Machine Learning・Optimization・Data Science Engineer/機械学習・最適化・データサイエンスエンジニア

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

必須スキル

• 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, 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出来る特に Python または C++ によるプログラミング能力
• 次の分野のうちいくつかの分野での実践・実務経験
  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/スマホなどの機種問わずツール/ゲームなどのジャンル問わずライブラリの開発経験Unix/Linuxサーバ運用経験
• 数学、自然科学（物理、化学など）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）

歓迎スキル

• コンピューターサイエンスのすべての分野に精通していること
• 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AWSやGCPなどのクラウドサービスを用いたシステムの開発経験CI/CDの構築経験TerraformやAnsibleなどによるインフラ管理経験その他、プログラミング能力/ハードウェア設計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 / scikit-learnなど。特定のツールに習熟していることは必須ではありません）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
• 数学、物理、化学に関する、大学卒業程度の知識
• いずれかの産業分野または学術領域に関する専門的知識・経験または実績
  化学プラント・化学工学工作機械・製造業連続体力学その他産業分野または学術領域
• 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
  数理最適化（連続最適化・離散最適化・組合せ最適化等）高次元データ・ビッグデータ処理ドメインギャップの解消（Sim2real・Domain adaptation・データ同化等）センサーデータ等の時系列データ分析信号処理・コンピュータビジョン物理数値シミュレーション
• 研究開発の経験
  自分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
  10名以上のチームのリーダーシップ経験外部顧客等と共同したプロジェクトの推進経験

給与

経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
Experience, performance, skills, contribution are taken into consideration.

勤務地

東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004
リモート勤務制度あり （日本国内に限る) / Remote work system available (limited to work in Japan)

雇用形態

正社員（試用期間3ヶ月、本採用と同条件）

Full-time regular employment (3 months of probation period under the same condition as regular employment)

休日

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

Holiday: Saturdays and Sundays, public holidays, Year-end and new-year
Annual paid leave based on company regulations (26 days granted upon hire)
Parental leave, congratulation / condolence leave etc.

福利厚生

社会保険完備（厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険）
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

Various social insurance programs: pension insurance, health insurance, employment insurance, workers’ compensation
Defined contribution pension
Allowance for purchasing a laptop PC
Regular health checks

Contents in a resume

• レジュメのフォーマットは一般的な履歴書に従う必要はありません。これまで参加したプロジェクト、アルバイト/インターン、執筆した論文、公開している実装等について自由にお書きください
• 自身の技術ブログ、GitHubリポジトリ、論文へのリンクなどがあれば記載してください

勤務形態 / Work style
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）

Discretionary-work (deemed work hours: 8 hours) or Flex-time system
Hybrid work (Combination of working from the office and working from home)

賃金 / Salary
経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
※基本給及び固定残業代の金額及び内容については、オファー時に速やかに明示します

Preferential treatment in accordance with Company regulations, based on experience, performance, ability, and contributions.
note - The amounts and details of base salary and fixed overtime pay will be clearly specified promptly at the time of the offer.

昇給・賞与 / Salary increase & bonus
年2回の人事評価及び会社業績に基づいて決定

Based on the result of a individual performance review (twice a year) and company’s performance

諸手当 / Allowances
通勤手当、在宅勤務手当

Commutation allowances / teleworking allowances

Company name / 社名
Preferred Networks, Inc.

Established / 設立年月日
March 26, 2014

Headquarters location / 本社所在地
東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004

Co-Founders / 共同創業者
Toru Nishikawa, Chairman / Daisuke Okanohara, CEO

Web site URL
https://www.preferred.jp/ja/

Job openings / 求人一覧
キャリア採用（第二新卒含む）
新卒採用
インターンシップ

東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004
リモート勤務制度あり （日本国内に限る) / Remote work system available (limited to work in Japan)

経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
Experience, performance, skills, contribution are taken into consideration.