株式会社ココナラテック インフラエンジニア

職種: インフラエンジニア 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 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。 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) その他の情報: 【受動喫煙