MID CAREER経験者採用
募集職種詳細

インフラエンジニア（クラウドプラットフォーム） HPCクラスタエンジニア（さくらONE）

フルリモート可
#高火力PHY
さくらONE

業務内容

さくらインターネットの研究所プロダクトである、GPUベースのマネージドスパコン「さくらONE」の構築・運用をリードし、その安定稼働とユーザの研究・開発活動を支えるポジションです。

高火力PHY（ベアメタルサーバー）上に構築されたHPC環境において、クラスタ運用、ミドルウェア整備、パフォーマンス最適化、ユーザー支援まで幅広く担当いただきます。
単なるインフラ運用にとどまらず、ユーザの計算課題に対して技術的に寄り添い、計算効率の最大化や課題解決を実現する「フロントラインエンジニア」としての役割を期待しています。
また、テレメトリデータの分析などを通じて、次世代基盤の高度化や自動化にも関与いただきます。

【具体的には】

エンジニアとしてさくらONEプロダクトにオーナーシップを持ち、計算資源から生み出される価値を様々な観点から最大化し、事業に貢献いただきます。

HPCクラスタの運用管理（Slurm等によるジョブ制御、リソース最適化）
GPUノード／ストレージ（Lustre等）／高速ネットワークの監視・障害対応
コンパイラ、MPI、CUDA等のソフトウェアスタックの構築・運用
さくらONEと高火力PHY間の環境連携・コンバート対応
ユーザの計算課題に対する技術支援・パフォーマンスチューニング
NCCL／UCX等の通信最適化やジョブ実行時のパラメータ設計
テレメトリデータ分析による性能改善・運用自動化・障害予兆検知の検討

応募要項

必要な経験スキル

Linuxベースのクラスタの構築運用経験
C/C++、Go、Python、Rust、Bash/Shell 等を用いたシステムプログラミング能力、OSS利用経験、およびGit/GitHubを使用した開発経験

歓迎要件

大規模機械学習または推論クラスタにおける実務経験
MPI / OpenMP等を用いた並列計算の知識または実務経験
NVIDIA GPU / CUDA環境の利用・運用経験
Slurm / PBS / Lustre等のHPCミドルウェアの運用経験
Docker / Apptainer（Singularity）等のコンテナ技術の利用経験
HPC環境におけるパフォーマンスチューニング経験（Nsight, gprof等）

利用している技術

GPU（NVIDIA H100/H200/B200等）
CUDA / NCCL / UCX
Slurm / Lustre / MPI（Open MPI等）
Linux（RHEL系）
コンテナ（Docker / Apptainer）

求める人物像

ユーザー（研究者・エンジニア）の課題に寄り添い、共に解決できる方
計算課題や研究背景を理解し、技術的な議論ができる方
ソフトウェア・ハードウェア・ネットワークを横断して問題を切り分けられる方
理論と実機の両面から性能最適化を追求できる方
AI / HPC領域の進化を継続的に学び続けられる方
知見のドキュメント化やコミュニティ還元に前向きな方

期待する将来像

HPC/AI基盤の中核エンジニアとして、運用・改善・高度化をリードする存在

こんなところが 魅力です！

国内でも希少なGPUスパコン運用に携われる環境
インフラ・ミドルウェア・アプリケーションを横断した高度な技術領域に関われる
研究者・エンジニアとの直接的な技術対話を通じた価値創出
実運用を通じてHPC/AI分野の深い専門性を身につけられる

雇用形態: 正社員　※試用期間3ヶ月

勤務地: フルリモート可

勤務時間

9：30～18：30（休憩1時間）

働き方（さぶりこ）についてはこちら

給与: 年収 700万円〜1,600万円
※経験・能力等を考慮し、当社規定にて決定いたします。

給与改定: 年2回（4月/10月）
当社人事制度による査定にて給与を決定します。

賞与: 年2回（6月/12月）
当社人事制度による査定にて賞与を決定します。

諸手当休日休暇: 福利厚生ページをご参照下さい。
※休日休暇につきましては、職種により異なります。
福利厚生を見る

各種保険など: 各種社会保険完備（雇用、労災、健康、厚生年金）

選考の流れ

STEP 01 採用サイトから
エントリー
STEP 02 書類選考
STEP 03 面接1〜2回
STEP 04 適性検査
（性格診断）
STEP 05 最終面接
STEP 06 内定

※選考状況に応じて追加で面接をお願いする場合がございます。予めご了承ください。

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