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Preferred Networksの機械学習向けクラウドサービスにおいて、Kubernetesクラスタを活用したWebアプリケーションの開発・運用を担当します。具体的には、機械学習プラットフォームのポータルアプリケーション開発、利用者向けのフロントエンド・バックエンド開発、機械学習ワークフロー管理システムの構築、セキュリティと使用性を両立する認証・認可システムの設計を行います。また、Kubernetesオペレータを活用した設定・運用自動化ツールの開発、テナント管理システムの構築、AWS等のパブリッククラウドの設計・運用、高可用性とセキュリティを考慮したインフラ設計にも携わります。さらに、CI/CDパイプラインの整備、インフラ as Code管理の効率化、クラウドセキュリティの設計・構築も重要な業務範囲となります。

Preferred Networksの機械学習プラットフォームにおいて、Kubernetesクラスタのネットワーク設計、開発、運用を担当します。大規模機械学習に必要なRDMA対応のコンテナネットワーク構築、マルチテナントに対応するネットワークアイソレーションの設計、オンプレミスとパブリッククラウドを活用したハイブリッド環境のネットワーク開発を行います。データセンターネットワークの設計や改善、ネットワークモニタリングシステムの開発、多数のサーバやスイッチを効率的に運用するための自動化も重要な業務です。オープンソース技術の調査、ハードウェア・ソフトウェアの検証、独自システムの開発とトラブルシューティングを通じて、先進的な機械学習プラットフォームのネットワークインフラストラクチャを構築します。

AIデータ作成および受託開発プロジェクトにおいて、多様な業務を遂行します。画像識別AIおよび生成AI向けのデータ作成プロジェクトでは、プロジェクトマネジメント全体を担当し、WBS作成、進捗管理、リソース管理を行います。顧客のヒアリングに基づき教師データ仕様を設計し、詳細要件書およびオペレーションマニュアルを作成します。アノテーターへの手順説明、品質管理、納品対応も重要な業務です。AI受託開発においては、MLエンジニアと協力して顧客の業務および課題を深く理解し、AIモデルの仕様調整を行います。プロジェクト全体の進捗管理、顧客とのコミュニケーション支援、アノテーション作業者の確保など、プロジェクトの成功に向けて多角的なアプローチを取ります。