お問い合わせ番号：566200　最終確認日：2026年05月19日

金融プロジェクト機械学習エンジニア

株式会社Preferred Networks

お問い合わせ番号：566200　最終確認日：2026年05月19日

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募集内容

業務内容	PFNは、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、PFNに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。金融プロジェクトでは、機械学習および金融市場に関する知見を活かした金融時系列予測モデル開発や、深層学習および金融工学の知見を活かした Deep Hedgingの技術を中心とした金融派生商品のリスク評価手法の開発を行っています。金融プロジェクト機械学習エンジニアは、PFN内の機械学習の知見と競争力のある学習基盤を活用し、顧客企業と共同で金融業界の課題解決に取り組み、価値を創造する仕事です。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。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・対象となる実際の金融商品に関するデータおよびその運用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・（金融分野以外での）データ分析・機械学習モデルの開発 PFNは、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、PFNに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。金融プロジェクトでは、機械学習および金融市場に関する知見を活かした金融時系列予測モデル開発や、深層学習および金融工学の知見を活かしたDeep Hedgingの技術を中心とした金融派生商品のリスク評価手法の開発を行っています。金融プロジェクト機械学習エンジニアは、PFN内の機械学習の知見と競争力のある学習基盤を活用し、顧客企業と共同で金融業界の課題解決に取り組み、価値を創造する仕事です。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。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・対象となる実際の金融商品に関するデータおよびその運用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・（金融分野以外での）データ分析・機械学習モデルの開発変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	■金融業・クオンツ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 ■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（業界・分野不問）・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 ■数学、自然科学（物理、化学など）に関する、大学卒業程度の知識（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）	■金融業・クオンツ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 ■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（業界・分野不問）・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 ■数学、自然科学（物理、化学など）に関する、大学卒業程度の知識（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）
必要な免許・資格	特になし
学歴	不問

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）