仕事内容
PFNは、2027年卒業予定の学生を対象に、エンジニア・リサーチャーを募集しています。AIチップからソリューション・プロダクトまで、AI技術のバリューチェーンを自社内で垂直統合し、最先端技術で未来を創造する挑戦的な環境です。プロダクト開発、データサイエンス、生成AI、計算基盤、AIチップ開発の5つのコースがあり、コンピュータサイエンスの基礎知識と先端技術への学習意欲を持つ方を歓迎します。
プロダクト・アプリ・サービス開発
- PreferredAI™、Matlantis™、MiseMise™等の各種プロダクト・サービス開発
- サービスのフロントエンド・バックエンド構築から提供まで一貫して担当
- プロダクトやサービスの品質検証と向上
- プロダクトやサービスの価値を高める技術的・ビジネス的提案
- 運用保守を視野に入れた設計、開発フェーズに合わせた対応
- 大規模言語モデル (LLM) など特殊要件技術のプラットフォーム・アプリケーション設計・開発
- 設計、レビュー、コーディング、システム設定、ドキュメンテーション、運用、サポート
- サービスの運用・監視
ソリューションエンジニアリング・データサイエンス
- 機械学習・最適化を中心としたコンピュータサイエンス専門性を活かした解決策の提案・実装
- 研究成果をソフトウェアとして実装し、チームでプロダクト・サービスを創りこむ
- ソフトウェア・ハードウェア・サービスの品質検証と向上
- 大規模言語モデル (LLM) やコンピュータビジョン技術を用いたプロダクト開発・顧客課題解決
- 社内外の最新研究結果に基づいた新しい技術の創出
生成 AI・基盤モデル
- 基盤モデルの研究開発、モデル学習のためのデータセット収集・前処理、評価
- 大規模分散学習を支えるフレームワーク、コンポーネントの開発・運用
- 基盤モデル性能向上のための事後学習（指示学習、強化学習など）手法の研究開発
- 自社開発チップ MN-Coreを含む各種アクセラレータに最適化された学習・推論技術の開発
- デプロイ環境に応じた推論最適化のための推論エンジンの研究開発
- 画像などのマルチモーダル基盤モデルの研究開発
- LLMを利用したエージェント・アプリケーション開発、および派生モデル開発のサポート
計算基盤
- Kubernetesを用いた大規模機械学習プラットフォームの機能設計と開発
- コンテナ技術を用いたセキュアかつ高効率なマルチテナント環境の構築
- 計算資源（GPU、MN-Coreを含む）を有効活用するワークロードスケジューリング技術の開発
- ワークフロー、実験管理、CIなどをまとめた機械学習向け統合開発環境の開発
- 自動サーバプロビジョニングやパブリッククラウド連携による運用効率化
- 分散キャッシュシステムや分散オブジェクトストレージの構築、運用
- スケーラブルかつマルチテナンシーをサポートする機械学習向け高速ネットワークの設計、構築、運用
- 高いエネルギー効率をもつ計算基盤とデータセンタファシリティの設計、構築、運用
- 社内外の多種多様な機械学習ワークロードにおけるユーザーサポート
AIチップ（ソフトウェア / ハードウェア）
- Pythonで構築されたニューラルネットワークコードからの計算グラフ生成
- 計算グラフに対するヒューリスティックな最適化
- MN-Core用のNumpy-likeなライブラリ開発
- MN-Core向けの高速なカーネル実装（GPUのCUDAカーネルに相当）
- 計算グラフを機械語に変換するコンパイラコアの実装
- MN-Coreへの迅速なデータ供給と前処理の実施
- 大規模言語モデル (LLM) 推論に向けた低レイテンシのランタイム開発
- MN-Core用のデバイスドライバ開発
- 社内ワークロードのMN-Coreへの移植と高速化
- MN-Core次世代機種のアーキテクチャ検討、RTL設計・検証
- PCIeやHBMメモリなどの各種I/F IP組込み・検証
- MN-Core搭載のアクセラレータ基板の開発
このポジションの魅力
- 「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」というPFNのビジョン実現に貢献
- 最先端技術がもたらす新たな体験や価値を幅広い業界に提供
- AIチップからソリューション・プロダクトまで、AI技術のバリューチェーンを自社内で垂直統合
- 競争力の高い技術開発と社会実装を推進する環境
- 未知の分野や困難な状況でも積極的に学び、主体的に取り組める方を歓迎
求める人物像
- 行動規範「Learn or Die」：専門領域にとどまらず、新しい知識や技術を自ら学び実践に変える
- 行動規範「Beyond Customer Expectations」：顧客や社会の本質的課題を洞察し、未実現の価値を技術で形にする
- 行動規範「Think Big, Act Quick」：不確実な状況でも軽やかに動き、試行と学習を通じて圧倒的な成果を生み出す
- 行動規範「Be Proactive」：自ら課題を見つけ行動し、周囲を巻き込みながらチームで大きな成果を実現する
- 行動規範「Respect & Unite」：異なる専門性や背景を持つ人々に敬意を払い、建設的対話を通じて協働する
- 基礎知識：コンピュータサイエンスに対する基礎的な理解と、深層学習や計算基盤など先端技術への学習意欲
- 大学やインターンなどを通じて関連する経験を積んでいること
求めるスキル・経験
必須
2027年4月または10月入社可能な学生であること
コンピュータサイエンスに対する基礎的な理解と、深層学習や計算基盤など先端技術への学習意欲を持ち、大学やインターンなどを通じて関連する経験を積んでいること 機械学習モデル開発経験
歓迎
記載なし
募集要項
- 職種
- 総合職・オープンポジション
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 応相談
- 勤務地
- 東京都 千代田区
- 出社・リモート
- ハイブリッド / リモート可
- レベル
- メンバー
- 勤務時間
- 裁量労働制 / 実働8時間
- 休日休暇
- 完全週休2日制 / 祝日休み
- 試用期間
- 3ヶ月