インフラエンジニア
月給最大80万円★インフラエンジニア／リモート可、週5勤務／先払い★即日払いも選べる♪
【必須スキル】
・Kubernetesの基礎操作(kubectl操作、関連ドキュメント作成)
・Linuxサーバ運用の基礎知識
・コンテナ/Dockerの基礎知識
・検証設計・報告書作成及び顧客への報告経験
・顧客折衝(要件ヒアロング・進捗報告)への抵抗がないこと
・高いコミュニケーション能力
・Kubernetesクラスタ設計構築・運用経験(マルチクラスタ環境の経験があれば尚良)
・CNI(Calico/Cilium/Flannel等)の設計構築・運用経験、NetworkPolicy設計経験
・VLAN設計、物理/仮想スイッチの設定経験
・クラスタ間ネットワーク接続の設計経験(複数クラスタ間の疎通・ルーティング設計)
・分散/共有ストレージの設計構築・運用経験(NFS、Ceph、GlusterFS、またはVAST/Weka/PureStorage等AI向けストレージ製品)
・Kubernetes CSI(Container Storage Interface)の設計構築・運用経験
・複数クラスタから同一ストレージへアクセスさせる構成の設計経験
【歓迎スキル】
・NVIDIA GPU Operator、GPUドライバ/CUDAの知識
・Run:aiの実機構築・運用経験(Project/Department/Node Pool設定、フラクショナルGPU、Gang Scheduling)
・分散学習フレームワークの知識(PyTorch DDP、Horovod、DeepSpeed等)とKubernetes上での実行経験(Kubeflow Training Operator等)
募集要項
| お仕事No. | 120164564 |
|---|---|
| お仕事内容 | 【募集背景】 Kubernetes環境におけるノードおよびネットワーク分離、マルチクラスタ構成、GPU利用方式に関する動作検証を実施します。 【作業内容】 ユーザー単位で利用可能なノード・ネットワークを分離した場合の動作を検証します。2クラスタ構成でストレージを共有し、Run:aiを各クラスタで独立稼働させる構成を検証します。用途に応じたローカルGPU・分散GPUの使い分け手法を確立し、構成の妥当性を検証します。 【求める人物像】 顧客との要件ヒアリングや進捗報告を円滑に行い、検証結果を報告書として整理できる方を求めます。 【ポジションの魅力】 Kubernetes、マルチクラスタ、ネットワーク、ストレージ、GPU基盤を横断した検証に携われます。 【開発環境】 Kubernetes、Linux、Docker、Run:ai、GPU、共有ストレージを使用します。 |
| 給与 | 月給650,000～800,000円 |
| 勤務地 | 東京都 渋谷区 |
| 最寄駅 | JR山手線 渋谷駅 JR埼京線 渋谷駅 JR成田エクスプレス 渋谷駅 JR湘南新宿ライン 渋谷駅 京王井の頭線 渋谷駅 東急東横線 渋谷駅 東急田園都市線 渋谷駅 東京メトロ銀座線 渋谷駅 東京メトロ半蔵門線 渋谷駅 東京メトロ副都心線 渋谷駅 相鉄・JR直通線 渋谷駅 |
| 雇用形態 | 業務委託 |
| シフト・勤務時間 | 週5勤務 |
| 休日/休暇 | 求人票に記載が無い場合、内定時までに開示します |
| 勤務期間 | 求人票に記載が無い場合、内定時までに開示します |
| 応募資格 | ■必須スキル ・Kubernetesの基礎操作(kubectl操作、関連ドキュメント作成) ・Linuxサーバ運用の基礎知識 ・コンテナ/Dockerの基礎知識 ・検証設計・報告書作成及び顧客への報告経験 ・顧客折衝(要件ヒアロング・進捗報告)への抵抗がないこと ・高いコミュニケーション能力 ・Kubernetesクラスタ設計構築・運用経験(マルチクラスタ環境の経験があれば尚良) ・CNI(Calico/Cilium/Flannel等)の設計構築・運用経験、NetworkPolicy設計経験 ・VLAN設計、物理/仮想スイッチの設定経験 ・クラスタ間ネットワーク接続の設計経験(複数クラスタ間の疎通・ルーティング設計) ・分散/共有ストレージの設計構築・運用経験(NFS、Ceph、GlusterFS、またはVAST/Weka/PureStorage等AI向けストレージ製品) ・Kubernetes CSI(Container Storage Interface)の設計構築・運用経験 ・複数クラスタから同一ストレージへアクセスさせる構成の設計経験 ■歓迎スキル ・NVIDIA GPU Operator、GPUドライバ/CUDAの知識 ・Run:aiの実機構築・運用経験(Project/Department/Node Pool設定、フラクショナルGPU、Gang Scheduling) ・分散学習フレームワークの知識(PyTorch DDP、Horovod、DeepSpeed等)とKubernetes上での実行経験(Kubeflow Training Operator等) |
| 待遇/福利厚生 | 求人票に記載が無い場合、内定時までに開示します |
| 受動喫煙対策 | 受動喫煙対策あり(屋内禁煙) |
| 更新日 | （この求人情報は更新から0日経過しています） |
企業情報
| 掲載元 | シゴトin |
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