【Kubernetes/Linux/Docker/リモート併用】K8s Run:ai検証プロジェクト

【業務内容】 【募集背景】 Kubernetes環境におけるノードおよびネットワーク分離、マルチクラスタ構成、GPU利用方式に関する動作検証を実施します。 【作業内容】 ユーザー単位で利用可能なノード・ネットワークを分離した場合の動作を検証します。2クラスタ構成でストレージを共有し、Run:aiを各クラスタで独立稼働させる構成を検証します。用途に応じたローカルGPU・分散GPUの使い分け手法を確立し、構成の妥当性を検証します。 【求める人物像】 顧客との要件ヒアリングや進捗報告を円滑に行い、検証結果を報告書として整理できる方を求めます。 【ポジションの魅力】 Kubernetes、マルチクラスタ、ネットワーク、ストレージ、GPU基盤を横断した検証に携われます。 【開発環境】 Kubernetes、Linux、Docker、Run:ai、GPU、共有ストレージを使用します。 【必須スキル】 ・Kubernetesの基礎操作(kubectl操作、関連ドキュメント作成) ・Linuxサーバ運用の基礎知識 ・コンテナ/Dockerの基礎知識 ・検証設計・報告書作成及び顧客への報告経験 ・顧客折衝(要件ヒアロング・進捗報告)への抵抗がないこと ・高いコミュニケーション能力 ・Kubernetesクラスタ設計構築・運用経験(マルチクラスタ環境の経験があれば尚良) ・CNI(Calico/Cilium/Flannel等)の設計構築・運用経験、NetworkPolicy設計経験 ・VLAN設計、物理/仮想スイッチの設定経験 ・クラスタ間ネットワーク接続の設計経験(複数クラスタ間の疎通・ルーティング設計) ・分散/共有ストレージの設計構築・運用経験(NFS、Ceph、GlusterFS、またはVAST/Weka/PureStorage等AI向けストレージ製品) ・Kubernetes CSI(Container Storage Interface)の設計構築・運用経験 ・複数クラスタから同一ストレージへアクセスさせる構成の設計経験 【歓迎スキル】 ・NVIDIA GPU Operator、GPUドライバ/CUDAの知識 ・Run:aiの実機構築・運用経験(Project/Department/Node Pool設定、フラクショナルGPU、Gang Scheduling) ・分散学習フレームワークの知識(PyTorch DDP、Horovod、DeepSpeed等)とKubernetes上での実行経験(Kubeflow Training Operator等) -------------------------------- ココナラテックの案件の選考フローは以下の流れとなっております。 ① ココナラ募集上での応募：受注者がココナラ募集から応募いただく。 ※応募時には、スキルシートを添付の上、応募をお願いいたします。 ② 担当者面談：書類選考の上、スキルシート・応募時の内容をもとにご希望の条件などをヒアリングいたします。 ③ 企業面談：クライアントにココナラテック担当者が書類をもとに提案し、面談の希望をいただいたら、クライアントを含めた三者面談を設定させていただきます。 ④契約・稼働開始：面談後に双方で契約条件の合意がされたら契約を締結し、実際に稼働を開始します。契約締結後も専属エージェントが、定期的にサポートいたします。 ※応募いただいた際には、次のとおりクライアントへ提供させていただきます。 応募をもって、クライアントへの提供に同意いただいたものとさせていただきますので、予めご了承のうえ、応募いただきますようお願い申し上げます。 ■利用目的 　・書類選考、契約締結、その他業務管理のため ■提供情報 　・苗字、年代、性別、都道府県名、現職の状況、職務経歴、ポートフォリオ・スキルシート及び各種実績