募集内容

業務内容	本ポジションでは、社内向けの機械学習プラットフォームと社外向けのクラウドサービス双方の開発・運用を共に行っていただくエンジニアを募集します。下記は業務内容の一例です。列挙された以外にも様々な業務があり、幅広い領域の先端的な課題に取り組みます。【業務内容の一例】 ■自由度・拡張性・使いやすさのトレードオフを見極めた大規模機械学習プラットフォームの機能設計と開発・機械学習ワークフローツール、実験管理ツール、GPU や MN-Core 向け統合開発環境の構築・Kubernetes 機能を使用した分散キャッシュシステムの開発と運用・大規模な機械学習ワークロードの実行をサポートするCI基盤やコンテナイメージレジストリキャッシュの開発・複数のテナントが使用する Kubernetes クラスタの権限、ネットワーク等の分離設計と導入・テナントユーザ向けのモニタリングサービスの開発と運用・クラスタを使いやすくするためのユーザポータル開発、運用管理システムの開発 ■自動化等による運用効率の改善・自動サーバプロビジョニング、パブリッククラウド連携による運用効率化、インフラ健全性の自動診断と保守省力化 ■計算資源（GPU、MN-Core を含む）配分の最適化・Kubernetes scheduler の機能拡張、リソース利用量制限拡張の開発、利用実績に基づくリソース要求量提案機能の開発本ポジションでは、社内向けの機械学習プラットフォームと社外向けのクラウドサービス双方の開発・運用を共に行っていただくエンジニアを募集します。下記は業務内容の一例です。列挙された以外にも様々な業務があり、幅広い領域の先端的な課題に取り組みます。【業務内容の一例】 ■自由度・拡張性・使いやすさのトレードオフを見極めた大規模機械学習プラットフォームの機能設計と開発・機械学習ワークフローツール、実験管理ツール、GPU や MN-Core 向け統合開発環境の構築・Kubernetes 機能を使用した分散キャッシュシステムの開発と運用・大規模な機械学習ワークロードの実行をサポートするCI基盤やコンテナイメージレジストリキャッシュの開発・複数のテナントが使用する Kubernetes クラスタの権限、ネットワーク等の分離設計と導入・テナントユーザ向けのモニタリングサービスの開発と運用・クラスタを使いやすくするためのユーザポータル開発、運用管理システムの開発 ■自動化等による運用効率の改善・自動サーバプロビジョニング、パブリッククラウド連携による運用効率化、インフラ健全性の自動診断と保守省力化 ■計算資源（GPU、MN-Core を含む）配分の最適化・Kubernetes scheduler の機能拡張、リソース利用量制限拡張の開発、利用実績に基づくリソース要求量提案機能の開発変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	・ソフトウェア開発経験 (Go または Rust) ・次のうち1つ以上の分野での実務経験・Web アプリケーション（バックエンド・フロントエンド）の開発・運用（TypeScript, Go）、品質管理・セキュリティ業務・Linux サーバの運用・AWS や Google Cloud などのパブリッククラウドを用いたシステムの開発・運用・品質管理・セキュリティ業務・ビジネスレベルの日本語能力（JLPT N2 相当）【求める人材像】・様々な分野への関心、新たな技術領域の知見獲得の意欲のある方・チームを支える圧倒的な強みを持っている方、もしくは、チームを越えた幅広い経験を持っている方・同職種・他職種に関わらずリスペクトして一緒に楽しく働ける方・強みを活かして、チームメンバと助け合える方・誰の持ち物かに関わらず自分事として捉え課題解決を推進できる方・様々な専門性を持つ人がいる環境で新しいことを吸収し、楽しめる方	・ソフトウェア開発経験 (Go または Rust) ・次のうち1つ以上の分野での実務経験・Web アプリケーション（バックエンド・フロントエンド）の開発・運用（TypeScript, Go）、品質管理・セキュリティ業務・Linux サーバの運用・AWS や Google Cloud などのパブリッククラウドを用いたシステムの開発・運用・品質管理・セキュリティ業務・ビジネスレベルの日本語能力（JLPT N2 相当）【求める人材像】・様々な分野への関心、新たな技術領域の知見獲得の意欲のある方・チームを支える圧倒的な強みを持っている方、もしくは、チームを越えた幅広い経験を持っている方・同職種・他職種に関わらずリスペクトして一緒に楽しく働ける方・強みを活かして、チームメンバと助け合える方・誰の持ち物かに関わらず自分事として捉え課題解決を推進できる方・様々な専門性を持つ人がいる環境で新しいことを吸収し、楽しめる方
必要な免許・資格	特になし
学歴	不問
求人の特色	【補足】【本ポジションの魅力】・オンプレミスの大規模な機械学習クラスタで高レイヤから低レイヤまですべてをコントロールする経験ができる・オンプレミスとパブリッククラウドのハイブリッドな構成でどちらの経験もできる・HPC（高性能計算）とクラウドネイティブの境界領域というますます重要になる分野の経験ができる・外販のクラウドサービスとして Kubernetes を中心とする機械学習プラットフォームの立ち上げを経験できる・Kubernetes を始めとする OSS コミュニティへの貢献、ミートアップでの登壇が推奨されている【チームでの働き方】・関西在住のメンバもおりリモートワークが主体・オフィスに出社して勤務している方もいます PFN のさまざまな研究開発や事業は機械学習やシミュレーションを中心とした膨大な計算量とデータによって支えられています。この計算基盤は設計から運用までを基本的に自社で行っており、PFNの価値と競争力の源泉となっています。先進的なデータセンタ設備、ハードウェア、ソフトウェアの研究開発を実施し、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を構築・運用しています。機械学習プラットフォームチームでは研究開発を加速させるため、Kubernetes をはじめとするクラウドネイティブ技術を活用して大規模な機械学習プラットフォームの開発運用に挑戦しています。 PFN は社外のお客様向けにクラウドサービスとして PFN 独自の AI プロセッサーである MN-Core シリーズの提供を始めており、順次設備とユーザの拡大を進めています。本ポジションでは社内向けのプラットフォームに加えて、MN-Core シリーズを社外向けのクラウドサービスとして提供するためのプラットフォームの開発・運用にも取り組みます。社外向けのプラットフォームは社内向けと比較してより厳密なテナント間の分離や高いセキュリティが求められるため、社内向けとは異なる設計の新しいプラットフォームとして開発運用しています。【本ポジションの魅力】・オンプレミスの大規模な機械学習クラスタで高レイヤから低レイヤまですべてをコントロールする経験ができる・オンプレミスとパブリッククラウドのハイブリッドな構成でどちらの経験もできる・HPC（高性能計算）とクラウドネイティブの境界領域というますます重要になる分野の経験ができる・外販のクラウドサービスとして Kubernetes を中心とする機械学習プラットフォームの立ち上げを経験できる・Kubernetes を始めとする OSS コミュニティへの貢献、ミートアップでの登壇が推奨されている【チームでの働き方】・関西在住のメンバもおりリモートワークが主体・オフィスに出社して勤務している方もいます PFN のさまざまな研究開発や事業は機械学習やシミュレーションを中心とした膨大な計算量とデータによって支えられています。この計算基盤は設計から運用までを基本的に自社で行っており、PFNの価値と競争力の源泉となっています。先進的なデータセンタ設備、ハードウェア、ソフトウェアの研究開発を実施し、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を構築・運用しています。機械学習プラットフォームチームでは研究開発を加速させるため、Kubernetes をはじめとするクラウドネイティブ技術を活用して大規模な機械学習プラットフォームの開発運用に挑戦しています。 PFN は社外のお客様向けにクラウドサービスとして PFN 独自の AI プロセッサーである MN-Core シリーズの提供を始めており、順次設備とユーザの拡大を進めています。本ポジションでは社内向けのプラットフォームに加えて、MN-Core シリーズを社外向けのクラウドサービスとして提供するためのプラットフォームの開発・運用にも取り組みます。社外向けのプラットフォームは社内向けと比較してより厳密なテナント間の分離や高いセキュリティが求められるため、社内向けとは異なる設計の新しいプラットフォームとして開発運用しています。

雇用形態	正社員試用期間：有/3ヶ月備考：待遇に変更なし
勤務地	勤務地1 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル（受付3階）勤務地その他東京都 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地受動喫煙対策屋内全面禁煙
給与	想定年収 800 ～ 1400 万円月給 50 ～ 85万円給与形態固定給制(月給制) 年収例経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
勤務時間	[勤務時間] 9:00 ～ 18:00（実働：8時間00分）休憩時間：60分 [平均残業時間] 確認中 [みなし残業] 確認中
休日・休暇	[年間休日] 120日 [年次有給休暇] 26～26日土曜日日曜日祝日年末年始産休育児（下限日数は、入社直後の付与日数となります）（下限日数は、入社直後の付与日数となります）
手当・福利厚生	通勤手当残業手当
昇給・賞与	[昇給]年1回 [賞与]年2回
保険	健康厚生年金雇用労災

勤務条件

雇用形態	正社員試用期間：有/3ヶ月備考：待遇に変更なし
勤務地	勤務地1 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル（受付3階）勤務地その他東京都 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地受動喫煙対策屋内全面禁煙
給与	想定年収 800 ～ 1400 万円月給 50 ～ 85万円給与形態固定給制(月給制) 年収例経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
勤務時間	[勤務時間] 9:00 ～ 18:00（実働：8時間00分）休憩時間：60分 [平均残業時間] 確認中 [みなし残業] 確認中
休日・休暇	[年間休日] 120日 [年次有給休暇] 26～26日土曜日日曜日祝日年末年始産休育児（下限日数は、入社直後の付与日数となります）（下限日数は、入社直後の付与日数となります）
手当・福利厚生	通勤手当残業手当
昇給・賞与	[昇給]年1回 [賞与]年2回
保険	健康厚生年金雇用労災

企業情報

企業名	株式会社Preferred Networks
企業HP	https://www.preferred-networks.jp/
本社所在地	〒1000004 東京都千代田区大手町 1-6-1 大手町ビル
事業内容	深層学習やロボティクスなどの先端技術を応用したソフトウェア・ハードウェア・ネットワーク技術の研究・開発・販売 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を提供・自動運転やコネクテッドカーに関する技術開発・人間の生活空間で仕事をするロボットの開発・深層学習を用いたオミックス解析・医用画像解析・化合物解析・イラスト、マンガ、アニメーションへの深層学習応用・ディープラーニングフレームワーク『Chainer』とエクステンション・ディープラーニング専用プロセッサー『MN-Core』・PyTorchユーザ向けに深層強化学習ライブラリ「PFRL」	深層学習やロボティクスなどの先端技術を応用したソフトウェア・ハードウェア・ネットワーク技術の研究・開発・販売 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を提供・自動運転やコネクテッドカーに関する技術開発・人間の生活空間で仕事をするロボットの開発・深層学習を用いたオミックス解析・医用画像解析・化合物解析・イラスト、マンガ、アニメーションへの深層学習応用・ディープラーニングフレームワーク『Chainer』とエクステンション・ディープラーニング専用プロセッサー『MN-Core』・PyTorchユーザ向けに深層強化学習ライブラリ「PFRL」
設立年月日	2014年 3月26日
代表者	西川徹
資本金	1億700万円
従業員数	350名（平均年齢：33歳）