AI/ML インフラエンジニア
GPUクラウド・インフラ GPUインフラ
£133,000–£231,000/年 (£11,083–£19,250/月) — 応相談
チームと製品分野
- チーム
- GPUクラウド・インフラ
- 専門分野
- GPUインフラ
- 製品分野
- AI インフラ
ホスト型ワークロード向けのGPU基盤、クラウド運用、信頼性エンジニアリング、DevOpsを担当します。
製品・サービスを見る職務内容
モデルの学習・推論基盤を設計・運用し、GPUリソースのスケジューリングやモデル提供基盤を整備します。Kubernetesの運用、システムの監視、デプロイの自動化、AIワークロードに必要な計算資源の見積もりも担当します。
必要条件
- 本番システムにおけるKubernetes、コンテナ、クラウド基盤の運用経験
- GPUリソースの割り当て、モデル推論基盤、または機械学習のワークフローに関する実務知識
- ネットワーク、計算資源の管理、ストレージ、CI/CDの問題を調査・解決できること
- 機械学習エンジニアと連携し、学習処理と推論サービスの信頼性を高められること
- GPUリソースの割り当て、モデル推論基盤、または機械学習のワークフローに関する実務知識
- ネットワーク、計算資源の管理、ストレージ、CI/CDの問題を調査・解決できること
- 機械学習エンジニアと連携し、学習処理と推論サービスの信頼性を高められること
職責
- GPUを活用した学習・推論環境を運用する
- モデル推論サービスの処理能力、デプロイの信頼性、システム監視を改善する
- 機械学習サービスやインフラ変更に関するCI/CDの仕組みを構築・保守する
- エンジニアリングチームと連携し、障害対応、性能分析、必要な処理能力の予測を行う
- モデル推論サービスの処理能力、デプロイの信頼性、システム監視を改善する
- 機械学習サービスやインフラ変更に関するCI/CDの仕組みを構築・保守する
- エンジニアリングチームと連携し、障害対応、性能分析、必要な処理能力の予測を行う
福利厚生
- AI APIやGPUホスティングを支えるインフラの信頼性向上に取り組める
- GPUシステムとモデル推論サービスの安定性を実務を通じて高められる
- 機械学習、バックエンド、DevOps、カスタマーサポートの各チームと協力できる
- GPUシステムとモデル推論サービスの安定性を実務を通じて高められる
- 機械学習、バックエンド、DevOps、カスタマーサポートの各チームと協力できる
採用の流れ
順序や形式は職種によって異なります。
応募
初期選考
職種に応じた評価
面接
合否の決定
オファー・入社手続き
個人情報と応募書類の取り扱い
この職種で求められている情報と書類のみをご提出ください。個人情報の取り扱いについては、プライバシーポリシーをご確認ください。
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