機械学習プラットフォームエンジニア就業体験 (Kubernetes/インフラ)【2024年度インターン】
自己紹介
京都大学大学院 情報学研究科 修士 1 年の上田蒼一朗です。大学ではクラウドコンピューティングとシステムソフトウェアについて研究しており、特に unikernel という技術に関する研究に取り組んでいます。他にも個人や学生団体で Kubernetes クラスタの構築・運用をしています。
インターン参加のきっかけ
大規模なオンプレインフラ基盤の開発に興味があり、PFN では Kubernetes をベースとした大規模な GPU クラスタの開発を行っているためインターンに応募しました。また、Kubernetes の運用経験があったため、Kubernetes 関連の開発で自分のスキルを活かせると考えました。
インターン期間中の過ごし方
午前9時ごろにオフィスに出社してメンターの方とミーティングを行い、正午ごろにはチームの方々や他のインターン生と一緒にランチを取りました。開発の内容としては、Kubernetes Scheduler Simulator という OSS にリソース同期機能という新機能を実装して upstream にコントリビュートするというものでした。ミーティングでは実装の内容に加えてメンテナとのやり取りについても話し合いました。
インターンに参加して得たもの
Kubernetes のサブプロジェクトに機能を追加するという取り組みを通じて OSS におけるコミュニケーションの取り方を学びました。コミュニティのメンバーと実装する機能について認識を合わせながら議論することを体験できました。また、Kubernetes 内部のコードベースを読む機会にもなり、Kubernetes の内部実装に関する知見も得られました。
こんな方には PFN インターンをおすすめします！
Kubernetes を用いた機械学習基盤という先鋭的な開発に触れることができるインターンです。また、Kubernetes のスケジューラに独自の拡張機能を加えるなどの珍しい取り組みをしているため、よりディープな開発を体験したい方におすすめです。気になった方は、PFN の技術ブログを読んで自分に合った取り組みがあるか是非確認してみてください。
インターンプロジェクトのブログ記事: Kubernetes scheduler simulator のリソース同期機能の開発
