Our Team

Preferred Networksが目指す事は、「最先端の技術を継続的に生み出し、実用化する組織」の確立です。技術を知り尽くしたプロフェッショナルで組織を構成し、世の中に「技術」で価値を生み出していくことを追求していきます。 このビジョンを達成すべく、プロフェッショナルなメンバーと切磋琢磨しお互いを補完しあい、「技術」で世の中に価値を生み出していく力と情熱を持った人。私たちはそのような方々と一緒に仕事をしたいと考えています。技術力はもちろん必要です。ただ、技術力だけでなく、人間性もとても重要であると私たちは考えています。そのため、次のような資質をもったメンバーと、一緒に働いていきたいと考えています。

・多様性への理解・様々な専門性を融合させる力をもっていること
・柔軟性、常に新しい技術を身につけ進化し続ける知的好奇心と学習意欲をもっていること
・チームとして最高の仕事を実現できること
・仕事や技術に対して真摯であること
・自分たちの技術で社会を変えよう、良くしようという情熱をもっていること

優れた技術をもっていても、独りよがりの考えしかもっていない人は、PFNには合わないでしょう。お互いを尊重しあい、お互いを高めあうことのできるチームをとても重要視しています。PFNは現在大きく成長のステージにあり、熱意のあるリサーチャとエンジニアを以下の分野を中心に募集しています。

Wantedlyでも採用募集を受け付けております。
https://www.wantedly.com/companies/preferred-networks

 

製造業(ロボティクス、最適化)

製造業チームでは、工作機械・産業用ロボットの機械学習による高度化、エッジヘビーコンピューティングによる機械同士の協調による高度化に取り組んでいます。テーマとしては、ロボティクス、生産の最適化、ゼロダウンタイムに取り組んでいます。

ロボティクス
ロボティクスは製造業チームの中でもメインテーマの一つであり、ファナックとの共同研究開発を行っています。ファナックは工業用ロボットで世界シェアを占める一つの会社です。オフィスにおいても産業用ロボット4台はじめ様々なロボットを使った実験,開発をすることができます。ソフトウェアに詳しい方だけではなく、ロボットの設計や制御に詳しい人材を歓迎します。
テーマとしては次のようなものがあります。
・複数のセンサフュージョン
・学習による動作の獲得
・複数ロボットの協調作業
・ロボットやシステムの異常検知、異常回避
・人とロボットの協調
・ロバストな自律システム
・ロボットアーム制御
・ロボットのハードウェアとセンサの研究開発

ファクトリー/プロセスオートメーションの最適化
生産性の向上は産業における特に重要な技術のひとつです。業界を問わず個々の機械から工場全体の最適化まで幅広く取り組みます。
・パラメータチューニングによる工作機械の性能向上
・プロセスオートメーションの最適化

ゼロダウンタイム
工場設備は1台・短期間の機械停止が、生産設備全体にとっての大きな経済的損失を招きます。故障発生前の異常検知、寿命予測により予防保全を可能にします。
・異常検知,予測
・異常の分類,原因分析
・消耗部品の寿命予測

交通

・移動体の自動運転制御
・センサフュージョン
・学習による制御
・自律分散システム
・プランニングなどの最適化問題

バイオヘルスケア

バイオヘルスケアチームでは、膨大なゲノム,オミックスデータを解析し、新しい医療の実現を目指しています。私達は次世代シーケンサを持っており、様々な解析をおこなっています。チームでは特に次のテーマに取り組んでいます
・ゲノム、オミックス解析
・大規模網羅的解析データに対する分析
・がん及び稀少疾患の検査、診断、予後予測
・医療画像診断システム

コミュニケーション

コミュニケーションチームでは、DeNAとの協業におけるPFDeNAでのサービス展開や、次世代のロボット分野に貢献する技術として、機械とのコミュニケーションの実現に挑戦しています。PFDeNAでは、DeNAとPreferred Networks両社の「新しいことに挑戦する」という遺伝子を継承し、深層学習や高度な機械学習などを活用したサービスの企画・開発・運営およびソリューションの提供を行います。
・自然言語処理
・対話処理
・マルチモーダルコミュニケーション
・センサ・デバイス制御

機械学習

機械学習は各種の問題解決に取り組むために必要なツールとして使われていますが、Chainer フレームワークの開発など機械学習そのものの研究開発にも取り組んでいます。
・深層学習
・強化学習
・大規模並列分散学習
・弱教師有り学習、転移学習、教師なし学習
・深層生成モデル
・画像認識
・対話モデル
・異常検知

シミュレーション

・環境のシミュレーション、特に機械学習(教師あり学習、強化学習)に利用するための環境作り
・センサのシミュレーション、カメラ、ライダー

エッジデバイス

・組み込みプログラミング
・ハードウェア記述言語(VHDL, Verilog, RTL)
・コンパイラ, LLVMバックエンド開発

ネットワーク

PFNではネットワークの知能化を目指しています。来るエッジヘビーコンピューティングの世界に向けて、機械学習などの要素技術をネットワーク分野へ適応できないか取り組みを進めています。
・SDN/SDI
・ネットワーク仮想化
・フィールドネットワーク
・無線ネットワーク
・ネットワーク最適化・輻輳制御の高度化
・移動体デバイスにおける信頼性の向上
・プログラマブルなネットワークデバイス

ハイパフォーマンスコンピューティング

・高速インターコネクト
・コンピュータアーキテクチャ
・マイクロプロセッサの設計
・スーパーコンピュータの設計・運用
・大規模並列計算プログラムの開発
・低消費電力プロセッサの設計

製品開発

研究開発成果物が真の意味で実用化されるためには、ユーザの手元で実際に安定して動作する製品として扱えるようになっていなければなりません。PFNでは最新の技術をいち早くユーザに届けるための製品開発を行っています。

製品開発作業では研究開発チームとともに作った機械学習のエンジンを製品に取り入れることに加え、テストも含めた製品としての安定したコードを生成していくことが求められます。また、設計の段階からパッケージングやシステムインテグレーション、運用、サポートまで考慮する必要があります。

製品開発の主な業務内容:

・研究開発成果物の製品化(I/Fの統一、リファクタリングによる品質向上、状況に合わせた作り直し)
・社内/社外研究者の研究活動を加速させるためのプラットフォーム開発
・研究開発成果物を既存のシステムに組み込むためのミドルウェア開発(Chainer、SensorBee、etc)
・製品/サービスの運用サポート、OSSのコミュニティサポート
・製品導入支援

製品開発では次のようなスキルを持ったエンジニアを募集しています。

・数学的な素養が要求される技術を高品質で記述・検証する能力
・ソフトウェアテスト、CI
・UI、フロントエンド開発
・クラウドサービス運用
・システムインテグレーション
・コンテナ技術、OS仮想化

機械学習の製品を提供するにあたっては、機械学習以外にも考慮しなければならないこと、開発しなければならないものが多く存在します。製品開発のエンジニアとしては上記のスキルすべてを兼ね備えている必要はありません。何かしらの特化した製品開発技術を持ちそれを幅広い分野に対して柔軟に応用できる人材が求められます。ユーザの立場を考えるとどのような形で製品を提供すれば良いのか、どうすれば研究者がより快適に研究ができるのか、など機械学習の深い理解がなくてもエンジニアが製品開発の立場から考え貢献できる場面は多くあります。多様性を重視するPFNに新しい価値・知見をもたらす製品開発エンジニアの応募をお待ちしております。

経理/財務/監査

経理財務(CFO 補佐)、監査

仕事内容:
以下の分野におけるリーダー候補(複数業務を担当して頂きます)
・財務会計、決算業務 (業務内製化に伴うシステム、プロセスの構築)
・管理会計、予算管理
・プロジェクト予算作成、管理
・税務戦略の策定 (移転価格、海外税務含む)
・戦略的な資本政策の立案 (資金調達、銀行政策)
・海外子会社の管理
・合弁会社の管理

必須経験:
以下のうち、複数の業務経験があること。
・税務戦略、企画立案(海外法人含む)
・事業計画、予算管理 (FP&A)
・財務会計、決算業務
・管理会計プロセスの構築
・資本政策の立案
・M&A、企業評価、事業開発
・Audit, 監査業務

必要資格:
・MBA Preferred
・CPA Preferred
・英語 必須

望ましい人柄、経験:
当社の事業に興味のある方。
事業会社の経理、財務部門における勤務経験のある方。
監査法人における勤務経験のある方。
会計、給与システム(ERP含む)の導入経験のある方。
管理職経験のある方。
好奇心に富み、向学心のある人。自ら実務を行い、手の動く方。

Researcher

リサーチャーは

・最先端の研究現場に身を置く(博士号を持っている/博士課程で研究中)
・自分自身で質の高い研究成果を生み出しつつ、それを正しくエンジニアに伝える
・時にはエンジニアと一緒になりプロダクトを創り出していく

という仕事がメインになります。また、研究がどのように実際の社会へ価値を提供していくのかを見極めてもらうために、外とのコミュニケーションも非常に重要です。
雇用形態は、専任である正社員採用と博士課程在籍中の人のために契約社員採用があります。

応募資格

能力が秀でていることはもちろん、成し遂げるのが困難なミッションに対して余すところなく力を発揮できる高いモチベーションを持った人だけを採用します。
以下が必要条件になります。
・メジャーな国際学会に継続的に(年2本以上)論文を通していること
・コンピュータサイエンスのすべての分野、またはハードウェアや制御のすべての分野に精通していること
・自分の研究分野に対しては、世界で一番優れている/唯一といえる要素があること
・技術を実用化する高い意思があること(オープンソースやプロジェクトでの成果を高く評価します)
・高い意思を継続できること

応募方法/採用プロセス

リサーチャーは通年採用となります。
リサーチャー職を希望される方は以下の必要書類をご送付下さい。
宛先はhr-pfn@preferred.jpです。必要な書類は以下となります。

・履歴書
・研究成果がわかるもの(自分が携わった論文をすべて送ってください)
・志望動機(どのような研究を実用化していきたいか、等)

*頂戴した応募書類は採用活動のみを目的として社内で閲覧しますので、
予めご了承の上ご応募下さい

書類選考に通過しましたら、弊社リサーチャー・エンジニアとの面接となります。
面接を通過された方には、条件面のご相談をさせて頂き、内定を通知いたします。

各種条件

勤務地
正社員採用の場合、本社での勤務となります。契約社員採用の場合は遠隔地からの勤務も可能です。

福利厚生
各種社会保険完備(厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険)
リフレッシュ休暇(年一回)、産前産後休暇、育児休暇、慶弔休暇等
定期健康診断実施

待遇
経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
交通費支給、年2-3回査定
試用期間3ヶ月(試用期間中の給料は別途相談)
基本給に加え、会社業績および個人のパフォーマンスに応じたボーナス(年二回、8月/2月)
ノートPC、デスクトップPC、PCパーツ、購入補助

勤務体系
週休二日制(土・日)、祝祭日、年末年始休暇
所定労働時間8時間、休憩時間1時間
当社規定による年次有給休暇制度

Engineer

エンジニアは

・研究成果をソフトウェア/ハードウェアやサービスに適用し創りこんで行く
・ソフトウェア/ハードウェアやサービスの品質を検証し、高める
・時には研究者となり新しい技術を生み出していく

という仕事がメインになります。リサーチャーと同様、エンジニアも外とのコミュニーションを積極的にとってもらうことにより、シーズを生み出す現場に身を置くだけでなく、市場のニーズを的確に読むことのできる資質を身に着けることが必要です。
雇用形態は、専任である正社員採用と大学/大学院在籍中の人のために契約社員採用があります。

応募資格

エンジニアに求める資質は多岐にわたりますが、継続的に成果を生み出していくためには、能力の高さはもちろんのこと、リサーチャーや他のエンジニアを交えたチームで高い生産性を出していくことが重要になります。必要とされるのは、誰にもまけない技術的な能力を持っていることに加え、他の人の能力を把握し協調する能力となります。エンジニアになるためには、これらに加えて以下が必要条件になります。

・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
(対外的にも高く評価されていることが必須です)
・新しい知識をすぐに取り込むことができること
・ソフトウェア/ハードウェアの完成・品質向上に対して意識が高いこと

ソフトウェアエンジニア

– 4年制大学情報系の学士もしくは同等の知識と経験
(コンピューターサイエンス系学科の修士号や博士号は歓迎します)
– C, C++ , Ruby, Python, Go, Java, Scala, Lua, CUDA, JavaScript
いずれかについての充分なプログラミング知識
(他のプログラミング言語に関する知識は歓迎します)
– UNIX / Linux または Windows 環境におけるソフトウェア開発能力

ハードウェアエンジニア

– 4年制大学機械系の学士もしくは同等の知識と経験
(機械系学科の修士号や博士号は歓迎します)
– CAD,回路設計,ハードウェアアーキテクチャ
(他のハードウェアや制御に関する知識は歓迎します)
– ソフトウェアの研究開発者を交えたチームで切磋琢磨し,お互いの強みを活かせること

自動運転エンジニア(認識系)

業務内容
– 自動運転向けのコンピュータビジョンやディープラーニングのアルゴリズム開発及び実装
– 自動運転分野に関する研究

必要な経験/スキル
– オブジェクト検出、多物体トラッキング、セマンティックセグメンテーション、Visual SLAM、Visual Odometryのいずれかの経験
– ディープラーニングの経験
– Python と C++によるプログラミング能力
– 英語または日本語でのコミュニケーション能力

自動運転エンジニア(プランナ開発)

業務内容
– 自動運転向けのモーションプランニング、低レベル制御の設計と実装
– 上記に関する研究

必要な経験/スキル
– 移動ロボット、車両の低レベル制御、モーションプランニングアルゴリズム、モーションプランニングのための機械学習、不確実性を考慮した確率モデリング、運転データからの交通モデリングなど、自動運転のプランナ開発に関するいずれかの経験
– C++またはPythonによるプログラミング経験
– 英語または日本語でのコミュニケーション能力

望ましい経験/スキル
– C++とPythonによるプログラミング経験
– Matlab/Simulinkの経験

自動運転エンジニア(シミュレーター開発)

業務内容
– 自動運転のプランナ開発のためのMILS/SILS (Model/Software In the Loop Simulation) 環境および関連ツールの開発とメンテンナンス

必要なスキル/経験
– MILS/SILS環境の開発経験
– Linux/Windowsでのシステム開発経験
– C++によるソフトウェア開発経験
– Matlab/Simulinkの経験
– 英語または日本語でのコミュニケーション能力

望ましいスキル/経験
– Pythonによるプログラミング経験

FPGA/ASIC 開発 エンジニア

主な業務内容
– アルゴリズムのRTL でのインプリメント
– FPGAによるプロトタイピング開発業務(RTLコーディング、ファームウェア等)
– FPGA/ASIC のための論理回路のシンセシスおよびタイミングクロージャー
– FPGA/ASIC の bringup および debug
– FPGA/ASIC のためのアルゴリズムの研究、検証、改良
– ASIC デザインの論理検証

必要な経験/スキル
– 5年以上のFPGA/ASICのロジックデザインエンジニアとしての開発経験
– FPGA/ASICのボードデザインおよびボード bringup 経験
– RTLコーディング(VHDL,Verilog等)とシンセシスの経験
– 開発したボードの bringup およびデバッグ経験
– ロジックアナライザー、オシロスコープなどの測定器の取り扱い経験

応募方法/採用プロセス

エンジニアは通年採用となります。
エンジニア職を希望される方は以下の必要書類をご送付下さい。宛先はhr-pfn@preferred.jpです。

・履歴書
・開発成果がわかるもの(自分が携わった論文や、開発したプロダクトおよびプレゼンテーション資料、プログラミングコンテストの戦歴、ブログやホームページのアドレス等)
・志望動機

*頂戴した応募書類は採用活動のみを目的として社内で閲覧しますので、
予めご了承の上ご応募下さい

書類選考に通過しましたら、弊社リサーチャー・エンジニアとの面接となります。
面接を通過された方には、条件面のご相談をさせて頂き、内定を通知いたします。

各種条件

勤務地
正社員採用の場合、本社での勤務となります。契約社員採用の場合は遠隔地からの勤務も可能です。

福利厚生
各種社会保険完備(厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険)
リフレッシュ休暇(年一回)、産前産後休暇、育児休暇、慶弔休暇等
定期健康診断実施

待遇
経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
交通費支給、年2-3回査定
試用期間3ヶ月(試用期間中の給料は別途相談)
基本給に加え、会社業績および個人のパフォーマンスに応じたボーナス(年二回、8月/2月)
ノートPC、デスクトップPC、PCパーツ、購入補助

勤務体系
週休二日制(土・日)、祝祭日、年末年始休暇
所定労働時間8時間、休憩時間1時間
当社規定による年次有給休暇制度