Machine Learning Platform Engineer (Service Development)/機械学習プラットフォームエンジニア（サービス開発）

Job Description / 職務内容

本ポジションではカジュアル面談を受け付けています。こちらのフォームからお気軽にご応募ください。

[株式会社Preferred Networks "Infrastructure" 領域カジュアル面談応募フォーム](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf3gUARsdrHSlyiHytuOBYpSvXqVA0kulZmWEZjhyfqDoknHw/viewform)

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他の領域を中心に担当するポジションもあります（どこからでも同じ部門への配属になります）。

- [機械学習プラットフォームエンジニア](https://open.talentio.com/r/1/c/preferred/pages/88331)

- [機械学習プラットフォームエンジニア（パフォーマンス）](https://open.talentio.com/r/1/c/preferred/pages/100137)

- [機械学習プラットフォームエンジニア（ネットワーキング）](https://open.talentio.com/r/1/c/preferred/pages/100141)

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Preferred Networks が提供する機械学習向けクラウドサービスを利用するための Web アプリケーションの開発・運用をともにおこなっていただくエンジニアを募集します。

Kubernetes クラスタをクラウドサービスとして提供するには、多様なワークロードを実行できる Kubernetes の柔軟性を活かしつつも、その複雑さを適切に抽象化して体験よく利用できるインターフェースに蒸留することが重要です。Kubernetes を含むインフラを深く理解し、機械学習・深層学習分野で活躍する社内外の専門家とコミュニケーションをとりドメイン知識を獲得しながら、利便性を追求し使いやすいプロダクトとしてのクラウドサービスを開発する挑戦的な取り組みです。本ポジションでは、マネジメントコンソール・実験管理サービス・ドキュメントサイトなどの機械学習クラウドサービスを構成するサービスに対して、Web フロントエンドからバックエンド、インフラまでを一貫してソフトウェアの企画・開発・運用を担当します。

**業務内容の一例**

- 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の開発

- 利用者にとって使いやすい環境を提供するための Web サービス開発

- 機械学習ワークフローを簡単に管理・監視できるシステムの開発

- セキュリティと UX を両立する認証・認可システムの設計と開発

- Kubernetes オペレータなどを活用した設定・運用自動化ツールの開発

- テナント管理、およびテナント構築・廃止を自動化するシステムの開発

- パブリッククラウド（主に AWS）の設計・構築・運用

- オンプレミスとのハイブリッドクラウド構成を考慮し、高い可用性と運用省力化を両立するインフラ設計・構築

- マネージド Kubernetes クラスタの設計・構築・運用

- 障害を予防し影響を最小化するための監視・オブザーバビリティ基盤の構築

- クラウドセキュリティのインフラ・オペレーション両面での設計・構築・実践

- 自動化等による運用効率の改善

- CI/CD パイプラインの整備、IaCマニフェスト管理の効率化

**本ポジションの魅力**

- Kubernetes に関する知識・技術を活かした、モダンなアーキテクチャでの Web サービス開発を経験できる

- ますます重要度が増している深層学習・LLM の学習や推論を対象ドメインとしたサービス開発ができる

- パブリッククラウドの構築・運用と、それらを基盤としたサービス開発の両方を経験できる

- オンプレミスとパブリッククラウドのハイブリッドな環境で多様な経験を積むことができる

- Kubernetes を始めとする OSS コミュニティへの貢献、ミートアップやカンファレンスでの外部発表が推奨されている

**チームでの働き方**

- 関西在住のメンバもおりリモートワークが主体

- オフィスに出社して勤務している方もいます

PFN のさまざまな研究開発や事業は機械学習やシミュレーションを中心とした膨大な計算量とデータによって支えられています。この計算基盤は設計から運用までを基本的に自社で行っており、PFN の価値と競争力の源泉となっています。先進的なデータセンタ設備、ハードウェア、ソフトウェアの研究開発を実施し、効率のよい大規模な計算基盤とそれを利用するためのサービスを構築・運用しています。機械学習プラットフォームチームでは研究開発を加速させるため、Kubernetes をはじめとするクラウドネイティブ技術を活用して大規模な機械学習プラットフォームの開発運用に挑戦しています。

PFN は社外のお客様向けにクラウドサービスとして PFN 独自の AI プロセッサーである MN-Core シリーズの提供を始めており、順次設備とユーザの拡大を進めています。本ポジションでは社内向けのプラットフォームに加えて、MN-Core シリーズを社外向けのクラウドサービスとして提供するためのプラットフォームの開発・運用にも取り組みます。社外向けのプラットフォームは社内向けと比較してより厳密なテナント間の分離や高いセキュリティが求められるため、社内向けとは異なる設計の新しいプラットフォームとして開発運用しています。

- [AIプロセッサーMN-Core 2を計算資源とした AI向けクラウドサービスPreferred Computing Platformを提供開始 - 株式会社Preferred Networks](https://www.preferred.jp/ja/news/pr20241021/)

- [Preferred Computing Platform (PFCP)](https://pfcomputing.com/)

**本ポジションに関連する対外発表資料**

- [PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜|PPT (発表動画)](https://www.slideshare.net/pfi/pfn-ml-ml-on-kubernetes-pfn)

- [分散キャッシュシステム on Kubernetes / Kubernetes Meetup Tokyo 60 - Speaker Deck(発表動画)](https://speakerdeck.com/pfn/k8s-tokyo-60-distributed-cache-system)

- [PFN の機械学習向け Kubernetes クラスタ におけるノード障害の運用自動化・省力化 - Speaker Deck(発表動画)](https://speakerdeck.com/pfn/pfn-private-cloud-meetup-5)

- [生成AI向け機械学習クラスタ 構築のレシピ 北海道石狩編 - Speaker Deck](https://speakerdeck.com/pfn/20240615-cloudnativedayssummer-pfn)

- [マルチテナントマルチクラスタKubernetesでもUXを損なわない認証認可の勘所 - Speaker Deck](https://kccncna2024.sched.com/event/1i7nw)

Qualifications / 応募資格（必須）

- ソフトウェア開発経験 (Go, TypeScript, Python 等)

- AWS やGoogle Cloud などのクラウドサービスを用いたシステムの開発経験

- Kubernetes を利用したシステム運用経験

- Web フロントエンドからバックエンドまでの実装経験

- チーム開発において、サービス仕様の検討から実装、運用まで一貫して取り組んだ経験

- ビジネスレベルの日本語能力（JLPT N2 相当）

より高く評価されるスキル・経験 / Ways to stand out from the crowd

- ソフトウェアの開発および運用経験

- Webサービス開発・構築・運用

- ライブラリ・ミドルウェアの開発

- Linuxサーバ運用

- CI/CDの構築

- パブリッククラウド・Kubernetes クラスタの構築・運用の実務経験

- クラウドネイティブなアプリケーション・インフラストラクチャの設計・構築・運用

- Kubernetesクラスタの構築・運用

- TerraformやAnsibleなどによるインフラ管理

- 大規模な Linux サーバ群の監視・運用技術・自動化・運用省力化技術

- 一定規模の商用サービスにおいて、複数のエンジニアを率いてプロダクトの全体設計・開発・オペレーション構築をリードした経験

- 機械学習・深層学習の基礎知識

- OSSへのコントリビューション経験

- 複数の関係チームと適切にコミュニケーションを取りプロジェクトをリードできる能力

- カンファレンスやミートアップでの登壇経験

Portrait of a person / 求める人材像

- 様々な分野への関心、新たな技術領域の知見獲得の意欲のある方

- チームを支える圧倒的な強みを持っている方、もしくは、チームを越えた幅広い経験を持っている方

- 同職種・他職種に関わらずリスペクトして一緒に楽しく働ける方

- 強みを活かして、チームメンバと助け合える方

- 誰の持ち物かに関わらず自分事として捉え課題解決を推進できる方

- 様々な専門性を持つ人がいる環境で新しいことを吸収し、楽しめる方

Salary /賃金

経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇

Experience, performance, skills, contribution are taken into consideration.

Location / 勤務地

東京都千代田区大手町１-６-１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004

リモート勤務制度あり （日本国内に限る) / Remote work system available (limited to work in Japan)

Work style / 勤務形態

専門労働型裁量労働制（みなし労働時間：8時間）もしくはフレックス制

Discretionary-work (deemed work hours: 8 hours) or Flex-time system

ハイブリッド勤務（オフィス出社と在宅勤務を組み合わせての勤務）

Hybrid work (Combination of working from the office and working from home)

Salary increase & bonus / 昇給・賞与

年2回の人事評価及び会社業績に基づいて決定

Based on the result of a individual performance review (twice a year) and company’s performance

Allowances / 諸手当

通勤手当、在宅勤務手当

Commutation allowances / teleworking allowances

Holidays / 休日・休暇

休日：土曜日、日曜日、国民の祝日、国民の休日、年末年始

当社規定による年次有給休暇制度（入社時26日付与）

育児休暇、慶弔休暇など

Holiday: Saturdays and Sundays, public holidays, Year-end and new-year

Annual paid leave based on company regulations (26 days granted upon hire)

Parental leave, conguratulation / condolence leave etc.

Welfare / 福利厚生

社会保険完備（厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険）

確定拠出年金制度

ラップトップPC購入補助

定期健康診断実施

Various social insurance programs: pension insurance, health insurance, employment insurance, workers’ compensation

Defined contribution pension

Allowance for purchasing a laptop PC

Regular health checks

Employment Status / 雇用形態

正社員（試用期間3ヶ月、本採用と同条件）

Full-time regular employment (3 months of probation period under the same condition as regular employment)