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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

    仕事内容

    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。

    会社情報

    Preferred Networksは、マテリアルサイエンス・バイオ・ヘルスケア・教育・エンターテインメント・流通・製造など多岐にわたる事業領域や自社のスーパーコンピューターにおいて、現実世界を計算可能にするというビジョンを実現するため、ソフトウェアの研究開発・実装を行っています。深層学習やコンピュータサイエンスの幅広い知識や実装力を活用し、PFNでしかできないサービス・ソフトウェアの開発を目指しています。

    募集概要

    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。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、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などを行います。

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