NVIDIAは、ゲーム、データセンター、クラウドコンピューティング、ヘルスケア、製造、自動車、ロボティクスなど幅広い分野で活用されるアクセラレーテッドコンピューティングと人工知能の技術を開発しています。グラフィックスプロセッシングユニット、AIプラットフォーム、シミュレーション、業界向けソリューションなどを手がけており、協働型3Dワークフロー向けのNVIDIA Omniverse、自動運転車両開発向けのNVIDIA DRIVE、ヘルスケア向けのNVIDIA Claraなどを展開しています。同社には、先進的なコンピューティング、シミュレーション、AIを活用した分析を支えるインフラストラクチャとソフトウェアに取り組む大規模な技術チームがあります。
シニアストレージソフトウェアエンジニア – DGX Cloud
NVIDIA の AI インフラ向けストレージソフトウェアをリードし、オープンソースの分散ファイルシステムとオブジェクトストレージに注力します。大規模 GPU クラスターの問題を診断し、性能、耐久性、チューニングの標準を確立します。
仕事内容
- オープンソースの並列・分散ファイルシステムおよび分散オブジェクトストレージを開発する。
- プロジェクトコミュニティやメンテナーと連携し、修正や機能を上流へ貢献する。
- ストレージソフトウェアリードとして本番コードを自ら作成・レビューする。
- カーネル、NFS、NVMe-oF、SPDK のコードを調査し、ソフトウェアの不具合を診断する。
- 測定可能な目標に基づき、ストレージ提供に関する最終的な技術判断を行う。
- 非常に大規模な GPU クラスター全体の複雑なストレージ問題をトリアージし、トラブルシューティングと根本原因の特定を行う。
- I/O とメタデータの性能、データ破損、復旧動作を分析する。
- ストレージアーキテクチャ、機能、性能、耐久性を評価する。
- スケールテスト、ベンチマーク、復旧演習を実施する。
- 定義された性能・耐久性目標に照らして新しいビルドを検証する。
- GPU インフラ上の高性能ファイルシステム向けに、設定、チューニング、運用の実践方法を確立・推奨する。
- 運用担当者や社内顧客によるストレージ指針の導入を支援する。
- トレーニング、推論、アクセラレーテッドコンピューティング、SRE、運用、ネットワーク、セキュリティの各チームと連携する。
- クラウドプロバイダー、ネオクラウド事業者、ストレージベンダーと共有アーキテクチャに取り組む。
- 最新の AI コーディングツールやエージェント型ツールを活用し、開発、デバッグ、検証、運用を加速する。
応募要件
- コンピューターサイエンス、電気工学、または関連分野の学士・修士・博士号、または同等の経験。
- ストレージソフトウェアエンジニアリングの直接的な実務経験が 12 年を超えていること。
- マルチペタバイト規模で稼働する高性能な並列または分散ファイルシステムに関する豊富な経験。
- オープンソースの分散または並列ファイルシステムプロジェクトへの貢献実績。
- 本番コードの開発・レビュー、ファイルシステム、カーネル、NVMe-oF、SPDK のソースコード調査、スケールテストまたは復旧演習の実施経験。
- 大規模 GPU または HPC クラスターのストレージ問題を診断・解決した経験。I/O とメタデータの性能分析を含む。
- 少なくとも 1 つのシステム言語（C、C++、Rust、Go）に精通していること。
- Python に習熟していること。
- ブロック層、RDMA、RoCE、InfiniBand、NVMe、ページキャッシュ、VFS、マルチパスなど、Linux カーネルのストレージ・ネットワークスタックに関する実務知識。
- S3 や Swift などのオブジェクトストレージ技術に関する深い理解。
- NVMe-oF や iSCSI などのブロックストレージ技術に関する深い理解。
- 優れた文書および口頭でのコミュニケーション能力。
- 24/7 の本番環境で業務を遂行できること。
- エンジニアリングと運用においてセキュリティを最優先する姿勢。
- 広く利用されている公開プロジェクトの保守または継続的な貢献経験。
- 非常に大規模な GPU での AI トレーニングまたは推論向けストレージの設計・運用経験。
- カーネルまたはファイルシステム開発、メタデータのスケーラビリティ、データ配置、障害復旧、HSM または同等システムの経験。
- Kubernetes およびストレージ CSI ドライバー開発の経験。
- SPDK、libfabric、FUSE を使用した性能最適化の実務経験。
福利厚生
- 株式報酬
- 従業員福利厚生
