【日本有数のユニコーン企業】機械学習・最適化・データサイエンスエンジニア
想定年収
800万円 ~ 1,500万円
勤務地
東京都
従業員数
300名（2023年1月）
仕事内容
機械学習・最適化・データサイエンス分野のエンジニアを通年で採用しています。
多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、自社のスーパーコンピューターを用いた研究開発・実装を通じて「現実世界を計算可能にする」というPFNのビジョンを実現します。それぞれの事業ドメインの専門知識を学び、コンピュータサイエンスの幅広い知識や実装力を用いることで、PFNでしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、PFNのvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。
・新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。
-新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング
-対象となる実在の設備・プロセス等に関するデータおよびその稼働・運転業務等の観察および分析
-機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義
-実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証
-機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める（可視化等の）技術手法の開発・実装・検証
-顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス
・金融領域におけるデータサイエンティスト、AIエンジニアも積極的に募集
クオンツアナリスト、クオンツエンジニア等
・問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・数理最適化・逆問題解析などの問題解決を行います。
-対象設備・プロセス等に関する時系列データに対する予測、あるいは異常検知のための機械学習モデルの構築・検証
-実世界の組合せ最適化問題に対する、ヒューリスティクス・数理計画・機械学習などの複合的な視点からの解決アプローチの提案・実装・実験
-リモートセンシング実データを用いた、計測対象の内部状態・構造の逆問題解析・推定
-シミュレーションデータと実データのドメインアダプテーション
・稼働中の化学プラント等の大規模生産設備や、産業機械・ロボット装置等を対象に、これらをより安全・最適に運転できるよう制御するための技術開発を行います。
-安全を保証しつつ最適な制御を可能とする機械学習モデルの構築
-設備・装置の異常を運転時系列データを用いて検知・予知する機械学習モデルの構築
・製造プロセスや製造装置などを対象に、シミュレーションなども活用しながら効率的な製造をするための技術開発を行います。
-2D/3D での粒子シミュレーションを使った課題の定式化と機械学習への応用
-最適な製造プロセスを探索するための連続・離散最適化アルゴリズムの開発
-開発したアルゴリズムや機械学習モデルを用いた最適化処理を自社クラスタと連携して行うシステムの構築・運用
・小売業における収益性および顧客満足の向上につながるデータ分析およびそれに基づく問題解決の提案を行います。小売業における業務の再構築・業務品質の向上に資する手法を開発します。
-店舗オペレーションの観察・ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築
-社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード
販売促進・機会損失回避・在庫最適化等を目的とする画像・POS データ分析および最適化手法開発
-顧客企業と連携した、開発手法の効果検証
■Preferred Networks社について
深層学習×様々な専門分野を強みにして「最先端の技術を継続的に生み出し、実用化する組織」の確立を目指しています。社内の7割以上が優秀なエンジニアで構成されているため、競合他社と比較してもプロダクトそのものの質を追求しています。
仕事内容変更範囲
会社の指示する業務
職位
ー
募集背景
ー
募集人数
1人
応募条件
技能/経験
【必須要件】
・コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験
-コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること
-特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績
・実データに基づく問題解決の経験
-特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
・ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等)
-コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算-量を意識したプログラムの作成が出来る
-特に Python または C++ によるプログラミング能力
・次の分野のうちいくつかの分野での実践・実務経験
-アプリケーション開発もしくは運用経験
-Web/クライアント/スマホなどの機種問わず
-ツール/ゲームなどのジャンル問わず
-ライブラリの開発経験
-Unix/Linuxサーバ運用経験
・数学、自然科学（物理、化学など）に関する、高校卒業程度の知識（もしくは学習により習得可能なこと）
・チームでの課題解決の経験
・ビジネスレベルの日本語能力（日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当）
■歓迎 ※参考例
金融業界もおけるデータサイエンスのご経験
・クオンツエンジニア等
ソフトウェアの開発経験
・リードエンジニアとして開発プロジェクトを牽引した経験
・OSSへのコントリビューション経験
・AWSやGCPなどのクラウドサービスを用いたシステムの開発経験
・CI/CDの構築経験
・TerraformやAnsibleなどによるインフラ管理経験
・その他、プログラミング能力/ハードウェア設計能力が秀でていることが証明できること
データ分析力やコンピューターサイエンスの知識の応用力経験
・機械学習・統計ツールを用いたデータ解析技術（例えばNumPy / pandas / scikit-learnなど。特定のツールに習熟していることは必須ではありません）
・プログラミング競技コンテスト、ゲームAIコンテスト、データ分析コンテスト（Kaggleなど）などの実績・経験
数学、物理、化学に関する、大学卒業程度の知識
いずれかの産業分野または学術領域に関する専門的知識・経験または実績
・化学プラント・化学工学
・工作機械・製造業
・連続体力学
・その他産業分野または学術領域
各種データ・数値計算および分析手法に関する専門的知識・経験または実績
・数理最適化（連続最適化・離散最適化・組合せ最適化等）
・高次元データ・ビッグデータ処理
・ドメインギャップの解消（Sim2real・Domain adaptation・データ同化等）
・センサーデータ等の時系列データ分析
・信号処理・コンピュータビジョン
・物理数値シミュレーション
学歴
高専
職務経験
要 (3年以上)
業界経験
不問
年齢
年齢制限不問
英語力
初級以上
その他語学力
語学力詳細
ー
勤務条件
雇用形態
無期雇用
試用期間
有り(3ヶ月)
給与
月給制
年収：800万円 ~ 1,500万円
月収：50万円～95万円
月額基本給：50万円～95万円
賞与・インセンティブ
年2回
業績・評価により変動（年2回、4月、10月）
昇給
有り
年2回査定 ＊オファー時にご確認ください
勤務地
東京都
東京都千代田区大手町 1-6-1 大手町ビル
交通手段1 沿線名：各線 駅名：大手町 最寄駅から：徒歩3分
勤務地変更範囲
出向
就業時間
09:00～18:00
休憩時間：60分
残業：月0時間～25時間程度
フレックスタイム制
標間、休憩時間1時間
コアタイムなし、フルフレックス
※就業環境としては自由度が高く、フレキシブルな組織です。
残業手当
通常の残業代
通勤手当
交通費：一部支給(会社が認めた経路にかかる費用に限り毎月支給)
その他手当
休日・休暇
週休二日制, 土, 日, 祝日, GW, 夏季休暇, 年末年始
年間休日：121
年間有給休暇：初年度 26日（入社初日から）
【休日・休暇詳細】
産前産後休暇、育児休暇、慶弔休暇等
社会保険
雇用保険, 健康保険, 労災保険, 厚生年金
福利厚生
・定期健康診断実施
・ラップトップPC購入補助
・確定拠出年金制度
・ベビーシッター補助
・英会話学習100%補助
受動喫煙対策
就業場所 全面禁煙
備考
在宅勤務有り フルリモート不可 リモート中心 ＊選考回数は状況により変更する可能性がございます。 ＊表記年収はモデルであり、スキル・経験を考慮の上決定いたします。 ＊上記の勤務条件はフルタイム雇用において適用されるものとなり、パートタイム・嘱託雇用の場合には一部条件が異なります。
選考内容
選考プロセス
適性試験：無し 、 面接回数：3回
求人No.：NJB2246869
最終更新日：2026/3/17
企業情報
企業名
株式会社Preferred Networks
代表者名
代表取締役社長 岡野原 大輔
設立
2014年3月
従業員数
300名（2023年1月）
資本金
8,015,000,000円
本社所在地
〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル
株式公開
未公開
日系・外資
日系
事業内容
～私たちのミッション～
「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」
私たちは、半導体・計算インフラからソリューション・アプリケーションまで
計算機科学の要素技術を広く垂直統合し、
最先端の技術を最適な形で社会実装する企業です。
私たちは皆様と共に、進化したハードウェアとソフトウェアが
人に寄り添う未来を創造します。
～私たちの強み～
AI関連技術
・世界トップのAI・機械学習関連学会での論文採用実績
・Kaggle称号保持者、ICPC世界大会出場経験者が多数在籍
・日本語能力が高い国産の大規模言語モデルPLaMo™をフルスクラッチ開発
計算資源
・大規模なスーパーコンピュータを自社運用
・AI向けプロセッサーMN-Core™シリーズを神戸大と共同開発
・自社開発のスパコンMN-3がGreen500で電力効率世界1位を3度獲得
ドメイン知識
・産業ロボット、製薬、エネルギー等のリーディング企業との共同研究実績
・行動規範に掲げる「死ぬ気で学ぶ」の精神で各業界ドメイン知識を学ぶ姿勢
・様々なドメインの専門家が在籍
事業に関する特色
■トヨタ自動車、ファナック、国立がん研究センター、マイクロソフト、インテル等の世界をリードする組織と協業して先進的な取り組みを推進しています。
(1)外部協業
・マイクロソフトとディープラーニングソリューション分野で戦略的協業（2017年5月）
・トヨタ自動車がAI技術の共同研究・開発を進めることを目指し、10億円を出資（2017年12月）
・ファナックと機械学習や深層学習を活かした技術開発における協業（2015年8月）
・インテルと深層学習向けオープンソースフレームワークの開発で協業（2017年4月）
・国立がん研究センターと人工知能を活用した統合的がん医療システム開発プロジェクト開始（2016年11月）
(2)受賞
・FT ArcelorMittal Boldness in Business Awards／2017年3月
（https://www.ft.com/content/d5608670-ed57-11e6-930f-061b01e23655）
・第3回日本ベンチャー大賞「経済産業大臣賞」／2017年2月
（http://www.meti.go.jp/press/2016/02/20170220006/20170220006.html）
・Forbes JAPAN’s CEO OF THE YEAR 2016「最もイノベーティブなスタートアップ1位」／2016年9月
（http://forbesjapan.com/articles/detail/13729）
・三井物産とPreferred Networks、深層学習技術を用いたがん診断をはじめとする、
バイオ・ヘルスケアソリューションを提供する合弁会社の設立に合意
(https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20181115）
・Preferred NetworksとPFDeNAが、深層学習技術を用いて少量の血液でがん14種を
判定するシステムの共同研究を開始
（https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20181029）
・CEATEC Japan 2018でパーソナルロボットシステムを初公開、全自動お片付けロボットシステムを展示
（https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20181015）
会社の特色
■新しい技術・知識を身につけ続けることに喜びを感じる社員と、それを後押しするカルチャーが特徴的です。
同時に、多様な専門性を持つメンバー同士が密に連携し、継続的に新しいアイディアが生まれ育っていく環境が大事にされています。
以下取り組みは、定期社内セミナー以外は任意参加です。一部は外部公開したり、輪講も社外の人を交えて行うこともあります。
(1)「定期社内セミナー」： 発表者の専門分野の情報や業務外の趣味の話等、幅広い話題を共有する機会。毎週定期実施し、社外にも配信。
(2)「論文やサーベイの社内共有会」： 毎週面白かった論文等を社内共有する会。某役員が毎週大量の論文を紹介するそうです。
(3)「学術系学会やテックカンファレンス、勉強会への参加・講演の支援」： 共有レポート提出を条件に業務時間として扱え、講演・発表はプラス評価されます。
(4)「専門書・教科書の輪講、論文読み会の開催」： 機械学習や分散システム、ソフトウェア開発手法等の専門書を購読。
その他の特色
深層学習と呼ばれるAI技術やロボティクスなどの分野で最先端の研究開発を行う。トヨタ自動車やファナック、NTT、ENEOSホールディングスなど、各業界のトップ企業と手を組み、深層学習を活用した共同研究を展開している。
売上実績
求人No.：NJB2246869
最終更新日：2026/3/17