機械学習エンジニア(防衛・安全保障分野)

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募集要項

仕事内容

【Job Description /職務内容】

Preferred Networks(PFN)では、「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もと、AI半導体・計算基盤・生成AI基盤モデル・ソリューション/プロダクトといったAI技術のバリューチェーンを自社内で垂直統合し、競争力の高い技術の開発と社会実装を推進しています。

防衛・安全保障分野においては、官公庁・公共機関やその関連組織、パートナー企業等と連携しながら、AI技術の応用に取り組んでいます。

本ポジションでは、機械学習・最適化・データサイエンスに関する最先端の技術を駆使して、防衛・安全保障分野の各種課題に取り組んでいただきます。


【期待する役割・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。

防衛・安全保障分野のプロジェクトにおいて、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

・対象となる実在のプロセスおよび関連業務などの観察および分析

・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技術手法の開発・実装・検証

・顧客組織のエンジニアに対する技術的なアドバイス


また、問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・強化学習・数理最適化などの問題解決を行います。

経験・資格
※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。

●Qualifications /応募資格(必須)

・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

-特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績

・実データに基づく問題解決の経験

-特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力

・ソフトウェア開発経験(Python, Typescript, Rust, C++, Go,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出来る

-特にPythonによるプログラミング能力

・次の分野のうちいずれかの分野での実践・実務経験(いずれか一つで可)

-安全保障分野での実務経験

-強化学習を利用した研究・開発経験

-顧客向け研究開発プロジェクトの実務経験

-アプリケーションの開発もしくは運用経験

・防衛・安全保障領域におけるAI活用への興味関心

・数学・物理に関する、高校卒業程度の知識(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)


●Preferred Qualifications /応募資格(歓迎)

・ソフトウェアの開発経験

・リードエンジニアとして開発プロジェクトを牽引した経験

・OSSへのコントリビューション経験

・CI/CDの構築経験

・その他、プログラミング能力が秀でていることが証明できること

・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

・機械学習・統計ツールを用いたデータ解析技術(例えばnumpy / pandas / pytorch / scikit-learnなど)

・プログラミング競技コンテスト、ゲームAIコンテスト、データ分析コンテスト(Kaggleなど)などの実績・経験

・防衛・安全保障分野に関する専門的知識・経験または実績

・官公庁・自衛隊・防衛関連産業等での勤務・在籍経験

・防衛省、防衛装備庁主催の各種コンテストへの参加経験

・強化学習に関する専門的知識・経験または実績

-特に、大規模分散強化学習、マルチエージェント強化学習、マルチタスク強化学習などの大規模かつ実践的な強化学習に関する知識・経験

・生成AI・LLMに関する技術検証またはサービス開発経験(業務・プライベート問わず)

・航空工学、制御工学、ロボティクスに関する専門知識・経験または実績

・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

・数学・物理に関する、大学卒業程度の知識

・研究開発の経験

・自身の専門分野に関する深い知見と経験

・英語論文の調査・読解およびサーベイ資料作成経験

・英語論文執筆経験

・プロジェクト推進・リーダーシップ経験

・複数名のチームのリード・マネジメント経験

・外部顧客等と共同したプロジェクトの推進経験

※更なる詳細事項はカウンセリング(面談)時にお伝えします。
勤務地
東京都千代田区大手町 1 丁目 6 番 1 号 大手町ビル
想定年収
※ご経験、スキルにより応相談
福利厚生・待遇
諸手当:
通勤手当、在宅勤務手当

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
勤務条件

勤務時間

専門労働型裁量労働制(みなし労働時間:8時間)もしくはフレックス制
ハイブリッド勤務(オフィス出社と在宅勤務を組み合わせての勤務)

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

試用期間

試用期間3ヶ月、本採用と同条件

昇給・給与

年2回の人事評価及び会社業績に基づいて決定

加入保険

社会保険完備(厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険)

Recruiting No.
01009209000006

企業情報

社名
株式会社Preferred Networks
事業内容
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
設立
2014年3月26日
従業員数
約 400 名

エリートネットワーク取材班による独自解説

独自技術でAIのバリューチェーンを垂直統合する国内屈指のディープテック集団。先端研究と事業化を両立し、AIアバター等の新サービスも展開。最先端技術で社会課題を解決したいエンジニア・ビジネス人材に絶好の環境である。
2014年3月設立のディープテック・スタートアップ。AI半導体の自社開発からスーパーコンピュータ等の計算基盤、生成AI基盤モデル(「PLaMo」シリーズ)、各種AIソリューションまで、AIのバリューチェーン全4レイヤーを垂直統合で自社開発する稀有な技術集団として知られる。

事業範囲は製造、材料、ライフサイエンス、ロボティクス、教育・エンタメまで多岐にわたる。ENEOSと共同開発した汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」は国内外100以上の企業・団体に導入され、外観検査ソフト「Preferred Networks Visual Inspection」は200社以上の導入実績を持つ。また、子会社による自律搬送ロボット「カチャカ」や全国900教室以上で導入されるプログラミング教材「Playgram」、AIアバターによるHRサービス「タレスカ」など、研究にとどまらない強固な社会実装力が魅力だ。直近では2026年6月に国産生成AI基盤モデルのフラッグシップ「PLaMo 3.0 Prime」を正式リリースするなど、先端技術のプロダクト化を加速させている。
===================
<出資企業(五十音順)>
SBIグループ、NTT株式会社、ENEOSイノベーションパートナーズ合同会社、株式会社講談社、信越化学工業株式会社、SUMISEI INNOVATION FUND、積水ハウス投資事業有限責任組合、中外製薬株式会社、TBSイノベーション・パートナーズ3号投資事業組合、TEL Venture Capital, Inc.、東映アニメーション株式会社、トヨタ自動車株式会社、株式会社日本政策投資銀行、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、三井住友信託銀行株式会社、三井物産株式会社、三菱商事株式会社、三菱UFJ信託銀行株式会社、株式会社ワコム 他
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    ※エリートネットワークを通じて転職に成功された方々の『転職体験記』はこちらからご覧ください。

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