【日本有数のユニコーン企業】AI Engineer (Cybersecurity) / AI開発エンジニア（サイバーセキュリティ分野）
株式会社Preferred Networks
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
■プロジェクトの説明
Preferred Networks では、LLM を活用したサイバーセキュリティ領域の新たなプロダクト・ソリューションの開発に取り組んでいます。例えば、脅威インテリジェンスの収集・分析、マルウェアやソフトウェアの解析、脆弱性の発見、セキュリティインシデントの調査など、セキュリティエンジニアが行う高度な業務に LLM や AI Agent を組み込み、人間の専門家とAIが協調して問題を解決できるシステムの実現を目指します。
本ポジションでは、LLM の技術だけ、あるいはセキュリティの技術だけを扱うのではなく、両者を組み合わせて「実際に使われ、価値を生むプロダクト」を作るところまで取り組んでいただきます。セキュリティ領域の課題を深く理解し、プロトタイプによる仮説検証から、LLM Agent や RAG などを用いたシステムの設計・実装、評価、改善、プロダクト化までを一気通貫で推進していただきます。
また、弊社には、国内トップレベルの深層学習・大規模言語モデル (LLM) の研究者・エンジニアに加え、ソフトウェア・インフラ・セキュリティなど幅広い領域の専門家が在籍しています。こうしたメンバーと密接に連携しながら、LLM の新たな応用領域として、サイバーセキュリティ分野における新しいユーザー体験と価値の創出を目指します。
■業務例
⁻LLM / AI Agent を活用したセキュリティプロダクト・ソリューションの設計・開発
⁻脅威インテリジェンス、マルウェア解析、脆弱性分析、インシデント調査などのセキュリティ業務への LLM の適用
⁻RAG や検索システムを用いた、脅威情報・技術情報・組織固有データなどの活用基盤の設計・実装
⁻セキュリティ領域における LLM / Agent の評価指標・ベンチマークの設計と継続的な精度・品質改善
⁻Prompt Engineering、Fine-tuning、モデル選定などを通じた LLM の性能改善
⁻LLM、AI Agent、サイバーセキュリティに関する最新技術、論文、OSS の調査・検証とプロダクトへの応用
⁻セキュリティ専門家やプロダクトチームと連携した課題発見、プロトタイピング、ユーザーフィードバックをもとにした反復的なプロダクト改善
⁻自社開発 LLM (PLaMo) のサイバーセキュリティ応用のための研究開発
仕事内容変更範囲
会社の指示する業務
職位
ー
募集背景
サイバー攻撃の高度化・高速化が進む中、セキュリティの現場では、脅威情報やソフトウェア、ログなどの大量の情報を迅速に分析し、適切な判断や対策につなげることがますます重要になっています。
一方、大規模言語モデル (LLM) をはじめとする生成AI技術は、単なる文章生成にとどまらず、大量の情報の理解・整理、ツールの利用、複雑なタスクの自動化など、その応用範囲を急速に広げています。これらの技術をサイバーセキュリティの専門知識や既存のセキュリティツールと組み合わせることで、これまで専門家が多くの時間をかけて行ってきた分析・調査・判断を支援・自動化し、セキュリティ業務そのものを大きく変えられる可能性があります。
募集人数
1人
応募条件
技能/経験
■必須要件 ※以下いずれのご経験もお持ちの方
⁻一般的なコンピューターサイエンスの知識
⁻サイバーセキュリティ領域・ソフトウェア工学領域への興味関心
└マルウェア解析、脆弱性の探査、攻撃手法の研究など
└セキュリティソリューションの開発など
└サンドボックス、ハニーポットなど開発・運用
└BlackHat, CodeBlue, CSS などでの発表・論文採択
⁻ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等)
└コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成ができる
└特に Python または C++ によるプログラミング能力
⁻ビジネスレベルの日本語能力（日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当）
■歓迎要件
・プロジェクト推進・リーダーシップ経験。特に顧客と共同したプロジェクトの推進経験
・データ分析の経験
・LangChain 等を利用した AI Agent システムの開発経験
・Web 開発やインフラなどの興味の幅が広く、積極的にチャレンジできること
・顧客と粘り強くコミュニケーションを取り、Beyond Customer Expectations を体現できること
・生成 AI や Coding Agent を積極的に活用し、業務効率化の工夫をしていること
・チームでの開発経験
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
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)
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.：NJB2405606
最終更新日：2026/8/20
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.：NJB2405606
最終更新日：2026/8/20
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