エピジェネティクス×AIの新規プロダクト・新規事業を支える、インフラ／プラットフォームスペシャリストを募集します。

当社では、大規模なオミクスデータを活用したAI・解析基盤の構築を進めています。これらの研究・開発を支えるため、AWSを中心としたクラウド環境に加え、自社オンプレミスのGPU・ストレージ環境を組み合わせたハイブリッドなインフラ基盤を構築しています。

本ポジションでは、インフラ・クラウド・GPU基盤の設計から構築、運用、改善までを一貫して担っていただきます。

単に既存環境を安定運用するだけではなく、「研究者やMLエンジニアが、大規模なデータや計算リソースを必要なときに使える環境」をゼロからつくっていくことがミッションです。

AWS、IaC、コンテナ、Kubernetes、Linux、ネットワーク、セキュリティといったクラウドインフラの技術に加え、GPUサーバ・大容量ストレージ・HPCなどのオンプレミス環境にも関わるため、幅広いインフラ技術を実践的に磨いていくことができます。

◼︎ミッション
・大規模オミクスデータやAI/MLワークロードを支えるインフラ・プラットフォームの設計・構築
・AWSとオンプレGPU環境を組み合わせたハイブリッド基盤の構築・運用
・研究者・MLエンジニア・ソフトウェアエンジニアが開発に集中できる環境の整備
・Infrastructure as CodeやCI/CD、コンテナ技術等を活用した開発・運用の自動化
・監視・ログ・障害対応などを含む、信頼性の高いインフラ運用体制の構築
・事業や研究開発の変化に合わせたインフラの継続的な改善・最適化

◼︎主な業務
【クラウドインフラの設計・構築】
・AWSを中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用
・VPC、IAM、EC2、EKS、S3、RDS等のAWSサービスを活用した基盤設計
・ネットワーク、認証・認可、セキュリティを考慮したクラウドアーキテクチャの設計
・クラウド環境の可用性・性能・コストを考慮した継続的な改善

【IaC・DevOps／プラットフォームエンジニアリング】
・Terraform等を用いたInfrastructure as Codeの設計・実装
・CI/CDパイプラインの設計・構築・改善
・Docker／Kubernetes等を活用したコンテナ基盤の構築・運用
・開発者がセルフサービスでインフラを利用できるプラットフォームの整備
・インフラ構築・運用における自動化、効率化、標準化

【オンプレミス／GPUインフラ】
・GPUサーバ、計算ノード、ストレージ等のオンプレミス環境の設計・構築・運用
・AI/MLワークロードに適したGPU計算環境の構築・チューニング
・大容量・分散ストレージの設計・運用
・AWSとオンプレミス環境を連携させたハイブリッドインフラの構築
・専用線／VPN、データ同期、バックアップ／DR等の設計・実装
・計算リソースやストレージのキャパシティ管理・性能改善

【SRE／可観測性・運用改善】
・インフラの監視・ログ・メトリクス・トレーシング等の可観測性基盤の構築
・障害発生時の原因調査、切り分け、復旧対応
・インシデント対応やPost-mortemを通じた再発防止
・SLO／SLI等を踏まえたサービス信頼性の向上
・運用上のボトルネックや技術的負債の発見・改善

【セキュリティ・データガバナンス】
・医療・オミクス等の機微性の高いデータを扱うためのインフラセキュリティ設計
・アクセス制御、認証・認可、ネットワーク分離、ログ管理等の実装
・セキュリティ／コンプライアンス要件を満たすための技術的対策の設計・実装
・三省二ガイドライン等を踏まえたインフラ面でのセキュリティ対応

【技術検証・改善】
・新しいクラウドサービス、GPU、ストレージ、OSS等の技術検証
・PoCの実施および本番環境への導入
・AI/MLチームと連携した計算環境・データ基盤の改善
・技術的課題に対する調査、設計、実装、検証
・将来的なデータ量・計算量の増加を見据えたインフラのスケーラビリティ設計