【募集背景】 松尾研では「知能を創る」ことを目指し、基礎研究を進めています。 近年の研究規模拡大と生成 AI の爆発的進化に伴い、必要な計算リソースは急速に拡大しています。 また研究フェーズごとに求められるワークロード（小規模検証、大規模分散学習、強化学習、リアルタイム推論など）も多様化しており、 研究スピードを落とさず柔軟に追従できるインフラ体制が必要です。 そこで松尾研では、オンプレミス／クラウド双方を駆使し、GPU クラスタの設計・調達・構築・運用を横断的にリードできる 「インフラエンジニア／HPCエンジニア」 を募集します。 ＜参考記事＞ シリコンバレーに並ぶエコシステムの実現に向けて　代表松尾豊インタビュー（前編） https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/laboratoryheadinterview_20220901-1/ 研究者が“計算環境を意識せず”に最先端の実験を加速できるプラットフォームの安定的な提供と継続的な改善を担っていただける方を募集いたします。 【業務内容】 ・GPU クラスタおよび周辺ストレージ/ネットワークの 設計、機材選定、ベンダ交渉、調達、構築、運用 ・研究フェーズ/用途に適した計算資源のプランニングと提供 ・Slurm/Kubernetes などのジョブスケジューラ・オーケストレータの設計・チューニング、マルチテナント環境の整備 ・コンテナ仮想化（Docker/Singularity）や CI/CD を活用した 再現性・可搬性の高い実験基盤の構築 ・GPU / CPU / ネットワークのボトルネック解析、プロファイリング、チューニング、自動スケーリングの仕組み化 ・研究者向けテクニカルサポート(環境セットアップ、ライブラリ更新、トラブルシュート、ベストプラクティス共有) 【このポジションの魅力】 ・AI研究者との交流が豊富で、様々な領域の最先端AI技術の最新情報が常に入ってくる環境です。 ・社会に大きなインパクトを与え、「日本初」「世界初」などとしてニュースとなるようなプロジェクトに携われます。 ・研究室内外のスタートアップ・企業・行政と連携し、社会実装につながる大規模基盤を構築/運用できます。

・GPU クラスタ（オンプレ/クラウド問わず）の設計・構築・運用経験 ・Slurm, Kubernetes等のジョブスケジューラ/オーケストレータの導入・運用経験 ・Linuxサーバー/ネットワークおよび分散ストレージの設計・運用経験 ・Docker, Singularityなどコンテナ技術による HPC ワークフロー構築経験 ・分散学習に関する基礎知識とパフォーマンスプロファイリング/チューニング経験 ・モニタリング（Prometheus, Grafana など）とアラート設計、運用経験 ・Ansible, Terraform, Packer 等 IaC ツールを用いた自動化経験 ・研究者/開発者への技術サポートおよびトラブルシュート経験

・産総研ABCIや東大Wisteria等の国内HPC環境の利用/運用経験 ・大規模 LLM 事前学習のインフラ構築・運用経験 ・MLOps基盤（Kubeflow, MLflow など）の設計・実装経験 ・GPU バーチャライゼーション（MIG, vGPU）やユーザ分離を考慮したセキュア環境の構築経験 ・OSS コミュニティでのコントリビューション、技術カンファレンス登壇実績 ・英語での技術ディスカッション、多国籍チームとの協働経験

・常にGPUの性能や海外の計算機構成に興味を持ち知識をアップデートし共有できる方 ・当社のミッションや理念、社会貢献性に共感して頂ける方 ・ロジカルシンキング、仮説検証能力に長けている方 ・自主的に動き、周りを巻き込める方 ・自分のスキル・能力を最大限高めたいという向上心をお持ちの方 ・ディープラーニングをはじめとする最先端の技術について本気で考え、未来にワクワクしている方 ・社会の変化に応じ自らも学びながら、構想の実現に向けアクセルを踏み続けられる方