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

リモート可

800,000円/月

業務委託(フリーランス)

東京都

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職種・ポジション

インフラエンジニア

作業内容

【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。

開発環境

Linux Docker Kubernetes

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)

案件特徴

リモートOKリモート可週5勤務

最終更新日

2026年8月31日

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ココナラテック（旧：フリエン/furien）
運営会社：株式会社ココナラテック

案件・求人数7543件

支払いサイト： 15日(月末締め翌月15日支払い)
契約形態： 業務委託(フリーランス) , 正社員
累計掲載案件30,000件以上の業界最大級フリーランス案件・求人紹介サービスです。「支払いサイトが不安」というフリーランスエンジニアの方にも広くご活用いただいている「先払い」で報酬を受け取れる業界最短支払いサイトサービス「フリエンペイ」を提供しております。

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すでに別の案件に応募し、商談が進んでいます。他にも気になる案件があるのですが、応募しても良いのでしょうか？

複数社へ同時に応募することに問題はございません。
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フリーランスエージェント担当者との面談のコツ

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