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クラウドワークス テック の案件
【業務内容】ーーーーーーーーーー ▼業務内容 ーーーーーーーーーー ■ 期待するミッション Next LLM R&Dチームの一員として、多様なAI半導体上でのLLMの性能評価や推論フレームワークのチューニング、インフラ基盤技術の研究開発を通じて、次世代AIインフラのプロダクト進化に貢献いただくことを期待しています。 ■ 業務内容・担当工程 【LLM性能評価・ベンチマーク設計】 最新のOSS LLM / Local LLM を複数ベンダーのAI半導体（NVIDIA、AMD、Cerebras等）上で動作させ、学習・推論性能の評価およびベンチマークの設計を行います。 【推論フレームワークの最適化・基盤開発】 vLLM / SGLang などの推論フレームワークにおけるスループット・レイテンシ最大化のためのチューニングや、GPUスケジューリング技術・評価指標の実装を実施します。 【社内連携・フィードバック】 社内の各R&Dチームと連携し、検証結果や知見を弊社へフィードバック・プロダクトへ反映させます。 ■ 働き方 ・ 稼働量：週5日 ・ リモート稼働：一部リモート（リモート主体・必要に応じて出社） ・ フレックス稼働：可能（フルフレックス / コアタイムなし） ーーーーーーーーーー ▼関わるサービス・プロダクト ーーーーーーーーーー ■ 企業について 生体認証と画像認識のコア技術を軸に社会課題を解決するサービスを提供する企業です。主力プロダクトである認証技術は国内外600社以上に導入されており、既存技術の延長にとどまらない“未来の情報インフラ”の構築に向けて事業を展開しています。 ■ プロダクトについて AI時代の安全な情報インフラを目指す事業にて、多様な最新AI半導体上でOSS LLM/Local LLMを稼働させ、性能評価・ベンチマーク設計・最適化を行うプラットフォームの研究開発を行っています。 ■ 募集背景 急速なビジネス拡大および新規事業展開に伴い、最新AI半導体を用いたLLMの性能評価や推論基盤の最適化を担える即戦力のエンジニアを募集いたします。 ーーーーーーーーーー ▼スキル ーーーーーーーーーー Python ーーーーーーーーーー ▼求められる経験 ーーーーーーーーーー ・PyTorchを用いたモデル学習・推論パイプラインの構築・運用経験 ・LLMまたは大規模モデル（Vision/言語問わず）の学習または推論基盤の開発・運用経験 ・GPUを用いた高速化（CUDA / ROCm / cuDNNなど）に関する基礎知識 ・Kubernetes等を用いたコンテナベースの分散実行環境の利用・運用経験 ・Linux環境での開発スキル（シェル、基本的オペレーション、リソースモニタリングなど） ・ベンチマーク結果やログを元に、ボトルネックを特定し改善方針を立てられる分析力をお持ちの方 ・技術的な議論を日本語で行えるコミュニケーション能力のある方 ーーーーーーーーーー ▼会社の魅力 ーーーーーーーーーー 業界のリードカンパニー ーーーーーーーーーー ▼案件の魅力 ーーーーーーーーーー 一部リモート勤務可 ーーーーーーーーーー ▼開発環境の魅力 ーーーーーーーーーー GitHubを使っている ーーーーーーーーーー ▼最低稼働日数 ーーーーーーーーーー 週4日 ーーーーーーーーーー ▼お仕事の魅力 ーーーーーーーーーー GitHubを使っている, 業界のリードカンパニー, 一部リモート勤務可
【応募要件】・PyTorchを用いたモデル学習・推論パイプラインの構築・運用経験 ・LLMまたは大規模モデル（Vision/言語問わず）の学習または推論基盤の開発・運用経験 ・GPUを用いた高速化（CUDA / ROCm / cuDNNなど）に関する基礎知識 ・Kubernetes等を用いたコンテナベースの分散実行環境の利用・運用経験 ・Linux環境での開発スキル（シェル、基本的オペレーション、リソースモニタリングなど） ・ベンチマーク結果やログを元に、ボトルネックを特定し改善方針を立てられる分析力をお持ちの方 ・技術的な議論を日本語で行えるコミュニケーション能力のある方
この情報は クラウドワークス テック が公開しているものです（取得 9/11 07:24・掲載日 9/8）。掲載順は広告提携と無関係です。
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