Physical AI Engineer/Physical AI エンジニア

Preferred Networks（PFN）は、「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」というミッションを掲げています。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進めています。

近年、ロボット・ドローン・車両・産業機械・各種センサーなど、実世界で動くハードウェアとAIを組み合わせる Physical AI への期待が急速に高まっています。PFNでも、製造・物流・インフラ・モビリティ・ヘルスケアなど、多様な産業分野のパートナー企業と協働するなかで、VLA（Vision-Language-Action）モデルや基盤モデルの実世界応用、シミュレーションと sim-to-real 技術の活用、実機を用いた検証などに取り組んでいます。

本ポジションでは、こうした技術基盤やご自身の機械学習技術、ソフトウェア開発力などを土台に、多様な産業の顧客企業と協働し、現実世界の課題を解決していただきます。特定の技術や対象にこだわらず、目的の達成に必要なことは何でも学び、粘り強くやり切れる方を求めています。

こんな方を想定しています

• メーカーなどで画像認識・センサー処理・組込み推論など実機に近い開発をしてきた方。その経験を活かして、最新のAI技術で実機を動かしたい方
• 本業はソフトウェアや機械学習で、電子工作・ドローン・自作ロボットなどのハードウェアを趣味で触ってきた方。実世界で動くAIを仕事にしたい方
• ソフトウェアとハードウェアの両方に関わってきて、その経験を仕事で活かしたい方

このポジションの魅力

• プロジェクトごとに対象が変わるため、多様な実機に関わることができます。ロボットやドローン、車両、産業機械・プラント、各種センサーなど、ひとつの製品に縛られずにハードウェアとAIの組み合わせに取り組むことができます。
• VLMやVLAなどの最新の基盤モデルを実世界に応用できます。開発には、自社のスーパーコンピューターと基盤モデル開発の知見を活用することができます。
• 顧客の現場に入り、課題の設定から実機での検証まで、一貫して関わることができます。研究で終わらず、技術が実際に現場で使われるところまで責任を持つことができます。
• ソフトウェアとハードウェアの分業に収まらず、両方の経験を活かして仕事ができます。

期待する業務内容

以下に業務例を記載します。実際の業務はこれに限りません。入社後に担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮して決定します。
また、主にPhysical AI関連のプロジェクトをご担当いただきますが、ご経験や案件の状況に応じて、実世界のデータや設備を扱う機械学習・最適化・データサイエンス分野のプロジェクトを担当いただく可能性もございます。

• ドローン・移動体の自律制御
  ドローンなどの移動体が自律的に任務をこなすためのAIを開発します。生成AIによる任務計画や飛行経路の自動生成、周囲の変化に応じた再計画、物体認識や障害物回避、複数機の連携制御などが対象です。シミュレーションで検証したうえで、実機に実装し、実環境での試験を行います。
• 実機に載せる認識技術
  カメラ・LiDAR・深度センサーなどの情報から、周囲の状況や作業の内容を認識する技術をつくります。PFNが開発する視覚言語モデルをはじめとした基盤モデルを、ドローン・ロボット・車両・監視カメラなどのエッジデバイスで動くように軽量化し、設備点検や作業分析に応用します。複数のセンサーを組み合わせるセンサーフュージョンや、SLAMなどの3D認識技術も利用する場合があります。
• センサーデータの解析
  ウェアラブル機器などのセンサーから得られる時系列データを解析し、人の動作や状態を推定する技術を開発します。データ収集のための実験の設計から関わることもあります。

期待する役割
いずれのテーマでも、エンジニアとして顧客と一緒にプロジェクトを進めます。

• 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・機器・プロセス等の観察と、そのデータの分析
• 機械学習で解くのに適し、かつ顧客を満足させるタスクの定義
• 機器の仕様書の読み込みと、既存の設備・装置とAIをつなぐソフトウェアの実装
• 実機・実データまたはシミュレーションに基づく評価方法の確立・実装と、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・ユーザーへの説明
• 顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス

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と実績
• 次のいずれかの分野での実践・実務経験（いずれか一つで可）
  ロボット・組込み機器・電子機器など、ハードウェアと連携するソフトウェアの開発経験（業務・プライベートを問わない）画像・センサーなどの実データを用いた機械学習モデルの開発・評価経験アプリケーションやライブラリの開発、または Linux 環境でのシステム運用の経験
• 実データに基づく問題解決の経験
  特に、顧客が満足し、かつ技術的に解決可能な適切なタスクを定義する能力
• ソフトウェア開発経験（Python、C++、Rust、Goなど）
  コンピュータアーキテクチャを理解し、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を書けること特にPythonまたはC++によるプログラミング能力
• Physical AI（実世界で動くハードウェアとAIの融合）への興味関心
• 数学・自然科学（物理、化学など）について、高校卒業程度の知識（もしくは学習により習得できること）
• 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（日本語を母語としない方はJLPT N1レベル相当）

歓迎スキル

• ハードウェアに関わる開発・実験の経験（業務・プライベートを問わない）
  ロボット・ドローン・車両・計測機器などの実機を用いた開発・実験・試験の経験機器の仕様書や技術文書を読み解き、ハードウェアとソフトウェアをつなぐ実装・デバッグを行った経験Jetsonなどのエッジデバイス上でのソフトウェア開発、またはFPGA・回路設計の経験電子工作・ロボット製作・ドローンなどの個人プロジェクト（GitHubやブログ等で公開しているとなお可）ロボットコンテストなどへの参加経験制御工学・機械工学・電気電子工学に関する専門的知識
• Physical AI・ロボティクスに関する技術の経験
  VLA・模倣学習・強化学習などによるロボットの動作生成・制御の研究開発経験遠隔操作によるデータ収集や、実機ロボットを用いた学習システムの構築経験ロボットシミュレーター（Isaac Sim、MuJoCo、Gazeboなど）を用いた開発や、sim-to-realの経験ROS / ROS 2を用いた開発経験SLAM・3Dビジョン・センサーフュージョンに関する開発経験生成AI・VLM・LLMに関する技術検証またはサービス開発の経験（業務・プライベートを問わない）
• プロジェクト推進・リーダーシップの経験
  複数名のチームをリード・マネジメントした経験外部の顧客等と共同でプロジェクトを推進した経験
• 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
• データ分析力や、コンピュータサイエンスの知識を応用した経験
  機械学習・統計ツールを用いたデータ解析技術プログラミングコンテスト、ゲームAIコンテスト、データ分析コンテスト（Kaggleなど）などでの実績・経験
• 各種データ・数値計算・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）ドメインギャップの解消（sim-to-real・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
• 数学・物理に関する、大学卒業程度の知識

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

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

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

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

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

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

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.