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金融領域に特化したソリューションビジネス開発を担当し、金融機関との共同プロジェクトの推進やアカウントマネジメント、新規クライアント・パートナーの開拓、ソリューションの企画・提案を行います。クライアントの課題とPFNの技術アセットをつなぎ、事業戦略の策定・実行や契約面の交渉・調整にも携わります。
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PFNのソリューションビジネスにおいて、各産業領域のクライアントやパートナー企業とのプロジェクトを推進するビジネス開発人材を募集しています。新規クライアント・パートナーの開拓、エンジニアと協働したソリューション提案、契約条項等の交渉を担当します。クライアントのニーズを引き出し、課題解決方法の検討・提案や事業戦略の策定・実行を支援します。
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PFNの材料事業を担うリサーチャーとして、Matlantisの研究開発、他社との材料の共同開発、新しい材料開発手法の研究開発およびプロダクト化に取り組みます。研究成果を再利用可能な形式に整備し、社内他部門と連携して研究開発を加速する技術資産を構築します。
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創薬分野における新規技術の研究開発および製品化を担い、革新的なアルゴリズムの設計・実装や他機関との共同研究を行います。最先端の計算科学を活用し、創薬プロセスを広くカバーするプラットフォームの構築を目指すチームのリサーチャーです。
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Preferred Networks の機械学習プラットフォームにおいて、深層学習アクセラレータやインターコネクトの統合、大規模分散利用に関わるソフトウェア開発を行います。ハードウェア・ソフトウェア両面の知見を活かし、機械学習プラットフォーム全体のパフォーマンスを支える研究開発に取り組みます。社内向けに加え、MN-Core シリーズを社外向けクラウドサービスとして提供するプラットフォームの開発・運用にも携わります。
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Preferred Networks の機械学習プラットフォームで用いられる Kubernetes クラスタのネットワークを設計、開発、運用するポジションです。コンテナネットワークやデータセンターネットワークの課題に取り組み、社内向けに加えてMN-Core シリーズを社外向けクラウドサービスとして提供するプラットフォームの開発・運用も担当します。
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Preferred Networks が提供する機械学習向けクラウドサービスの Web アプリケーションについて、企画・開発・運用を担当します。マネジメントコンソールや実験管理サービスなどを対象に、Web フロントエンドからバックエンド、インフラまで一貫して取り組みます。社内向けに加え、MN-Core シリーズを社外向け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。
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本ポジションでは、自社計算基盤の拡大に関する先進的な研究開発を行います。GPUおよび新アクセラレータ（MN-Core2）を使った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ています。
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事業運営に関わる企画・管理から、日々の円滑な運営を支える実務までを担います。事業計画策定のサポートや予実管理、社内業務フローの設計・見直し、契約書の一次確認・締結管理などを行います。業務自体を設計し、誰でも運用可能な仕組みとして定着させることがミッションです。
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社内向けと社外向け双方のストレージシステムの開発・運用を行うエンジニアを募集しています。ファイル・オブジェクトストレージの構築・運用、社内サポート、高速読み書き技術の研究開発、ストレージ関連ハードウェアの評価・調達などを担当します。
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機械学習やシミュレーションを支える計算基盤の拡大に向け、計算基盤に関する先進的な研究開発を実施します。大規模な計算基盤の企画・設計、構築・運用、性能改善などに関わるエンジニアならびにリサーチャーを募集します。
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次世代AI半導体を搭載した大規模計算インフラシステムやクラウドサービス等の拡販に向け、製品完成前からグローバル市場を開拓し、事業を牽引します。顧客への価値提案やローンチカスタマー・PoCパートナーの開拓に加え、顧客の声を製品仕様へフィードバックします。BizDevチームと連携し、システム／インフラとして継続的に価値を提供する事業構造を構築します。
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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・運用を行うエンジニアの募集です。大規模機械学習プラットフォームの設計・開発、運用効率の改善、Kubernetes schedulerの研究開発などを担当します。
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Preferred Networksが開発する次世代AI半導体を搭載した大規模計算インフラシステムやクラウドサービスなどの拡販に向け、製品完成前からグローバル市場を開拓し、事業を牽引する役割です。顧客への価値提案やPoCの推進、顧客の声の開発部門へのフィードバック、システム／インフラとしてのビジネスモデル構築を担います。
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AI半導体における事業開発を担当し、市場調査・競合調査から販売戦略・事業計画の策定、マーケティング・PR活動の推進、開発チームへのフィードバックまで幅広く推進します。市場機会の特定や国内外のアライアンス企画、製品のマーケティング活動も担います。
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MN-Coreシリーズの開発を強化するため、ASICフロントエンドエンジニアとして継続した研究開発を担う次世代リーダー候補を募集しています。MN-Coreのアーキテクチャ研究開発、ASIC/機能ブロック仕様策定、RTLコーディング、論理検証、合成/STA、バックエンドベンダーのサポート、実機評価/デバッグを行います。
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大規模言語モデルの事後学習を行い、実用化に必要なモデルを作り上げるための研究開発に取り組みます。事後学習手法、高品質なデータ合成手法、ベンチマークおよびその構築手法について、既存研究の調査・実装から新規手法の研究開発まで担当します。LLMを利用したプロダクトや他ドメインに特化したプロジェクトとも連携し、大規模言語モデルの産業応用を推し進めます。
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VLMチームで、自社開発LLM「PLaMo」を視覚情報と言語を統合的に扱えるよう拡張したPLaMo-VLの研究開発・提供を担います。モデル設計、データ開発、学習・評価、推論最適化から実環境への導入まで、VLM基盤技術の開発ライフサイクル全体に取り組みます。事業・プロダクトチームと連携し、研究開発の成果をプロダクトやソリューションに導入・展開します。
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大規模言語モデル（LLM）の事前学習に必要な研究開発に取り組み、高性能な事前学習モデルを構築します。データセット戦略・モデルアーキテクチャ・学習手法の研究開発のほか、大規模・長期間の学習を効率よく安定して実行するための取り組みも行います。
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推論最適化チームで、自社開発LLMの推論性能向上や推論エンジンの開発、カスタマイズ・デプロイの支援、OSSコミュニティ活動を担当します。担当業務は専門・経験を考慮のうえ決定します。
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エンタープライズ向けフロントエンドエンジニアとして、顧客企業に向けたフロントエンドの開発・運用を行います。PFNの研究開発成果を、顧客に対して安定的・現実的な形で継続的にリリースする仕事です。顧客が真に必要としている機能やインターフェースを洞察することが期待されます。
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エンタープライズ向けバックエンドエンジニアは、PFNにおいて顧客企業に向けたバックエンドの開発・運用を行うポジションです。PFNの研究開発成果を顧客に対して安定的・現実的な形で継続的にリリースする仕事です。プロジェクトの価値を理解し、顧客が真に必要としている機能やインターフェースを洞察することが期待されます。
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大規模言語モデルや画像基盤モデルなどのマルチモーダル基盤モデルを活用し、高価値なソリューションを提供するサービス開発エンジニアを募集しています。業務例として、基盤モデルを活用したウェブアプリケーション開発、新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリングや要件定義、フロントエンド・バックエンドの構築から提供までを一貫して行います。
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顧客先に常駐または高頻度で往訪し、PFNのAIエージェント／生成AIソリューションを顧客の業務に深く統合します。Business Developmentなどと連携し、業務理解、ソリューション設計、実装、本番運用、継続改善までを一気通貫で担います。現場で得た知見やデータを抽象化し、PFNの生成AIプロダクトや基盤にフィードバックします。
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コンピュータビジョン技術の研究開発から、概念実証、顧客向けソリューション・プロダクトの開発までを担当します。外観検査、コンテンツ制作支援、映像解析などのプロジェクトで、最先端のコンピュータビジョン技術を社会実装します。
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顧客と対話しながら事業や現場を理解し、解くべき問いを一緒に定義し、その解決までプロジェクトをリードします。顧客課題のヒアリングから研究開発、実装・展開までを一気通貫で推進します。主な業務は要件定義とプロジェクト推進です。
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機械学習・最適化・データサイエンス分野のエンジニアとして、顧客企業と共同して課題解決に取り組みます。自社のスーパーコンピューターを用いた研究開発・実装を通じて、産業分野の設備・プロセスや製造、小売業などの課題に対する技術開発を行います。
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ヘルスケア＆ウェルネス担当のエンジニア・リサーチャーとして、クライアントとのプロジェクトで技術開発を行います。顧客へのヒアリングや要件定義、論文調査・データ解析、プロトタイプ開発、機械学習モデルの実装・評価・改善などを担当します。
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顧客企業と共同して課題解決に取り組み、LLMを活用したソリューションやプロダクトを開発するエンジニアの募集です。要件定義から運用までプロジェクト全体を牽引し、顧客とコミュニケーションを取りながら、価値につながるソリューションやプロダクトを提案・実現します。業務例には、エージェントのインテグレーション開発、LLM agentのモデル設計と実験、RAGのデータベース設計、ドメイン特化型LLMの構築などがあります。
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防衛・安全保障分野のプロジェクトで、機械学習・最適化・データサイエンスの技術を用いて各種課題に取り組みます。新規案件の立ち上げから顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、レポーティングまで、プロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。また、時系列予測・強化学習・数理最適化などの問題解決を行います。
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