【Azure/Kubernetes/SRE/フルリモート】AIスタートアップの環境整備・インフラ設計/運用
作業内容
AIスタートアップにて、Kubernetesを中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用を担当いただきます。 機械学習/強化学習ワークロードを支える基盤の環境整備や分散処理環境の設計・導入をリードします。 - Kubernetesによる機械学習基盤の設計・構築・運用 - クラウド環境上でのML基盤の新規/既存構築 - Ray を用いた強化学習向け分散処理基盤の構築 - クラウドインフラ全体の設計～運用リード 【開発環境】 - クラウド: Azure（メイン）、AWS（新規PJ）、GCP（一部） - IaC: Terraform - 言語/ツール: Python、TypeScript、GitHub Actions、Docker、Linux、Kubernetes、SQL
必須スキル
SRE ・Azureでのクラウド設計/運用/保守の実務経験 ・Kubernetes（AKS または EKS）の本番運用経験 ・Ray を活用した学習ジョブの分散並列処理の実務経験
歓迎スキル
・Python または TypeScript を用いた開発経験 ・SREロールでの運用改善/信頼性向上の実務経験 ・クラウドアーキテクトとしての提案や技術選定の経験
稼働条件
週5日 / フルリモート
面談回数
1回
契約形態
業務委託(フリーランス)
開発環境
・クラウド: Azure（中心）、AWS（新規案件）、GCP（一部併用） ・IaC: Terraform ・言語/ツール: Python、TypeScript、GitHub Actions、Docker、Linux、Kubernetes、SQL ・分散処理: Ray（強化学習ワークロード）
作業時間
10:00～19:00目安（フレックス/コアタイム応相談）
精算基準時間
固定精算
募集回数
1回
募集背景
AIスタートアップにおける機械学習/強化学習プロダクト拡大に伴い、信頼性/スケーラビリティを担保するSRE/クラウドアーキテクト人材を増強するための募集です。 担当工程 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,データ分析 募集人数 1人 チーム規模 2-5名 平均稼働時間 平均稼働目安 140～160時間/月 現場の雰囲気 20～30代中心の若手が多く、技術チャレンジに前向きなスタートアップ文化。意思決定が速く裁量も大きい環境です。 案件担当のコメント Azure×Kubernetesを主軸にML基盤を推進いただくポジションです。Rayの分散処理経験を活かせる希少案件で、技術選定やアーキ検討にも関与できます。フルリモートで柔軟に働きたい方におすすめです。
スキル
企業名
サービス/プロジェクト名
詳細スケジュール/リリース時期
現場責任者の雰囲気
開発体制の詳細
詳細は面談でお伝えします。ご相談ください。
一部の情報は非公開の場合があります
この案件のおすすめポイント
- 30代活躍中
- フリーランス多数
- 新技術に積極的
- 安定稼働
- 長期案件
- 急募
- 即日参画可能
この案件を掲載しているエージェントについて
広済堂ビジネスサポート
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