株式会社PreferredNetworks
機械学習・最適化・データサイエンスエンジニア

700万円 - 1500万円
東京都
大手町駅
職種
機械学習エンジニア
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仕事内容

多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、自社のスーパーコンピューターを用いた研究開発・実装を通じて「現実世界を計算可能にする」というPFNのビジョンを実現します。それぞれの事業ドメインの専門知識を学び、コンピュータサイエンスの幅広い知識や実装力を用いることで、PFNでしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、PFNのvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。

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。入社後に実際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。

【業務例】
新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・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
対象となる実在の設備・プロセス等に関するデータおよびその稼働・運転業務等の観察および分析
機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義
実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証
機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める(可視化等の)技術手法の開発・実装・検証
顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス
問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・数理最適化・逆問題解析などの問題解決を行います。

対象設備・プロセス等に関する時系列データに対する予測、あるいは異常検知のための機械学習モデルの構築・検証
実世界の組合せ最適化問題に対する、ヒューリスティクス・数理計画・機械学習などの複合的な視点からの解決アプローチの提案・実装・実験
リモートセンシング実データを用いた、計測対象の内部状態・構造の逆問題解析・推定
シミュレーションデータと実データのドメインアダプテーション
稼働中の化学プラント等の大規模生産設備や、産業機械・ロボット装置等を対象に、これらをより安全・最適に運転できるよう制御するための技術開発を行います。

安全を保証しつつ最適な制御を可能とする機械学習モデルの構築
設備・装置の異常を運転時系列データを用いて検知・予知する機械学習モデルの構築
製造プロセスや製造装置などを対象に、シミュレーションなども活用しながら効率的な製造をするための技術開発を行います。

2D/3D での粒子シミュレーションを使った課題の定式化と機械学習への応用
最適な製造プロセスを探索するための連続・離散最適化アルゴリズムの開発
開発したアルゴリズムや機械学習モデルを用いた最適化処理を自社クラスタと連携して行うシステムの構築・運用
小売業における収益性および顧客満足の向上につながるデータ分析およびそれに基づく問題解決の提案を行います。小売業における業務の再構築・業務品質の向上に資する手法を開発します。

店舗オペレーションの観察・ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築
社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード
販売促進・機会損失回避・在庫最適化等を目的とする画像・POS データ分析および最適化手法開発
顧客企業と連携した、開発手法の効果検証

雇用形態

正社員

待遇・福利厚生・諸手当

・有給休暇(入社初年度から26日/年)
・社会保険(関東ITソフトウェア健保)
・産前産後、育児、介護、慶弔等休暇
・確定拠出年金
・ベビーシッター補助
・英会話学習100%補助
・業務用ノートPC自由選択(隔年で購入補助20万円)
・潤沢な計算資源(自社スパコン)
・4Kディスプレイ
・電動式昇降デスク
・Google Workspace・Slack・GitHub Enterprise等による社内コラボ

休日・休暇

・週休2日(土日祝休)
・職種により裁量労働・フレックスあり
・賞与年2回(会社・個人の業績に応じる)

労働条件の詳細につきましては面談時にお伝えします。

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企業情報

会社名

株式会社PreferredNetworks

設立年月

2014年 3月

代表者

西川 徹

資本金

803,100万円

事業内容

株式会社 Preferred Networks(PFN)は、「現実世界を計算可能にする」をミッションとして、最先端技術
を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題を解決することを目指しています。

PFN は、生成 AI 基盤モデルからスーパーコンピュータ、チップまで、 AI 技術のバリューチェーンを垂直統
合することでソフトウェアとハードウェアを高度に連携させ、様々な産業領域のサービスや製品として事業化
しています。
2014 年 3 月に創業。2020年、2021年に独自開発の AI プロセッサーMN-Core™を搭載したPFNのスーパーコンピュータ MN-3 が電力効率(Green500 ランキング)世界 1 位を 3 度獲得。


【自分たちにしか実現できない技術で世界に貢献する】
深層学習は、これまでのルールベースのプログラミングでは対応しきれなかった複雑な事象や環境変化に柔軟かつ高度に対応する力を持っています。

PFNの強みは、この深層学習と様々な専門分野の深い知識を掛け合わせた最先端技術の開発です。

自分たちにしか実現できない技術で世界に貢献するために、深層学習のコア技術の開発から、大規模な計算クラスタの構築、ロボティクスやライフサイエンスなどの多様な専門分野の探求まで行い、領域を超えた挑戦を続けています。

本社在地

東京都千代田区大手町1-6-1大手町ビル(受付3階)

従業員数

連結・300名

企業URL

https://www.preferred.jp/ja/company/

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