【日本有数のユニコーン企業】VLM Solution Engineer / VLM ソリューションエンジニア
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
■業務内容
以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。
問題領域や顧客の事業領域に応じて、画像認識・VLMを組み合わせた解決を行います。
・VLMのファインチューニング・プロンプト設計・評価によるタスクへの適用
・古典的な画像処理、特定タスク向けの認識モデル（検出・セグメンテーション等）、VLMを顧客要件に応じて組み合わせたソリューション設計
・外観検査・異常検知、動画要約・検索、画像・映像データからの構造化情報抽出
・実データまたはシミュレーションに基づく、画像認識・VLMモデルの評価
・案件に応じて、VLA を用いたロボティクス・自動化領域の課題への適用
画像・映像データを対象とした課題解決プロジェクトを運営・推進します。
・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング
・対象となる画像・映像データおよびその取得環境・業務プロセス等の観察および分析
・技術的実現可能性が高く、かつ顧客を満足させるタスクの定義
・顧客に対するモデルの挙動や実験結果の説明
仕事内容変更範囲
会社の指示する業務
職位
ー
募集背景
当社は、多様な産業分野の顧客企業と共同して課題解決に取り組み、当社の計算基盤を用いた研究開発・実装を通じて「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」というミッションの実現を目指しています。
近年、画像・映像データを対象とした顧客の課題に対し、特定のタスクに特化した画像認識モデルから、柔軟な指示により幅広いタスクへ対応できる VLM（Vision Language Model）まで、課題に応じて技術を使い分け、組み合わせるソリューションの需要が急速に拡大しています。この需要に応えるため、本ポジションでは、VLMを用いた価値提供に知見を持つエンジニアを募集します。
また、当社はオープンな VLM の活用に加え、自社 VLM「PLaMo-VL」をスクラッチから開発しており、モデル開発チームと近い距離で連携しながら、その知見とモデルを顧客課題に直接適用できることも特徴です。
画像認識からキャリアを始め、オープンなVLMの活用・実装へとスキルを広げてきた方の応募を歓迎します。また、特定のドメインに強みを持ちながら、複数の産業領域に応用可能な広い視野を持ち、顧客と対話しながら課題を解決することを楽しめる方の応募を歓迎します。
募集人数
1人
応募条件
技能/経験
■必須要件
コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験
・コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること
・コンピュータビジョンに関する研究または実務経験
・特定タスク向けの画像認識モデル（分類・物体検出・セグメンテーション等。CNN・Transformer ベースを問わない）の活用・実装経験
・VLM の活用・実装経験
顧客課題解決の経験
・社内外のステークホルダーと協働し、顧客の課題を解決した経験
・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こと
・PyTorch 等の深層学習フレームワークを用いた、Pythonによる実装経験
その他の経験
・数学、自然科学（物理、化学など）に関する、大学教養課程程度の知識（もしくは学習により習得可能なこと）
・チームでの課題解決の経験
・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
・オープンソースの VLM／LLM（例：LLaVA、Qwen-VL、InternVL 等）の評価・改善・ファインチューニング経験
・VLM／LLM の推論最適化・サービング・分散学習・量子化等、効率的なモデル運用に関する経験
・VLM の評価設計・ベンチマーク構築、あるいは学習・評価用データセット構築（合成データ含む）の経験
・医療画像、外観検査、自動運転、リモートセンシング いずれかの分野における専門的な画像認識・コンピュータビジョンの実務経験
・エンターテインメント（映像・アニメーション等）分野における画像・映像・データ活用の知見
・動画理解、物体検出・トラッキング、OCR 等、周辺技術の実務経験
・ロボティクスや VLA（Vision-Language-Action Model）に関する知見・関心
・アプリケーション開発もしくは運用経験（Web／クライアント／スマホ等、機種問わず）
・ライブラリの開発経験
・Unix／Linux サーバ運用経験
・英語での技術文書作成・コミュニケーション能力
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
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.：NJB2406985
最終更新日：2026/8/26
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.：NJB2406985
最終更新日：2026/8/26
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