機械学習/最適化/データサイエンスエンジニア＜資金調達240憶円★リモート勤務可＞

職種

AI・データマイニング

勤務地

東京都

年収

750万～1,450万円

仕事内容

機械学習・最適化・データサイエンス分野のエンジニアを通年で採用しています。

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

【変更の範囲】企業の定める業務

応募条件

【必須】
■機械学習に関する研究または実務の経験および実績
■ソフトウェア開発経験 (Python、 Go、 C、 C++、 Java 等）

【歓迎】
・ソフトウェアの開発経験
・データ分析力やコンピューターサイエンスの知識の応用力経験
・数学、物理、化学に関する、大学卒業程度の知識
・各種データ・数値計算および分析手法に関する専門的知識・経験または実績
・研究開発の経験
・プロジェクト推進・リーダーシップ経験

休日休暇

慶弔休暇　年末年始　夏期休暇　有給休暇　完全週休2日制（休日は土日祝日） 有給休暇：初年度26日 3か月目から

年間休日数

120日

就業時間

09:00～18:00

企業概要

■事業：AIチップ、計算基盤、生成AI基盤モデルなどのAI関連技術を活用したソリューション・製品の開発・販売および研究開発。AI技術のバリューチェーンを垂直統合し、ソフトウェアとハードウェアを高度に融合することで、競争力の高い技術の開発および産業応用を進めています。
■取締役：
代表取締役会長 西川 徹（共同創業者）
代表取締役社長 岡野原 大輔（共同創業者）
■テクニカルアドバイザー：
福水 健次 （統計数理研究所数理・推論研究系教授）
Ju Li（米マサチューセッツ工科大学教授）
石川 裕（国立情報学研究所アーキテクチャ科学研究系教授）
■主要子会社：
株式会社 Preferred Robotics（PFRobotics）
株式会社 Preferred Computational Chemistry（PFCC）
株式会社 Preferred Elements (PFE)
株式会社 Preferred Computing Infrastructure (PFCI)
■資本提携：
SBI グループ ENEOS イノベーションパートナーズ合同会社 積水ハウス投資事業有限責任組合 中外製薬株式会社 TEL Venture Capital Inc. トヨタ自動車株式会社 株式会社日本政策投資銀行 日本電信電話株式会社 株式会社博報堂 DY ホールディングス 株式会社日立製作所 ファナック株式会社 株式会社みずほ銀行 三井物産株式会社 三菱商事株式会社 株式会社ワコム
■受賞歴
2023 年 11 月 AI モデルの実行速度を予測する Kaggle コンペ「Fast or Slow? Predict AI Model Runtime」で世界 5 位・9 位（616 チーム中）
2023 年 10 月 LLM が作成した科学分野クイズの解答精度の Kaggle コンペ「LLM Science Exam」で世界 4 位・5 位 (国内 1&2 位、2662 チーム中)
2023 年 10 月 CEATEC Award 2023 アドバンステクロノロジー部門準グランプリを深層学習用プロセッサーMN-Coreシリーズが受賞
2023 年 8 月 Kaggle の衛星画像内の飛行機雲を識別して気候変動への影響の軽減を目指すコンペティションで世界 3 位（954 チーム中）
2023 年 6 月 コンピュータサイエンス教材 Playgramが 2023 年オリコン顧客満足度調査 子ども向けプログラミング教室 第 2 位を受賞
2023 年 5 月 生成 AI の画像からテキストの埋込み表現を予測する Kaggle コンペ「Stable Diffusion -Image to Prompts」で世界 2 位 (1231 チーム中)
2023 年 1 月 PFN 3D Scan が日経優秀製品・サービス賞の最優秀賞（サービス）を受賞
2023 年 1 月 連続重力波を検出する Kaggle コンペ「G2Net Detecting Continuous Gravitational Waves」で世界 2 位 (936 チーム中)
2022 年 11 月 骨髄内の造血幹細胞が血液細胞に成長する過程における DNA・RNA・タンパク質組成変化の予測精度の Kaggle コンペで世界 1 位 (1220 チーム中)
2022 年 11 月 令和４年度 卓越した技能者（現代の名工）を岡野原大輔が受賞
2022 年 6 月 Matlantis のコア技術「PFP」に関する論文が Nature Communications の Editor’s Highlights に選出
2022 年 4 月 Kaggle のイルカ・クジラの個体識別精度を競うコンペティション「Happywhale」世界 1位（1588 チーム中）
2021 年 11 月 自社開発のスーパーコンピュータ「MN-3」がスーパーコンピュータの電力効率を評価するGreen500 で世界 1 位を 3 度目に獲得
2021 年 11 月 Playgram が日本 e-Learning 大賞を受賞
2021 年 6 月 MN-3 が Green500 ランキングで 2 度目の世界 1 位を獲得
2021 年 3 月 Kaggle の胸部 X 線画像でのカテーテル挿入位置評価の精度を競うコンペティション「RANZCL CLiP」世界 3 位（1547 チーム中）
2020 年 12 月 Kaggle の自動運転のモーション予測コンペティション「Lyft Motion Prediction for Autonomous Vehicles」世界 4 位（935 チーム中）
2020 年 11 月 MN-3 が Green500 ランキングで世界 2 位を獲得
2020 年 6 月 MN-3 が Green500 ランキングで世界 1 位を獲得
2020 年 5 月 Human-computer interaction の国際会議 CHI 2020 で最優秀論文賞
2019 年 10 月 Kaggle の画像認識コンペティション「Open Images 2019」Instance Segmentation 部門 3 位（193 チーム中）、同じく Object Detection 部門 4 位（559 チーム中）
2019 年 5 月 第 5 回 日本ベンチャー大賞 「内閣総理大臣賞」
2019 年 2 月 日経優秀製品サービス賞 日本経済新聞賞 最優秀賞を Chainer?が受賞
2018 年 11 月 Kaggle の北米放射線学会共催の胸部レントゲン画像の肺炎検出コンペティション「Kaggle RSNA Pneumonia Detection Challenge」世界 6 位（1499 チーム中）
2018 年 10 月 CEATEC Award 2018 インダストリ／マーケット部門準グランプリを全自動お片付けロボットシステムが受賞
2018 年 9 月 国際画像認識コンテスト「Google AI Open Images - Object Detection Track」準優勝（454 チーム中）
2018 年 5 月 ロボットの国際学会 ICRA2018 で Human-Robot Interaction 部門最優秀論文賞 Preferred Networks 会社概要 2025 年 1 月 23 日版
2018 年 5 月 Chainer? が ODSC East 2018 で Open Source Data Science Project Award
2018 年 3 月 PaintsChainer?が第 21 回文化庁メディア芸術祭でエンターテインメント部門優秀賞
2017 年 7 月 2017 Japan-U.S. Innovation Awards「Emerging Leader Award」

従業員数

350人