【3021】インフラエンジニア（GPUクラスタ）

職種

組み込み

勤務地

東京都

年収

1,000万～1,900万円

仕事内容

◆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計算環境を利用しビジョンベース自動運転のための深層学習モデルやレベル5自動運転に利用するマルチモーダル基盤モデル・世界モデルなどの研究開発を行っています。現在インフラ基盤であるGPUクラスターを構築・運用していくインフラエンジニアを募集しています。機械学習エンジニアが計算タスクに集中できる環境を整備し限られた計算資源を最適化することでチューリングの完全自動運転開発を最大化することがミッションです。
◆インフラ/GPUクラスタエンジニアの業務内容
・計算環境の物理設計や選定機器の設計
・ネットワークの設計
・ストレージシステムの効率化・高速化
・クラスタリング技術の開発
・クラウド環境上での計算環境の整備/運用
◆具体的な業務内容
大規模GPU計算環境を使って完全自動運転の実現に向けたマルチモーダル基盤モデル・世界モデルを開発する。そのためのインフラの構築・運用などを主な業務とします。機械学習エンジニアにとって扱いやすい計算環境を構築してください。同時に、クラウド環境も積極的に活用しておりAWS/Azure/GCP上での計算環境も運用します。今後、チューリングでは数年先を見据えた計算基盤の選定・設計・構築をしていく必要があります。来年末には次の世代の計算環境を作っていく予定です。2から3年周期でGPUクラスターを構築していくため、事業計画や投資計画などのビジネス/財務メンバーとコミュニケーションも実施していただきます。
【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。

応募条件

【必須スキル】
・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】
・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

休日休暇

慶弔休暇　年末年始　夏期休暇　有給休暇　入社時に13日間の有給休暇付与・出産休暇・育児休暇制度完備・小学校3年生が終わるまで取得可能な育児時短制度・子の看護休暇・介護休暇(無給）

年間休日数

124日

就業時間

10:00～19:00

企業概要

「Tuiring株式会社」が目指すは【人類未到の完全自動運転の実現】です。あらゆる条件下において車が人間の代わりに運転操作を行う「完全自動運転」の実現です。「自動運転に必要なのは良い目ではなく良い頭である」というコンセプトを元に、
多くのセンサーや高精度地図を用いるのではなくカメラ画像からEnd-to-End（E2E）で直接運転指示を行う高度な自動運転AIを開発しています。自動車産業は、世界で年間300兆円、日本国内で50兆円規模を誇る基幹産業です。米中では数多くのスタートアップが次々と誕生し、その中でも急成長を遂げて市場をリードする存在が現れています。このようなゲームチェンジが起きている現在だからこそこの領域でチャレンジする意義があると信じチューリングを創業しました。AI技術は、ここ数年でさまざまな分野で急速に進化しその成果を発揮してきました。特に自動運転においてはAIがもたらす革新はこれまでにない速度で進行しています。私たちの第1の技術的信念はAIが交通システムの全体像を理解し、自動運転車が人間のドライバーよりも優れた意思決定を行うことができる未来を信じることです。AIの学習能力は複雑なシナリオにも柔軟に対応し限界を突破することが可能です。AIがもたらす変革は単なる技術的な進歩にとどまらず、社会全体の移動手段をより安全で効率的なものに変える力を持っています。第2の技術的信念は「シンプルさは複雑さに勝る」ということです。AIの開発においてシンプルでありながらも強力なエンド・ツー・エンド（E2E）のアプローチが、最も効率的かつ効果的なソリューションであると考えています。従来の自動運転システムは多くのモジュールが複雑に絡み合っいるため全体の最適化が難しいとされてきました。しかしE2Eアプローチを採用することで私たちはシステム全体をシンプルに保ちつつ卓越した性能を発揮させることができます。これは技術の進化と共にシステムの維持管理を容易にしスケーラビリティを高めるための重要な要素です。自動運転の未来を切り開くための鍵は世界を理解し予測する能力を持つ生成AIにあります。私たちの第3の技術的信念はこの生成AIこそが完全自動運転を実現する唯一の解法であるということです。人間のドライバーが世界の状況を理解し予測して行動するように生成AIもまた膨大なデータを学習してリアルタイムで最適な意思決定を行います。私たちの開発する生成AIは、単なる道路上の状況だけでなく社会全体の動向や予測不可能な事象にも対応できるように設計しています。これによりロングテールのケースにも柔軟に対応し完全自動運転の実現に向けて確かな一歩を踏み出すことができます。
【参考情報】
▼会社HP
https://tur.ing/
▼ Turing Tech Blog
https://zenn.dev/p/turing_motors
▼チューリポ（オウンドメディア）
https://tur.ing/turipo
▼Turing TechTalk #9 自動運転車両のハードウェア＆システム完全解剖
https://www.youtube.com/live/9FNxoaogKbg?feature=shared

従業員数

99人