【日本有数のユニコーン企業】BizDev/金融ソリューションビジネス開発
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
株式会社Preferred Networks(PFN)は、「現実世界を計算可能にする」というミッションの下、AI研究開発をリードする企業です。
私たちは、AI半導体、計算基盤、生成AI基盤モデル、そしてソリューション・プロダクトというAI技術のバリューチェーンを垂直統合することで、他社にはない競争優位性を確立し、技術の社会実装を強力に推進しています。直近1年で総額240億円の資金調達を完了し、この勢いを元に、さらなる事業拡大のフェーズへと突入しています。
・Preferred Networks - 総額190億円の資金調達を実施 https://www.preferred.jp/ja/news/pr20241223/
・エクステンションラウンドで総額50億円の資金調達を実施 https://www.preferred.jp/ja/news/pr20250430/
PFNのソリューションビジネスは、金融、製造、製薬・ヘルスケア、エンターテインメントなど多様な産業領域に対し、世界トップレベルのAI技術、純国産かつ日本語性能で高い評価を受ける大規模言語モデル(LLM)「PLaMo」および金融分野特化型モデル、そして独自の生成AIサービス群「PreferredAI」を駆使して、各業界が直面する課題の解決と、新たなビジネス創出に取り組んでいます。
・Preferred Networks - Generative AI 基盤モデル・生成 AIを活用したプロダクトとサービス https://www.preferred.jp/ja/projects/generative-ai/
・日本の金融知識を学習した金融特化型PLaMoによる各社専用モデル構築サービスを開始 https://www.preferred.jp/ja/news/pr20250617/
なかでも金融領域は、アルゴリズムトレーディングやデリバティブの価格付け・ヘッジングといった最先端の数理科学・計算機科学が求められる世界と、未だAI/DXによる抜本的な効率化・高度化のポテンシャルが眠る業務領域が共存する、極めてユニークな産業です。PFN金融チームは、この両面にアプローチできる国内でも稀有な存在です。世界トップレベルの国際会議で論文が採択されるほどの高い研究開発能力と、それをビジネスの現場で価値に変える社会実装力を兼ね備え、「最先端クオンツ技術の社会実装」と「生成AI活用によるDX促進」の両輪で、国内有数の金融機関を幅広く支援しています。
本ポジションは、当社のソリューションビジネス開発の中でも特に金融領域に特化した採用となります。
世界トップクラスの研究者・エンジニアと一体となって、金融業界の未来を切り拓くソリューションビジネスを加速させるため、高い熱意と当事者意識を持つビジネス開発人材を募集します。
(参考)PFN金融チームのミッションや業務内容等のご紹介
Preferred Networks金融チームのご紹介 - Speaker Deck
https://speakerdeck.com/pfn/qfin
■役割
PFNのビジネス開発担当として、金融領域における事業成長のドライバーとなっていただきます。世界最先端の技術と、金融機関が抱える課題を接続し、新たな価値を創造することがミッションです。
・銀行・証券・保険・アセットマネジメント会社など、金融機関との共同プロジェクトの推進、およびアカウントマネジメント
・新規クライアント・パートナーの開拓と、エンジニア/リサーチャーと協働したソリューションの企画・提案
・クライアントのビジネス課題やニーズを深く理解し、PFNの技術アセットをどう活用できるかを構想する、事業戦略の策定と実行
・プロジェクト組成における契約条項等のビジネス面での交渉・調整
■具体的な業務イメージ
ご入社後は、まず既存案件のプロジェクトマネジメントに参画いただき、PFNの技術やビジネスの進め方への理解を深めていただきます。
その後、ご経験や志向性に応じて、新規クライアントへのアプローチ、ソリューション提案、さらには事業戦略の策定支援など、徐々に担当領域を広げていただくことを期待しています。(事業状況により変更の可能性がございます)
日々の業務では、クライアントとの対話を通じて本質的なニーズを引き出し、それを社内のエンジニア/リサーチャーと深く議論し、一体となってソリューションへと昇華させていきます。技術的な実現可能性や解決策の方向性を議論しながら、机上の空論ではない、真に価値のあるソリューションを共に創り上げていきます。
■プロジェクト事例
・デリバティブ取引の高度化(セルサイド向け): 深層学習を用いてデリバティブのリスクヘッジ戦略を高度化するプロジェクト。原資産価格の複雑なモデリングを不要にする(Deep Hedging)など、最先端の研究成果を実用化しています。
・AIを活用した投資戦略・ポートフォリオ最適化(バイサイド向け): 機械学習を用いて新たな投資戦略を開発したり、複数の戦略を最適に組み合わせてリターン向上を目指すマルチアセットファンドの構築などを支援します。
・金融機関における生成AI活用・DX推進: PFN独自のLLM(大規模言語モデル)なども活用しながら、金融専門用語や特有の文脈を深く理解した独自モデルの構築を支援。情報収集、資料作成、顧客対応といった個別業務の効率化から、全社的なDX戦略の策定・推進まで、生成AIの活用を幅広く支援します。
■このポジションの魅力
・AI業界の最前線でのキャリア形成: 世界的な学会で論文を発表するトップレベルの研究者・エンジニアと日常的に議論を交わし、AIの社会実装の最前線でキャリアを構築できます。
・事業創造への当事者としての関与: 確立された事業をスケールさせるだけでなく、自ら新たなビジネスの種を見つけ、事業や社会へのインパクトを創出していくスタートアップならではのダイナミズムを体感できます。
・大きな裁量とスピード感: 少数精鋭のチームであるため、メンバー一人ひとりが大きな裁量を持ち、固定観念にとらわれないフラットな議論を通じて、迅速な意思決定の下で業務を推進できます。
・社会的インパクト: 日本の基幹産業である金融業界の変革に直接的に関与し、その未来に貢献するという、大きな社会的意義を持つ仕事です。
(参考)PFNビジネスメンバーのバックグラウンド
戦略・総合コンサルティングファーム、投資銀行、会計系BIG4、大手製造業、大手保険会社、外資系SaaS企業、AIスタートアップ企業など、多様なバックグラウンドを持つメンバーが活躍しています。
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
・技術進化が目まぐるしく不確実性が高い環境下で、金融領域の課題解決や新たな価値創造を成し遂げることへの強い意欲と知的好奇心
・LLM・AIエージェント、深層学習をはじめとするAI技術、および関連する業界トレンドを常に学び続ける学習意欲
・金融領域でのAI/DX推進経験
銀行・証券・保険会社等の金融機関で、AI活用やIT/DX推進に関連する業務に従事した経験
コンサルティングファームあるいはAIスタートアップ等で、金融機関向けにAI活用やIT/DX推進プロジェクト提案および推進を行った経験
■歓迎要件
・ビジネス・事業開発経験
新規サービスや新規事業の立ち上げを主導した経験
大企業・官公庁をはじめとしたクライアントへの提案活動を通じて、具体的な契約・受注を獲得した経験
・テクノロジーへの理解
LLM・AIエージェント、深層学習などのAI技術に対する強い興味・関心
AIに関する基本的な知識(RAG等の基本的な技術要素、LLMプロダクトのトレンドなど)
エンジニアリングチームと協働し、プロダクト開発やプロジェクトを推進した経験
学歴
不問
職務経験
不問 (3年以上)
業界経験
要
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 ~ 1,500万円
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5時間~20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(上限金額あり))
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:3回
求人No.:NJB2334699
最終更新日:2025/10/15
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.:NJB2334699
最終更新日:2025/10/15

