【日本有数のユニコーン企業】AI半導体事業推進(MN-Core)
想定年収
800万円 ~ 1,450万円
勤務地
東京都
従業員数
300名（2023年1月）
仕事内容
当社は、革新的なAI半導体を内製開発する、日本でも数少ない企業です。AI半導体（ASIC）に加え、ソフトウェア、ボード、サーバー・クラスター、クラウドサービスまでを垂直統合で開発・提供しています。こうした垂直統合型ビジネスの急速な成長と、開発投資の拡大に伴い、組織やオペレーションの基盤をより強固にする必要性が高まっています。
これまでは各メンバーが個々の判断で柔軟に対応してきましたが、さらなる成長のためには、開発・営業といったフロントライン以外の「事業運営におけるあらゆる課題（ポテンシャルヒット）」を確実に拾い上げ、再現性のある強い組織基盤を作ることが不可欠です。
そこで今回、単なる「事務局」や「定型業務の担当者」としてではなく、マニュアルのない状況から最適解を考え抜き、事業推進の要として共に組織を作っていただける方を募集します。
■具体的な業務内容
事業運営に関わる「攻め」の企画から「守り」の管理、そして日々の円滑な運営を支える実務まで、多岐にわたります。 定まった業務をこなすだけではなく、「どうすればより効率的か？」「リスクはないか？」という視点を持って業務自体を設計し、将来的には誰でも運用可能な「仕組み」として定着させることがミッションです。
1.事業管理・経営企画領域
・事業計画策定のサポートおよび進捗モニタリング
・予実管理（予算と実績の差異分析・アクションプランの提言など）
・取締役会・株主総会の運営事務局（スケジュール管理、議案整理、議事録作成）
2.オペレーション構築・業務改革領域
・社内業務フローの設計・見直し（ボトルネックの解消）
・社内規程・業務マニュアルの新規作成および改定
・購買・契約プロセス等のワークフロー整備・効率化
3.法務・総務・その他事業推進
・契約書の一次確認・締結管理・保管プロセスの運用
・社内外の調整業務、会議体運営などのアドミン業務全般
・その他、事業フェーズに応じて発生する特命タスクへの対応
参考リンク：
https://mn-core.com/ja
https://projects.preferred.jp/mn-core/
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
以下のいずれかのご経験
・コンサルティングファームまたは事業会社での事業企画、経営企画、またはそれに準ずる実務経験
スタートアップや成長期の企業にて、バックオフィス立ち上げや幅広い管理業務をリードした経験
・不確定な状況下での業務構築経験
マニュアルや前例がない業務に対し、自ら情報を集めてプロセスを構築・実行した経験
・基礎的なIT・ドキュメンテーションスキル
Excel/Spreadsheetを用いた計数管理、論理的な文書作成能力
■歓迎要件
・契約書チェックや法務周りの基礎知識
・経理・財務に関する基礎知識（PL/BSの理解、予実管理の実務など）
・業務フロー図の作成や、SaaSツール活用による業務プロセス改善（BPR）の経験
学歴
大学
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
中級以上
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 ~ 1,450万円
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10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
※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
求人No.：NJB2353207
最終更新日：2026/1/14
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.：NJB2353207
最終更新日：2026/1/14