FluidStackは、人工知能研究所や企業向けにGPUスーパーコンピューティング基盤を提供しています。マネージドクラウドプラットフォームを通じて、モデルのトレーニングや推論に利用できる大規模なNvidia GPUリソースへオンデマンドでアクセスでき、KubernetesやSlurmなどの技術を使用するクラスターのデプロイと運用も支援します。基盤となるハードウェアとインフラを管理することで、FluidStackはAIチームがワークロードを拡張しながら、モデル開発、性能、運用効率に集中できるよう支援しています。
制御エンジニア、エネルギー管理
FluidStackのAIデータセンター向けに、制御インターフェース、運転シーケンス、コミッショニングプロセスを設計します。電気システムの制約を、信頼性の高いソフトウェア要件とベンダー仕様に変換します。
仕事内容
- 施設エネルギーコントローラーと第三者の発電所コントローラー間の制御・データインターフェースを定義する。
- システムオブジェクト、フィールド、単位、更新頻度、境界を越えたデータの失効時の動作を規定する。
- 通常状態、発電不足、電源切替、ブラックスタート、緊急負荷遮断、縮退運転に対応する運転シーケンスを策定する。
- ベンダー向けポイントマップ、インターロック、制約分類を提供する。
- 工場受入試験および現地受入試験を通じて要件を検証する。
- 電気および発電に関する制約をソフトウェア要件に変換する。
- 発電所ベンダーや設計責任エンジニアが利用できる形で、ソフトウェアとデータの制約を表現する。
- 通電前にシミュレーションでインターフェースを検証する。
- すべての制約クラスとモード遷移をテストし、その結果を自動コミッショニングに組み込む。
- リアルタイム負荷管理、MEPおよびメーター後システムの統合、自動コミッショニング、自律型AIデータセンター展開のための制御システムを開発する。
応募要件
- MQTT、OPC UA、REST APIなどのマシン間およびシステム間プロトコルの実務経験。
- 用途に応じて適切な通信プロトコルを選択できる能力。
- 統合のプロトタイプ作成、実稼働デバイスを使ったポイントマップのテスト、ソフトウェアレビューに十分なプログラミング能力。PythonまたはGoの経験が望ましい。
- 保護システム、遮断器、電源、故障時の動作を含む単線結線図と盤スケジュールを解釈できる能力。
- オブジェクト、フィールド、単位、更新頻度、失効値の処理を含む、システム間データ契約の定義経験。
- 複数コントローラーシステムの制御ナラティブ作成経験。コントローラー間で意見が一致しない場合の動作を含む。
- 制御工学とソフトウェア開発の双方に関する深い実務知識。
- 電気制御要件を実装可能なソフトウェア要件に変換し、ソフトウェア設計の現場利用性を評価した経験。
- 定量分析を用いて、ベンダーの作業範囲や社内の前提に疑問を呈した経験。
- 米国での就労許可が必要。
- 応募プロセス中に求められた場合、出張および転居に応じられること。
福利厚生
- すべての正社員職に株式報酬が提供されます。
- 総報酬には、有意義な株式報酬または譲渡制限付株式ユニットが含まれる場合があります。
- 基本給の範囲と報酬に関する話し合いは透明性をもって行われます。
- 特に優れた候補者については、報酬条件の調整を検討する場合があります。
