatorの知識・運用経験
• HPC/分散学習/MLOpsの実務経験
• GCP/AWSのAI系サービス開発経験
• Web APIセキュリティ、React等フロントエンド経験、OSS貢献

キャリア成長観点

• 最先端GPU・MLフレームワーク・Kubernetes機能を駆使し、インフラ～アプリ側まで幅広い領域の技術力を同時に深められる
• Kubeflow系エコシステムや分散訓練、MLOpsの実務知識を体系的に習得できる
• AI研究者・プロダクトチームと密に連携し、ニーズに即した基盤設計・機能提案で影響力を高められる
• OSS連携・クラウド活用を通じたオープンな技術コミュニティ貢献とキャリアの幅を拡張できる