大規模計算基盤リサーチャー (Infrastructure)
想定年収
800万円 ~ 1,700万円
勤務地
東京都
従業員数
300名(2023年1月)
仕事内容
■概要
本ポジションにおける「大規模計算基盤の研究開発」には以下の業務内容が含まれます。
【業務概要】
計算力を獲得するための様々な研究課題があり、幅広い領域の先端的な課題に取り組んでいただきます。
・大規模な計算基盤の実現に関する企画、設計および研究開発
・CPU/GPU/MN-Coreを組み合わせたドメイン最適化された計算基盤の企画・設計
-クラスタ型計算機の設計
-規模性の高い計算機を支えるインターコネクトネットワークおよびデータセンタ規模ネットワーク技術
-規模性の高い計算機を支えるストレージ階層、ストレージシステム
・規模性の高い計算機を支える技術の研究開発
-エネルギー効率の良い大規模計算機システム
-高い電力密度をもつ高性能計算機の構成技術
-高い熱密度をもつ高性能計算機の構成技術
-スケーラブルな計算基盤の監視・管理技術
-管理運用しやすい大規模計算システム
・大規模なクラスタ計算機の継続的な性能改善
-物理的なシステムメトリクス収集とそれを用いた既存システムの改善、新規設計へのフィードバック
本ポジションに関連する関連リンク
Preferred Networks / Projects / Supercomputers
PFN's Sipercomputers / Middleware
MN-Core
News Release - PFN’s MN-3 Deep Learning Supercomputer Achieves Energy Efficiency of 39.38 GFlops/W, Tops Green500 for Third Time
【業務内容詳細】
PFNのさまざまな研究開発や事業は機械学習やシミュレーションを中心とした膨大な計算量によって支えられています。計算能力を提供するための計算基盤はPFNの価値の創造の源泉です。計算基盤に関する先進的な研究開発を実施し、継続的に自社計算基盤の拡大に努めています。
これまでの数年間は、自社開発のアクセラレータ(MN-Core)の開発と、GPUやMN-Coreを用いた計算基盤の構築と運用、それを活用するためのミドルウェア群の開発に取り組んできました。2021年現在、2000GPU規模の計算基盤および、200MN-Core規模の計算基盤を運用しています。2020年から運用を開始したMN-3(MN-Coreを用いた計算基盤)はスーパーコンピューターの省電力性能を競うGreen500ランキングで世界一位を獲得(2020/6, 2021/6, 2021/11リストの3回)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
【募集背景】
増員
GPUおよび新たに開発をおこなっている新アクセラレータ(MN-Core2)を使った計算基盤の拡大を計画しています。本ポジションでは、これらの計算基盤に関わる業務を遂行するエンジニアならびにリサーチャーを募集します。カッティングエッジな巨大計算基盤の実現に意欲のある方の応募をお待ちしています。
募集人数
1人
応募条件
技能/経験
【必須】
下記いずれかに当てはまる方
・「大規模な計算機をつくること」にわくわくする方
・進歩の速い分野に適応して意欲的に知識を吸収できる方
・幅広い技術領域への興味
・加えて、以下の経験と能力(互換性のある経験でも可)
・コンピューターサイエンスあるいはそれの類する分野の学位(修士・博士)
・日常レベルの日本語あるいは英語でのコミュニケーション能力
・大規模計算機のワークロード(機械学習・深層学習等)の知識
・基礎的なプログラミング能力
【歓迎】
・計算機科学全般・特定分野に関する深い知識と経験
・システム設計に関する研究経験あるいは実務経験(2年以上)
・分散システムに関する知識と経験
・データセンタ規模のクラスタシステムやHPCシステムに関する知識と経験
・データセンタ規模のネットワークシステムに関する知識と経験
・データセンタ構築に関わる各種経験
・クラウドあるいはホスティングサービスなどにおける物理基盤に関する経験
・大規模計算機システムの監視・運用技術・自動化・運用省力化技術
・大規模計算機システムのパフォーマンス・チューニング技術
・その他、関連する技術
加えて以下の経験をもつ方も歓迎します
・計算機関連のハードウェア・ファームウェアの研究開発経験
・複数人数チームの共同開発やOSSプロジェクトへのコントリビューション経験
・自作CPU, 自作OS, 自作コンパイラ, 自作データセンタなど各種経験
・テクニカルリード経験などチームビルディング経験
学歴
不問
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
不問
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 ~ 1,700万円
月収:50万円~
月額基本給:50万円~
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10時間~40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
※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
*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:2回~3回
選考状況により回数は増減する可能性有
求人No.:NJB2267621
最終更新日:2025/12/22
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.:NJB2267621
最終更新日:2025/12/22
