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株式会社Preferred Networks

  • MN-Core
  • Python
  • 機械学習
  • C++
  • 深層学習
  • Deep Learning
  • NumPy
  • 分散処理
  • ASIC
  • コンパイラ

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機械学習プラットフォームエンジニア

株式会社Preferred Networks

  • MN-Core
  • AWS
  • TypeScript
  • Docker
  • Linux
  • Kubernetes
  • Go
  • CI/CD
  • Google Cloud
  • Rust

社内外向けの機械学習プラットフォームの開発・運用に従事し、大規模な計算基盤の設計と最適化に取り組みます。具体的には、Kubernetesを活用した分散キャッシュシステムの開発、機械学習ワークフローツールや統合開発環境の構築、マルチテナント環境でのクラスタ権限とネットワーク分離設計を行います。さらに、GPU及びMN-Coreを含む計算資源の効率的な活用のための研究開発、分散学習におけるスケジューリング技術の改善、自動化によるインフラ運用効率の向上などに挑戦します。オンプレミスとクラウドのハイブリッド環境での高度な技術的課題に取り組み、機械学習プラットフォームの革新的な開発を推進します。

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ASICフロントエンドデザインエンジニア

株式会社Preferred Networks

  • MN-Core
  • GitHub
  • Git
  • 深層学習
  • Gitlab
  • Subversion
  • ASIC
  • VHDL
  • CPU
  • SystemVerilog

PFNの計算基盤の中核を担うMN-Coreシリーズのアクセラレータ開発において、ASICフロントエンド設計の全工程を担当します。具体的には、MN-Coreのアーキテクチャ研究開発から始まり、ASIC/機能ブロックの仕様策定、高度なRTLコーディング、論理検証、論理合成、静的タイミング解析(STA)までを行います。深層学習やシミュレーションに特化した高性能・省電力チップの開発に携わり、Green500で世界一を獲得した革新的なアクセラレータの次世代開発を推進します。バックエンドベンダーとの連携や実機評価、デバッグ作業も重要な業務となり、最先端の半導体設計技術を駆使して世界トップクラスの計算性能を実現する技術者として、チーム全体の技術的リーダーシップを発揮します。

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