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株式会社Preferred Networks

研究開発ソフトウェア・情報処理

PFNは2014年3月に創業されました。以来、各業界をリードする企業との共同研究開発を重ねて、様々な分野でコンピュータを使った最先端技術の実用化に取り組んできました。
◆世界トップのAI・機械学習関連学会での論文採用実績
◆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
◆大規模なスーパーコンピュータを自社運用
◆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

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27卒 2026/01/27 更新

2027 New Graduates - Engineer・Researcher / 2027新卒新卒エンジニア・リサーチャー

求人詳細
募集期間	2026/01/23 ～ 2026/06/30
募集職種	プロダクト・アプリ・サービス開発ソリューションエンジニアリング・データサイエンス生成 AI・基盤モデル計算基盤 AI チップ（ソフトウェア / ハードウェア）システムエンジニアネットワークエンジニアデータサイエンティスト(IT系) システム運用・保守・サポートその他IT関連研究開発技術開発データサイエンティスト
仕事内容	「現実世界を計算可能にする」という PFN のビジョンを実現する、チャレンジ精神旺盛な 2027 年卒業予定の学生を募集します。最先端の技術がもたらす新たな体験や価値を幅広い業界に提供するため、PFN Valuesに共感し、さまざまなバックグラウンドを持つ人々と積極的にコミュニケーションを取り、新たな価値を創造できる人材を求めています。ご自身の専門性を活かすだけではなく、未知の分野や困難な状況でも、積極的に学び、謙虚でありながら、前向きかつ主体的に取り組める方を歓迎します。 2027年新卒採用ではつぎの5つのコースを設けて選考します。入社後のポジションや業務内容を確約するものではありませんが、みなさま個人のキャリア指向や志望動機と弊社業務・ポジションとのマッチングを円滑に行うため、ご応募の際にお選びいただきます。実際にご担当いただく業務や配属先は、選考を通じて確認された資質・適性・知識・経験などを考慮のうえ、内定後に決定します。・プロダクト・アプリ・サービス開発・ソリューションエンジニアリング・データサイエンス・生成 AI・基盤モデル・計算基盤 ▼AI チップ（ソフトウェア / ハードウェア）▼ PFN は、AI チップからソリューション・プロダクトに至るまで、AI 技術のバリューチェーンを自社内で垂直統合することで、競争力の高い技術の開発と社会実装を推し進めています。各レイヤーの事業については会社概要をご覧ください。 https://speakerdeck.com/pfn/pfn-corporate-factbook-ja ▼プロダクト・アプリ・サービス開発▼ PFN では深層学習などのソフトウェア技術と計算基盤などのハードウェア技術を独自の方法で組み合わせ、産業向けソリューションからコンシューマー向けサービスまで幅広く業界をまたがるプロダクトを開発・提供しています。バックグラウンドの異なる社内外の人々と積極的にコミュニケーションをとり、意欲的に学び、PFN のプロダクト・サービス開発を通じて新たな価値を生み出すことのできる方を求めています。 ※業務例 ◆PreferredAI™、Matlantis™、MiseMise™、等の各種プロダクト・サービス開発 ◆サービスのフロントエンド・バックエンドの構築から提供まで一貫して行う ◆プロダクトやサービスの品質を検証し、高める ◆プロダクトやサービスの価値を理解し、それを高めるための技術的あるいはビジネス的提案を行う ◆サービスの開発フェーズに合わせて運用保守を視野に入れた設計を行う大規模言語モデル (LLM) など特殊な要件を持つ技術を適切に扱うためのプラットフォーム・アプリケーションを設計・開発する ◆設計、レビュー、コーディング、システム設定、ドキュメンテーション、運用、サポートなどさまざまな業務を行う ◆サービスの運用・監視 ▼ソリューションエンジニアリング・データサイエンス▼ 製造業・材料科学・創薬・ヘルスケア・エンターテインメント・金融・教育などの多様な領域で展開している PFN の事業において、自社スーパーコンピュータを用いたソリューションやそのプロトタイプの研究開発を行い「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。事業ドメインの知識を学ぶとともに、コンピュータサイエンスの幅広い知識や実装力を用いて、PFN だからこそ実現できる高価値なソリューションの開発と提供を目指しています。バックグラウンドの異なる社内外の人々と積極的にコミュニケーションし、幅広い興味を持って学び続け、新たな価値を生み出すことのできる方を求めています。 ※業務例 ◆機械学習・最適化を中心とするコンピュータサイエンスの専門性を活かし、顧客と相談しながら、事業や問題の領域に応じた解決策を提案・実装する ◆研究成果を主にソフトウェアの形で実装し、チームで協力してプロダクト・サービスを創りこんでいく ◆ソフトウェア・ハードウェア・サービスの品質を検証し、高める ◆大規模言語モデル (LLM)、コンピュータビジョン技術を用いてプロダクト開発や顧客の課題解決を担う ◆社内外の最新の研究結果をもとに新しい技術を生み出していく ▼生成 AI・基盤モデル▼ PFNでは、日本語性能に優れた国産大規模言語モデル PLaMo™ を、フルスクラッチで開発しています。大規模分散学習、事後学習、マルチモーダル対応、推論最適化、エージェント開発などの技術領域に取り組みながら、PLaMo は実用化に向けて複数の事業と連携し、技術と応用の両面で挑戦を続けています。大規模言語モデル (LLM) の開発に興味があり、技術の可能性を広げる挑戦に意欲を持つ方の応募を心よりお待ちしています。 ※業務例 ◆基盤モデルの研究開発、モデル学習のためのデータセット収集・前処理、評価など、各コンポーネントの開発 ◆大規模分散学習を支えるフレームワーク、コンポーネントの開発・運用基盤モデルの性能をさらに向上させる事後学習（指示学習、強化学習など）手法の研究開発 ◆自社開発チップ MN-Core を含む、各種アクセラレータに最適化された学習・推論技術の開発 ◆デプロイ環境に応じた推論最適化のための推論エンジンの研究開発 ◆画像などのマルチモーダル基盤モデルの研究開発 ◆LLM を利用したエージェント・アプリケーション開発、および各ドメインに特化した派生モデル開発のサポート ▼計算基盤▼ PFN は、これまでのさまざまな研究開発や事業を通じて培ってきたデータセンタ設備、ハードウェア、ソフトウェアの構築・運用のノウハウを持ち、これらが自社の価値と競争力の源泉となっています。現在これらを垂直統合し、制限なく MN-Core の計算力を使うことのできる新たなプラットフォームを PFCP™として提供しています。公平かつ効率のよい大規模な計算基盤と、それを利用するためのサービスの開発、運用を通じて MN-Core の事業化を支える仲間を募集します。 ※業務例 ◆Kubernetes を用いた大規模機械学習プラットフォームの機能設計と開発 ◆コンテナ技術を用いたセキュアかつ高効率なマルチテナント環境の構築 ◆計算資源 (GPU、MN-Core を含む) を有効活用するワークロードスケジューリング技術の開発 ◆ワークフロー、実験管理、CI などをまとめた機械学習向け統合開発環境の開発 ◆自動サーバプロビジョニングやパブリッククラウド連携による運用効率化 ◆分散キャッシュシステムや分散オブジェクトストレージの構築、運用 ◆スケーラブルかつマルチテナンシーをサポートする機械学習向け高速ネットワークの設計、構築、運用 ◆高いエネルギー効率をもつ計算基盤とデータセンタファシリティの設計、構築、運用 ◆社内外の多種多様な機械学習ワークロードにおいて、最適な計算をするためのユーザーのサポート ▼AIチップ（ソフトウェア / ハードウェア）▼ PFN が保有する計算基盤の心臓部にはアクセラレータがあり、PFN では独自の原理に基づく MN-Core™ シリーズを開発・活用しています。 MN-Core はプロセッサの制御の大半をソフトウェアで事前にスケジューリングすることで高効率を出すアーキテクチャを採用しています。このアーキテクチャの性能は、ハードウェア設計と、制御を担うソフトウェアスタック（コンパイラやランタイム）の品質によって直接的に決定づけられます。そのため、ハードウェアとソフトウェア両面の開発が PFN の事業を加速するうえで非常に重要です。今後は自社開発の推論用チップ「MN-Core L1000 」の外部への提供も本格化させていきます。多様なユースケースに対応するための、アーキテクチャの更なる進化やコンパイラ・ランタイムの最適化も、私たちの新たなミッションとなります。実際のユーザやソフトウェア／ハードウェア開発者と非常に距離が近い環境で、「世界一」の計算機を開発・活用する業務に意欲のある方のご応募をお待ちしています。 ※業務例 ◆Python で構築されたニューラルネットワークコードからの計算グラフの生成 ◆計算グラフに対するヒューリスティックな最適化 ◆MN-Core 用の Numpy-like なライブラリの開発 ◆GPU での CUDA カーネルのような、MN-Core 向けの高速なカーネルの実装 ◆計算グラフを機械語に変換するコンパイラコアの実装 ◆MN-Core への迅速なデータ供給と前処理の実施 ◆大規模言語モデル (LLM) の推論に向けた低レイテンシのランタイムの開発 ◆MN-Core 用のデバイスドライバの開発 ◆社内ワークロードの MN-Core への移植と高速化 ◆MN-Core次世代機種のアーキテクチャ検討、RTL設計・検証 ◆PCIeやHBMメモリなどの各種I/F IP組込み・検証 ◆MN-Core搭載のアクセラレータ基板の開発

求める人物像
応募資格	2027年4月または10月入社可能な学生であること。
人物像	応募コースを問わず、次のような方を歓迎します。 ◆行動規範（5つのバリュー）◆ ・Learn or Die: 専門領域にとどまらず、未知の分野にも開かれた姿勢で新しい知識や技術を自ら学び取り、学びを実践に変えて成長し続ける方。・Beyond Customer Expectations: 顧客や社会の本質的な課題を深く洞察し、研究や開発で培った知識と経験を活かして、まだ誰も実現していない価値を技術で形にすることに情熱を持てる方。・Think Big, Act Quick: 不確実な状況でも軽やかに動き、試行と学習を通じて未知を解き明かし、結果として圧倒的な質と量の成果を生み出すことができる方。・Be Proactive: 自ら課題を見つけて行動し、周囲を巻き込みながら前向きな変化を生み出し、個人では成し得ない大きな成果をチームで実現できる方。・Respect & Unite: 基本的なコミュニケーション能力を備え、異なる専門性や背景を持つ人々に敬意を払い、率直で建設的な対話を通じて信頼関係を築きながら協働できる方。 ◆基礎知識◆ コンピュータサイエンスに対する基礎的な理解と、深層学習や計算基盤など先端技術への学習意欲を持ち、大学やインターンなどを通じて関連する経験を積んでいる方。
文理	理系
学歴	既卒学生可能修士新卒修士修了中途博士新卒博士修了中途ポストドクターオーバードクター博士満期退学可能学部新卒高専新卒
専門領域	文系専門領域
	理系専門領域	理系：学際分野理学系工学系実験系理論系計算機科学システム科学数学物理学化学生物学・生命科学情報工学通信工学機械工学電気工学電子工学材料工学有機化学無機化学物理化学・その他化学半導体工学専門を問わない
	活かせる能力(概要)
	活かせる能力(詳細)
各種経験・資格	研究関連経験
	ビジネス関連経験
	インターンシップ・アルバイト経験
	公的資格・免許
ITスキル	活かせるIT関連経験
	活かせるIT関連能力
	活かせる各種ITスキル
	活かせる主要プログラミング言語経験

採用データ
勤務地	東京都
給与	600万円以上内定後に個別に提示します
待遇	年2回の人事評価及び会社業績に基づいて決定
試用期間の有無	有り
試用期間	試用期間3ヶ月
試用期間についての補足事項	本採用と同条件
社会保険	社会保険完備（厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険）
福利厚生	確定拠出年金制度ラップトップPC購入補助定期健康診断実施通勤手当、在宅勤務手当
勤務時間	専門労働型裁量労働制（みなし労働時間：8時間）
休日休暇	休日：土曜日、日曜日、国民の祝日、国民の休日、年末年始当社規定による年次有給休暇制度（入社時26日付与）育児休暇、慶弔休暇など
屋内の受動喫煙対策	あり
受動喫煙対策	禁煙
受動喫煙対策の特記事項
フリーPR	私たちが目指すのは、新しい価値の創造です。技術を愛する仲間たちが集い、コンピュータサイエンスのあらゆる領域のエンジニアたちが垣根を超えて役職や年齢に関係なくフラットに意見を交わし、真剣に議論をする。そこにはまるで最先端の研究室のような、アカデミックな雰囲気もあるかもしれません。しかし、私たちは先端技術の探求だけで終わることはありません。最先端の技術をプロダクトやソリューションという形で多くのユーザーに届けること、それこそが私たちが求める新しい価値の創造です。経営陣も現役のエンジニアで、技術を第一に考える組織だからこそ、私たちは世界を変えるような大きな挑戦ができるのです。そして、あなたが胸に秘める「こんなことをやってみたい」という可能性を、私たちは全力でサポートします。そのような環境で、あなたの尽きることのない探求心を思う存分解き放ち、私たちと一緒にまだ誰も見たことのない領域へ踏み出してみませんか？熱意と探求心に満ちたあなたからのご応募をお待ちしています。

就職活動をしている大学院生へのメッセージ
修士、博士、社会人博士、高専出身者など多様な経歴の社員が活躍しています。社会人としても学び続けたい皆様のご応募をお待ちしております。

応募方法選考の流れ・連絡先
応募方法	下記URLよりお申込みください。
選考の流れ	書類選考→コーティングテスト→面接（複数回）→内定
この求人の説明会情報
連絡先	株式会社Preferred Networks 人事　松下 hr@preferred.jp

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