SaaSC の求人一覧 - FIXSTARS GROUP

【概要】 LLMなどの機械学習モデルの開発を促進する、MLOpsツールのための研究開発業務 Fixstars AIBoosterは、ハードウェアリソースを継続的に監視し、AIモデルの学習・推論処理を高速化することで、コスト効率の高いAI開発・運用を実現する、パフォーマンスエンジニアリングプラットフォームです。 以下のような幅広い技術領域に深い造詣を持ち、プロダクトへの開発へ貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集しています。 ・低レイヤー（Linuxカーネル、プロファイリング、トレーサー、eBPF、GPUプログラミング） ・クラウド（AWS/Azure/GCP、Kubernetes、OpenTelemetry、OLAPデータベース） ・機械学習（LLM、エージェントAI、分散学習/推論） 【具体的な職務内容】 ・技術的課題の特定と解決策の実行 ・プロジェクトの技術リスク管理 ・先端技術のリサーチ ・概念実証のためのプロトタイピング ・プロダクトコードの実装 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【プロジェクトのやりがい】 ・最先端AI/機械学習基盤技術の開発に携わる機会 ・パフォーマンスエンジニアリングの知識を活かした実践的な顧客課題解決 ・オープンソースと独自技術を融合した革新的プロダクト開発への参画 ・国内外大手企業との協業を通じたビジネスインパクトの実感 【開発環境】 ・基盤: Linux、AWS/GCP/オンプレミス環境 ・言語: C/C++、Python、Go、eBPF ・ツール: Git、GitLab、Docker、Kubernetes、Grafana、Prometheus ・開発タイプ: B2B、SaaS、オンプレミスソフトウェア

【概要】 LLM、VLM、音声モデルなどのAIモデルを活用するための学習・推論環境の構築、運用、最適化を担うエンジニアを募集します。 本ポジションでは、既存のAIフレームワークやオープンモデルを活用し、学習・推論が可能なGPU環境や分散処理環境を整備したり、 学習・推論の高速化・安定化に取り組んでいただきます。 また、プロジェクトの状況に応じて、モデルの学習・ファインチューニング、評価、ハイパーパラメータチューニングなどにも関わっていただきます。 AIモデルを実用的に動かし、効率よく学習・推論できる状態に整えるための技術基盤づくりを担うポジションです。 【プロジェクト概要】 本プロジェクトでは、LLM、VLM、音声モデルなどのAIモデルを、実際のプロダクトや研究開発テーマに活用するための技術検証・実装を行っています。 生成AIやマルチモーダルAIの活用が進む中で、モデルを選定して動かすだけではなく、 用途に応じた実行環境の構築、学習・推論パイプラインの整備、推論性能の最適化、評価方法の確立、GPUリソースの効率的な利用などが重要になっています。 本プロジェクトでは、既存のAIフレームワークやオープンモデルを活用しながら、さまざまなモデルを検証し、 実用に耐える性能・速度・安定性を備えたAI活用環境の実現を目指します。 モデル自体の新規研究開発を主目的とするのではなく、AIモデルを実際のシステムやサービスに組み込める状態にするための技術課題に取り組むプロジェクトです。 【具体的な職務内容】 ・モデルを学習・推論できるようにするためのスクリプト、パイプライン、周辺ツールの実装 ・複数GPU・複数ノードを用いた分散学習・分散推論環境の構築および検証 ・推論サーバやモデルサービング基盤の構築、API化、監視、ログ収集 ・推論レイテンシ、スループット、GPUメモリ使用量、GPU利用率、コストの計測・分析・改善 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般

【概要】 LLMや大規模AIをはじめとした「複数の計算機サーバーを必要とするアプリケーション」を、高速・効率的に実行する計算基盤の研究開発業務 現在、LLMをはじめとした生成AIなどの需要の高まりにより、GPUなどを大規模に利用する研究者・開発者が増えてきています。 また、彼らに提供されるためのサーバーやハードウェアを提供するベンダー企業のサービスも増加しており、実際にその利用も増加の一途を辿っています。 しかしながら、そのようにサーバーやハードウェアを購入し提供されたAI研究開発者らが、せっかくの高額なサーバーを十分に使いこなすことができていないのが実状です。 そこでフィックスターズでは、そのような下回りのサーバー・ハードウェアのベンダーと、上層の応用側にいる研究者・開発者の差を埋めるため、その中間に位置するミドルウェアを中心とした開発基盤を開発・提供しています。 もちろん、ミドルウェアの範囲に拘泥もしていません。必要があれば下のハードウェアにも上のソフトウェア・スクリプトにも対応し、「利用者にとって最も便利で高速な状態」という価値提供を目指すプロジェクトになります。 このたび、業務拡大に伴い、HPC・高性能計算の分野での知見と経験のある方を募集します。 【具体的な職務内容】 下記の範囲から、まずは自身の得意分野から始め、成果を出しながら業務を通して対応領域を拡大していただきます ・アプリケーションコードの高速化（AIモデルの軽量化など） ・アプリケーションの実行効率や処理時間の詳細計測と解析 ・ライブラリやミドルウェアの環境変数や設定ファイルのチューニング ・ハードウェアやサーバーの特性を考慮した並列化設定 ・算術演算や通信手法の改善や新規手法の開発 ・高速通信やストレージの整備や高速化 ・システムの管理監視ツールの導入 ・高速になるOSソフトウェアおよびドライバなどのバージョン選定 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【プロジェクトのやりがい】 ・下から上まで幅広いHPC領域を扱うことができる ・顧客の要望を直接叶えることができ、直接的な感謝を通じて社会への貢献を実感できる ・ベンダー中立であるため、多種多様で最新の技術・ソフトウェア・ハードウェアを扱うことができる ・「高速化」のエキスパート集団の一員となり、共に成長できる環境で働くことができる 【開発環境】 開発環境：Ubuntu・Python3・C/C++ 開発支援ツール：Git・GitLab・Docker・Slack 開発内容タイプ：B2B・リサーチ

【概要】 自社開発のパフォーマンスエンジニアリングプラットフォーム『Fixstars AIBooster』のForward Deployed Engineerとして、 製品の導入・活用支援・開発チームへのフィードバック・営業支援を行います。 顧客が直面するAI開発（環境構築、精度改善、パフォーマンス改善など）の技術的な課題を解決し、 製品価値を最大化することで、顧客と自社製品双方の成功を能動的にリードするポジションです。 LLMなどの登場によりAI開発が高度化・複雑化する中、GPUリソースの効率化やパフォーマンスの最適化は、企業の競争力を左右する重要課題です。 『Fixstars AIBooster』は、AI開発におけるパフォーマンスのボトルネック調査や最適化を支援する自社プラットフォームとして開発されました。 本ポジションは、AIBoosterを活用する顧客の技術的課題に深く入り込み、AI開発の成功（高速化・効率化）を実現する最前線です。 同時に、顧客の最先端のニーズを吸い上げ製品チームにフィードバックし、AIBoosterの機能強化と事業成長を牽引する重要な役割を担います。 【具体的な職務内容】 ・顧客へFixstars AIBoosterの導入・活用支援 ・顧客のAI開発における困りごと全般の解決支援（環境構築、精度改善、パフォーマンス改善、etc...） ・製品導入から活用促進までのプランの構築 ・顧客課題に基づく技術検証や製品仕様へのフィードバック ・活用事例などによる営業・マーケティング支援 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般