（転職コンサルタントからのメッセージ）

■会社概要
Turingは『We Overtake Tesla』をミッションとして、完全自動運転EVの量産メーカーを目指します

参考となるテックブログ記事
基盤モデルを使ったTuringの完全自動運転戦略
https://zenn.dev/turing_motors/articles/bd575a1097a266

実践！大規模言語モデル / 1000億パラメータ越えモデルを動かすには？
https://zenn.dev/turing_motors/articles/26e1f1be50c0b5

1ペタバイトのデータセットで機械学習する / WebDataset入門https://zenn.dev/turing_motors/articles/petabyte_webdataset

大規模モデルを支える分散並列学習のしくみPart1
https://zenn.dev/turing_motors/articles/0e6e2baf72ebbc

【参考情報】
▼ 会社紹介資料
https://speakerdeck.com/turing/we-overtake-tesla

IT（PM・SE） - インフラエンジニア

■仕事概要
大規模なGPUクラスタを利用し、ビジョンベース自動運転のための深層学習モデルやレベル5自動運転に利用するマルチモーダル基盤モデルの研究開発を行っています。そこでTuringでは学習基盤であるGPUクラスタ環境を整備するインフラエンジニアを募集しています。

◆具体的な業務内容
大規模GPUクラスターを使って完全自動運転の実現に向けたマルチモーダル基盤モデルを学習させる。そのための学習インフラの構築・運用などを主な業務とします。機械学習エンジニアにとって扱いやすいジョブ管理システムを構築してください。

現在TuringではGPUクラスターを作ろうとしていますが、その次の計算基盤の選定・設計・構築をしていく必要があります。来年の頭には次の世代のGPUクラスターを作っていく予定です。2~3年周期でGPUクラスターを構築していくため、下記を進めていただきます。

・機器の設計
・ネットワークの設計
・ストレージシステムの効率化・高速化
・クラスタリング技術の開発

■休日：完全週休二日制, 土, 日, 祝日, 年末年始

■必須スキル
・TURINGの理念への共感
・オンプレミスにおけるインフラ構築経験
・大規模計算機のワークロード（機械学習・深層学習等）の知識
・「大規模な計算機をつくること」にわくわくする方

■歓迎スキル
・分散システムに関する知識と経験
・クラスタシステムやHPCシステムに関する知識と経験
・大規模計算機システムのパフォーマンス・チューニング技術
・大規模計算機システムの監視・運用技術・自動化技術

■求める人物像
・世界的企業をつくる強い気概のある方
・自走力がありなんでも積極的に取り組める方
・常に謙虚で、相手目線を忘れない人間性
・急激な事業、組織の成長に伴う様々な変化を楽しめる柔軟性
・成長に対して前向きなスタンス
・困難も楽しみながら乗り越えられるタフさ

■職種未経験者：不可