Job Description / 職務内容
Preferred Networks では、NumPy/Scipy 互換のインターフェースを持つGPU向けの配列計算ライブラリである CuPy (https://cupy.dev/) を開発しています。このポジションでは、CuPy の新規機能開発やメンテナンスにおいて必要な以下の業務内容を共に行うパートタイムエンジニアを募集します。

主な業務内容

- 新規機能の開発 (例: マルチノード計算のための機能, CuPy JIT の機能拡張など)
- CUDA, ROCm, cuDNN, NCCL, NumPy, SciPy などの最新バージョンをサポートするのに必要な修正や拡張
- NumPy/Scipy の API への互換性の拡充
- プルリクエストのレビュー
- ユーザー向けのドキュメントの執筆
- ユーザーからのバグ報告への対応
- GitHub の Issue、Stack Overflow、Gitter、メーリングリストなどのコミュニティフォーラムに寄せられた質問への対応
- ビルドプロセスやCI/CDワークフローの改善による、ユーザー体験、開発体験の向上
- 具体的な内容は、ご経験や希望に応じてご相談の上で決定します。



At Preferred Networks, we are developing CuPy, a Python library that provides GPU-accelerated implementation of NumPy/SciPy features (learn more at .) In this role, you will be joining one of the most active community projects to work as a dedicated open-source developer.

Specific responsibilities include:

- Develop new features with mentoring from core maintainers. Our recent focus includes the enhancement of multi-node/GPU features and CuPy JIT.
- Provide changes necessary to support the latest libraries: CUDA, ROCm, cuDNN, NCCL, NumPy, SciPy, etc.
- Increase coverage of NumPy/SciPy-compatible APIs.
- Conduct a code review on pull requests.
- Write documentation for end-users.
- Diagnose bug reports from users and apply any necessary fixes.
- Respond to requests and questions on the community forum, including GitHub issues, Stack Overflow, Gitter chat, and the mailing list.
- Enhance the user/developer experience by improving the build process, CI/CD infrastructure, and workflows.
Qualifications / 応募資格（必須）
- Python 3 の1年以上の開発経験
-NumPy/SciPy の利用経験
-Git, GitHub を用いた開発フローに精通していること
-目的を達成するための手段を自発的に提案する高いモチベーション
-ビジネスレベルの日本語または英語のコミュニケーション能力
-1+ year of experience in development with Python 3.
-Experience with NumPy/SciPy software stack.
-Familiarity with Git and GitHub-based development flow.
-Self-motivated in pursuing goals.
-Business-level communication skills, either in English or Japanese.
-The following experiences will set you apart from other candidates:

-CUDAの経験 (CUB/ThrustやcuBLAS等のライブラリの利用経験やCUDA C/C++での開発経験)
-Cython を用いた実装の経験
-科学技術計算のオープンソースプロジェクトへのコミット経験
-Python/C++プロジェクトにおける高いデバッグ能力
-ROCm/HIP での開発経験
-MyPy を用いた Python の静的型付けの経験
-GPU計算の性能向上に取り組んだ経験、および並列アルゴリズムへの深い造詣
-計算機科学およびその関連分野の学士号、修士号、博士号
-Experience with CUDA (using libraries such as CUB/Thrust/cuBLAS or programming in CUDA C/C++)
-Coding in Cython.
-Contributions to science-related open-source projects.
-Strong debugging skills in Python/C++ projects.
-Development on ROCm/HIP platform.
-Static type checking using Mypy.
-Performance improvement with GPU computing and familiarity with parallel algorithms.
-Bachelor’s Degree, Master’s Degree, or Ph.D. in Computer Science or related field.
Contenits in resume
- レジュメのフォーマットは一般的な履歴書に従う必要はありません。これまで参加したプロジェクト、アルバイト/インターン、執筆した論文、公開している実装等について自由にお書きください。
- 自身の技術ブログ、GitHubリポジトリ、その他の制作物へのリンクなどがあれば記載してください。
- The format of your resume does not need to follow any particular one. To help us understand as much as possible about you, please write about projects you have participated in, part-time jobs/internships, papers you have written, implementations you have published, etc.
- Please include links to your own technical blogs, GitHub repositories, and papers, if any.
Location / 勤務地
[リモート勤務 (日本国内に限る) / Remote work (limited to work in Japan) 必要に応じて大手町オフィス / PFN Office (Otemachi, Tokyo) when necessary]
Other
- 労働時間: 週10時間以上（ただし、働く日数や時間は本人の都合に合わせて自由に調整していただいて構いません）
- Working hours: 10 hours or more per week (However, working days or times can be decided flexibly)