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【日本有数のユニコーン企業】グローバル調達(AI半導体)

株式会社Preferred Networks

想定年収

800万円 ~ 1,300万円

勤務地

東京都

従業員数

300名(2023年1月)

仕事内容

<職務内容>
当社は最先端のAI ASIC(特定用途向けIC)の開発を行うベンチャーです。現在、開発フェーズから量産化へ移行する重要な局面を迎えており、グローバル・サプライチェーンを共に構築する調達部門の増員募集を行います。マネージャーを補佐し、実務を推進していただけるサブリーダー候補の方を募集します。

■主な業務
ソーシング業務
・新規サプライヤ(主に海外ODM)の発掘・選定
・価格交渉、納期(デリバリ)交渉の実行
・契約締結、在庫管理、品質保証
・市場動向、新技術のリサーチ
・新規導入するシステムの運用フロー構築や実務オペレーションのサポート

アピールポイント
・世界最先端のAI開発プロジェクトに、サプライチェーンの側面から深く関与できます。
・高い技術力を持ったチームメンバーと共に働き世界最先端のアクセラレータの開発に携わることができます。
・設立間もない調達機能の構築フェーズ(ゼロからイチ)を経験し、さらにグローバルな環境で働くことができます。

仕事内容変更範囲

会社の指示する業務

職位

募集背景

現在、開発フェーズから量産化へ移行する重要な局面を迎えており、グローバル・サプライチェーンを共に構築する調達部門の増員募集を行います。

募集人数

1人

応募条件

技能/経験

■必須要件
以下のいずれかにおける5年以上(目安)の実務経験
・半導体関連企業、半導体装置・部材メーカーでの 営業または調達経験(直接生産材ソーシング)
・サーバー・電機・自動車などの業界での半導体調達経験

■歓迎要件
・社内ITシステムの導入または開発に携わった経験
・半導体ファブレス企業でのODM調達・開発経験
・ビジネスレベルの英語力 (中国語、韓国語も歓迎)と海外企業との折衝経験
・AI半導体、AIサーバーに関する市場・技術知識
・ベンチャー勤務・海外駐在など幅広い業務を担当した経験

■求める人物像
・経営に近い立場で、裁量を持って業務に取り組みたい方
・成長意欲が高く、自ら積極的に知識を吸収する方
・誠実で、倫理観の高い方

学歴

大学

職務経験

(5年以上)

業界経験

年齢

年齢制限不問  

英語力

中級以上

その他語学力

語学力詳細

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 ~ 1,300万円

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

会社の定める事業所
転勤:当面無し

出向

出向:無し

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)

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.:NJB2339749

最終更新日:2025/11/12

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

決算期
売上高
経常利益
-
8,486百万円(2021年01月31日時点)
-

求人No.:NJB2339749

最終更新日:2025/11/12

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