【Kubernetes】AIインフラ事業のOSS/Local LLM基盤における機械学習エンジニア支援(基本リモート)

業務内容

【業務内容】・最新のOSS LLM／ローカルLLMを複数ベンダーのAI半導体上で動作させる、学習・推論性能の評価およびベンチマーク設計 ・商用規模の推論フレームワークの動向把握、およびスループット・レイテンシ最大化に向けたチューニング ・GPUスケジューリング技術やLLM評価指標の検討・実装など、実運用を見据えたインフラ・基盤技術の研究開発 ・社内R&Dチームとの連携を通じた、自社プロダクトへのフィードバックおよびプロダクト反映 ■募集背景 AI向けインフラ関連事業において、多様な最新AI半導体上でOSS LLM／ローカルLLMを動作させ、性能評価・ベンチマーク設計・最適化を担うため。 ■その他歓迎スキル ・LLMの評価指標設計（品質評価・安全性評価）や、NIST等の標準化動向への興味・知識 ・OSSプロジェクトへのコントリビューション経験（Issue / PR / 自作ライブラリの公開など） ・英語での技術文書の読解や、海外ベンダーとのコミュニケーション経験

必須スキル・要件

【必須要件】・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もしくは大規模モデル（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、基本的なオペレーション、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 ・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 【歓迎要件】・vLLM / SGLang / TensorRT-LLMなど、LLM向け推論フレームワークの実運用・チューニング経験 ・GPUクラスタ上での大規模学習・分散学習（Data Parallel / Model Parallel / Pipeline Parallelなど）の設計・運用経験 ・CUDA等を用いた低レイヤーでの性能最適化経験、あるいはC++による高パフォーマンスな実装経験 ・AIアクセラレータ（TPU, IPU, 専用AIチップなど）におけるモデル移植・ベンチマーク経験 など

条件

単価

〜112 万円/月（先方は上限だけを表示）

契約形態

記載なし

週稼働

週5日

リモート

一部リモート

勤務地

東京都（先方の表記: 新日本橋）

履歴と根拠

掲載日

2026-08-26（先方の表示）

初めて見た日

2026-09-06（当サイトの観測）

募集中

募集中 9/13 確認・一覧

取得

9/13 08:36・このエージェントの一覧を最後に確認 9/13 08:36