【日本有数のユニコーン企業】材料探索ビジネス開発 化学業界ご経験者歓迎！
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
【事業内容・会社概要】
Preferred Networks（PFN）は「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。
現在、材料探索領域での事業化・実用化の更なる加速を先頭に立って進めて頂けるビジネス開発人材を募集しています。
【業務内容】
Preferred Networksが誇る世界トップクラスのエンジニアたちと並走し、Matlantis（ENEOS社と共同開発した汎用原子レベルシミュレーター）に関連する新規機能開発や、量子化学計算に基づく素材開発用の新規シミュレーション手法開発において、新規事業の企画・立上げから実行・実用化までをリードして頂く。
・Preferred Networksが単独/共同で開発した様々なシーズ技術と市場・社会ニーズをつなぐ、新規事業の企画・立上げ・推進
⁻社外との共同研究プロジェクトおよび社内研究プロジェクトのマネージメント
⁻Matlantisの適用範囲拡大を目的とした新規ソリューション開発のための企画・立上げ・推進
⁻（Matlantisに関わらず、）新規シミュレーション技法や素材開発用ソリューションの開発に関連する、新規事業の企画・立上げ・推進
⁻必要に応じた、社内外ステークホルダーの巻き込み、各種調整
・新規クライアント開拓
⁻新規クライアントとの窓口業務
⁻リサーチャー・エンジニアとの協働による提案書の作成
・プロダクトの事業計画や営業・マーケティング戦略の立案
⁻各種事業の事業計画作成
⁻営業・マーケティング（含. プロダクトの価格設定）
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
・物理化学領域に関する大学レベルの知識・学習経験
・技術系のバックグラウンド（理系大学院修了・技術系のコンサルティングプロジェクト経験・技術系事業会社での業務経験、等）
・企画系業務（事業会社での経営企画・マーケティング・オープンイノベーション等）の経験
・社内外を巻き込んで事業・プロジェクトをリード・マネジメントした経験
・ビジネス資料（ドキュメント・スライド等）作成に関する基本的なスキル
・本領域における事業開発に対する強い関心
・Deep Learning・AI・その他最新の技術/業界トレンドを常に学習する意欲
■歓迎要件
・化学・素材・物理学分野の修士号・博士号
・化学・素材分野での業務経験
・Deep Learning・AIに関する基本的な知識
・計算化学に関する基本的な知識
・ソフトウェアに関する基本的な知識
・共同研究等の契約における折衝経験
・（ソフトウェア）エンジニアとの協働経験
・（B2B領域での）新規サービスや新規事業の立ち上げを行い一定の成果を残された経験
・経営戦略・事業戦略を自身で立案した経験
・ビジネスレベル以上の英語力
・社会人以降の継続的な自主学習の経験
■求める人物像
・「技術で世界を変える」事に興味・やりがいを持って取り組んで頂ける方
・高いレベルで以下のスキル・能力をお持ちの方
⁻コミュニケーション力
⁻論理的思考をベースにした課題解決力
⁻事業をやりきる強い責任感とコミットメント
⁻市場・ステークホルダーに対する深い洞察力
学歴
大学
職務経験
要
業界経験
不問
年齢
年齢制限不問
英語力
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.：NJB2358346
最終更新日：2026/2/4
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.：NJB2358346
最終更新日：2026/2/4