<完全自動運転の実現を目指しているディープテックスタートアップ>生成AI・End to End自動運転開発を進めるインフラ・GPUクラスターの構築・運用などを担うインフラエンジニア募集

◆本求人は、GPUクラスタの構築経験者やインフラ・ネットワークエンジニアを対象としています◆

チューリングは完全自動運転の実現を目指しているディープテックスタートアップです。

大規模なGPU計算環

言語：C、C++、Python

ライブラリ：PyTorch、OpenCV、MMDetection、Hugging Face、CUDA、ONNX、WandB等

ミドルウェア：Kubernetes、Slurm

Cloud：AWS、GCP、Lambda Cloud

プラットフォーム：Jetson、Linux

必須スキル/経験

・チューリングの理念への共感
・オンプレミスにおけるインフラ構築経験
・大規模計算機のワークロード（機械学習・深層学習等）の知識
・Linux（Ubuntu, Rocky Linux, CentOS）の運用経験
・「大規模な計算機をつくること」にわくわくする方

歓迎スキル/経験

・分散システムに関する知識と経験
・クラスタシステムやHPCシステムに関する知識と経験
・大規模計算機システムのパフォーマンス・チューニング技術
・大規模計算機システムの監視・運用技術・自動化技術
・CUDAを用いたGPU並列計算の基本的な理解
・GPUクラスタの設計・運用経験
・InfiniBand, RoCEv2 などのGPUクラスタ向けネットワークの知識
・Lustre, BeeGFS, GPFS などの高速ストレージの運用経験
・Ansible, Terraform などの自動化ツールを用いたGPUクラスタ管理
・クラウドGPU（AWS, GCP, AzureのGPUインスタンス）の構築・運用経験
・GPUネットワークの最適化（NVLink, GPU Direct RDMA, P2P通信）経験

求める人物像

・世界的企業をつくる強い気概のある方
・自走力がありなんでも積極的に取り組める方
・常に謙虚で、相手目線を忘れない人間性
・急激な事業、組織の成長に伴う様々な変化を楽しめる柔軟性
・成長に対して前向きなスタンス
・困難も楽しみながら乗り越えられるタフさ

仕事の魅力

【今のチューリングで働く魅力】
KaggleGrandMaster4名など非常に優秀な機械学習エンジニアが多く有する中で、ユーザーと非常に近い距離でコミュニケーションをとりながら計算基盤を最適化していくという経験はインフラエンジニアにおいても非常に大きく貴重な経験となると考えています。

インタビュー

• 完全自動運転の実現にソフトウェア開発の技術を！ ペタバイト級の走行データからつくる自動運転基盤の裏側