募集内容

業務内容	■大規模な計算基盤の実現に関する企画、設計および研究開発 ■CPU/GPU/MN-Coreを組み合わせたドメイン最適化された計算基盤の企画・設計・クラスタ型計算機の設計・規模性の高い計算機を支えるインターコネクトネットワークおよびデータセンタ規模ネットワーク技術・規模性の高い計算機を支えるストレージ階層、ストレージシステム ■規模性の高い計算機を支える技術の研究開発・エネルギー効率の良い大規模計算機システム・高い電力密度をもつ高性能計算機の構成技術・高い熱密度をもつ高性能計算機の構成技術・スケーラブルな計算基盤の監視・管理技術・管理運用しやすい大規模計算システム ■大規模なクラスタ計算機の継続的な性能改善・物理的なシステムメトリクス収集とそれを用いた既存システムの改善、新規設計へのフィードバック ■大規模な計算基盤の実現に関する企画、設計および研究開発 ■CPU/GPU/MN-Coreを組み合わせたドメイン最適化された計算基盤の企画・設計・クラスタ型計算機の設計・規模性の高い計算機を支えるインターコネクトネットワークおよびデータセンタ規模ネットワーク技術・規模性の高い計算機を支えるストレージ階層、ストレージシステム ■規模性の高い計算機を支える技術の研究開発・エネルギー効率の良い大規模計算機システム・高い電力密度をもつ高性能計算機の構成技術・高い熱密度をもつ高性能計算機の構成技術・スケーラブルな計算基盤の監視・管理技術・管理運用しやすい大規模計算システム ■大規模なクラスタ計算機の継続的な性能改善・物理的なシステムメトリクス収集とそれを用いた既存システムの改善、新規設計へのフィードバック変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	該当分野への強いモチベーション・「大規模な計算機をつくること」にわくわくする方・進歩の速い分野に適応して意欲的に知識を吸収できる方・幅広い技術領域への興味・加えて、以下の経験と能力（互換性のある経験でも可）コンピューターサイエンスあるいはそれの類する分野の学位（修士・博士）・日常レベルの日本語あるいは英語でのコミュニケーション能力・大規模計算機のワークロード（機械学習・深層学習等）の知識・基礎的なプログラミング能力	該当分野への強いモチベーション・大規模な計算機をつくること」にわくわくする方・進歩の速い分野に適応して意欲的に知識を吸収できる方・幅広い技術領域への興味・加えて、以下の経験と能力（互換性のある経験でも可）コンピューターサイエンスあるいはそれの類する分野の学位（修士・博士）・日常レベルの日本語あるいは英語でのコミュニケーション能力・大規模計算機のワークロード（機械学習・深層学習等）の知識・基礎的なプログラミング能力
必要な免許・資格	特になし
学歴	不問
求人の特色	【応募書類】必須・カバーレターを応募フォームにてご記入ください。（日本語の場合は800-1200文字、英語の場合は400words程度）※ カバーレターには下記内容を含めてください・PFNでやりたいこと、モチベーション・レジュメでカバーできなかったスキル・経験の詳細・文字で説明しづらい場合は、自己紹介形式のスライド素材などでもかまいません可能な範囲で以下の資料の提示・公開可能なソフトウェア開発物(GitHubリポジトリ、 OSSプロジェクトへの貢献、その他) ・論文・対外発表・執筆物(書籍、雑誌、その他)のリスト必須・カバーレターを応募フォームにてご記入ください。（日本語の場合は800-1200文字、英語の場合は400words程度）※ カバーレターには下記内容を含めてください・PFNでやりたいこと、モチベーション・レジュメでカバーできなかったスキル・経験の詳細・文字で説明しづらい場合は、自己紹介形式のスライド素材などでもかまいません可能な範囲で以下の資料の提示・公開可能なソフトウェア開発物(GitHubリポジトリ、 OSSプロジェクトへの貢献、その他) ・論文・対外発表・執筆物(書籍、雑誌、その他)のリスト【業務概要】 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によって支えられています。計算能力を提供するための計算基盤はPFNの価値の創造の源泉です。計算基盤に関する先進的な研究開発を実施し、継続的に自社計算基盤の拡大に努めています。これまでの数年間は、自社開発のアクセラレータ（MN-Core）の開発と、GPUやMN-Coreを用いた計算基盤の構築と運用、それを活用するためのミドルウェア群の開発に取り組んできました。2021年現在、2000GPU規模の計算基盤および、200MN-Core規模の計算基盤を運用しています。 2020年から運用を開始したMN-3(MN-Coreを用いた計算基盤)はスーパーコンピューターの省電力性能を競うGreen500ランキングで世界一位を獲得(2020/6, 2021/6, 2021/11リストの3回）しています。これからも、GPUおよび新たに開発をおこなっている新アクセラレータ（MN-Core2）を使った計算基盤の拡大を計画しています。本ポジションでは、これらの計算基盤に関わる業務を遂行するエンジニアならびにリサーチャーを募集します。カッティングエッジな巨大計算基盤の実現に意欲のある方の応募をお待ちしています。本ポジションにおける「大規模計算基盤の研究開発」には以下の業務内容が含まれます。ここで列挙した以外にも計算力を獲得するための様々な研究課題があり、幅広い領域の先端的な課題に取り組むことができます。 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によって支えられています。計算能力を提供するための計算基盤はPFNの価値の創造の源泉です。計算基盤に関する先進的な研究開発を実施し、継続的に自社計算基盤の拡大に努めています。これまでの数年間は、自社開発のアクセラレータ（MN-Core）の開発と、GPUやMN-Coreを用いた計算基盤の構築と運用、それを活用するためのミドルウェア群の開発に取り組んできました。 2021年現在、2000GPU規模の計算基盤および、200MN-Core規模の計算基盤を運用しています。 2020年から運用を開始したMN-3(MN-Coreを用いた計算基盤)はスーパーコンピューターの省電力性能を競うGreen500ランキングで世界一位を獲得(2020/6, 2021/6, 2021/11リストの3回）しています。これからも、GPUおよび新たに開発をおこなっている新アクセラレータ（MN-Core2）を使った計算基盤の拡大を計画しています。本ポジションでは、これらの計算基盤に関わる業務を遂行するエンジニアならびにリサーチャーを募集します。カッティングエッジな巨大計算基盤の実現に意欲のある方の応募をお待ちしています。本ポジションにおける「大規模計算基盤の研究開発」には以下の業務内容が含まれます。ここで列挙した以外にも計算力を獲得するための様々な研究課題があり、幅広い領域の先端的な課題に取り組むことができます。

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）