2026 New Graduates - Engineer・Researcher / 2026 新卒 エンジニア・リサーチャー

Job Description / 職務内容

「現実世界を計算可能にする」という PFN のビジョンを実現する、チャレンジ精神旺盛な 2026 年卒業予定の学生を募集します。最先端の技術がもたらす新たな体験や価値を幅広い業界に提供するため、[PFN Values](https://www.preferred.jp/ja/company/values/)に共感し、さまざまなバックグラウンドを持つ人々と積極的にコミュニケーションを取り、新たな価値を創造できる人材を求めています。ご自身の専門性を活かすだけではなく、未知の分野や困難な状況でも、積極的に学び、謙虚でありながら、前向きかつ主体的に取り組める方を歓迎します。

2026年新卒採用ではつぎの４つのコースを設けて選考します。入社後のポジションや業務内容を確約するものではありませんが、みなさま個人のキャリア指向や志望動機と弊社業務・ポジションとのマッチングを円滑に行うため、ご応募の際にお選びいただきます。実際にご担当いただく業務や配属先は、選考を通じて確認された資質・適性・知識・経験などを考慮のうえ、内定後に決定します。

• ソフトウェア・プロダクト・サービス開発
• 機械学習・最適化・データサイエンス
• 計算機インフラ
• MN-Core ソフトウェア

ソフトウェア・プロダクト・サービス開発

PFN では深層学習などのソフトウェア技術と計算基盤などのハードウェア技術を独自の方法で組み合わせ、産業向けソリューションからコンシューマー向けサービスまで幅広く業界をまたがるプロダクトを開発・提供しています。バックグラウンドの異なる社内外の人々と積極的にコミュニケーションをとり、意欲的に学び、PFN のプロダクト・サービス開発を通じて新たな価値を生み出すことのできる方を求めています。

業務例

• サービスのフロントエンド・バックエンドの構築から提供まで一貫して行う
• プロダクトやサービスの品質を検証し、高める
• プロダクトやサービスの価値を理解し、それを高めるための技術的あるいはビジネス的提案を行う
• サービスの開発フェーズに合わせて運用保守を視野に入れた設計を行う
• 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、サポートなどさまざまな業務を行う
• サービスの運用・監視

機械学習・最適化・データサイエンス

材料科学・創薬・バイオ・ヘルスケア・教育・エンターテインメント・小売・製造などの多様な領域で展開している PFN の事業において、自社スーパーコンピュータを用いたサービス・ソフトウェアの研究開発を行い「現実世界を計算可能にする」という PFN のビジョンを実現します。事業ドメインの知識を学ぶとともに、コンピュータサイエンスの幅広い知識や実装力を用いて、PFN だからこそ実現できる高価値なソリューション・プロダクト・サービスの開発と提供を目指しています。バックグラウンドの異なる社内外の人々と積極的にコミュニケーションし、幅広い興味を持って学び続け、新たな価値を生み出すことのできる方を求めています。

業務例

• 機械学習・最適化を中心とするコンピュータサイエンスの専門性を活かし、顧客と相談しながら、事業や問題の領域に応じた解決策を提案・実装する
• 研究成果を主にソフトウェアの形で実装し、チームで協力してプロダクト・サービスを創りこんで行く
• ソフトウェア・ハードウェア・サービスの品質を検証し、高める
• 社内外の最新の研究結果をもとに新しい技術を生み出していく

計算機インフラ

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](https://www.preferred.jp/ja/projects/supercomputers/)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。今も拡大しつづける大規模計算基盤・機械学習プラットフォームの開発・運用を行い、PFN の事業を支える仲間を募集します。

業務例

• 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
• 分散キャッシュシステムの開発・運用
• MN-Core を用いた社内向け CI の開発・運用
• 機械学習ワークフロー、実験管理、GPU・MN-Core 向け統合開発環境の構築
  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
• ファイルストレージや分散オブジェクトストレージの構築、運用
• 大規模機械学習プラットフォームの各種サーバ・ネットワーク調達、構築、運用
• PFN の全ての事業において最適な計算基盤運用をするための社内サポート
• ストレージ、ネットワーク、GPU 等各種ハードウェアの評価検証・調達
• 高いエネルギー効率・電力密度・熱密度をもつ高性能計算機の構成技術

MN-Coreソフトウェア

PFN が保有する計算基盤の心臓部にはアクセラレータがあり、PFN では独自の原理に基づく[MN-Core™](https://www.preferred.jp/ja/projects/mn-core/)シリーズを開発・活用しています。MN-Core はプロセッサの制御の大半をソフトウェアで事前にスケジューリングすることで高効率を出すアーキテクチャを採用しています。ソフトウェアの品質が直接的にアクセラレータの効率を決定づけるため、コンパイラやランタイムのソフトウェアスタックの開発が PFN の事業を加速するうえで非常に重要です。実際のユーザやハードウェア開発者と非常に距離が近い環境で「世界一」の計算機を実際に活用する業務に意欲のある方のご応募をお待ちしています。

業務例

• 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の生成
• 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 なライブラリの開発
• MN-Core 向けの高速なコード生成を実現するためのアルゴリズムの開発
• GPU での CUDA カーネルのような、MN-Core 向けの高速なカーネルの実装
• 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
• MN-Core 用のデバイスドライバの開発
• 社内ワークロードの MN-Core への移植と高速化
• MN-Core 自体のアーキテクチャの検討

Qualifications / 応募資格（必須）

2026年4月または10月入社可能な学生であること。

Portrait of a person / 求める人物像

応募コースを問わず、次のような方を歓迎します。

• ユーザー価値を届けることに強いモチベーションがあり、そのような新たな価値を生み出すチャレンジに意欲的な態度がある。
• 複数の領域での知識を学び取ることに開かれた姿勢があり、自身のスキル・知識を広げ続けることができる。
• 基本的なコミュニケーション能力があり、異なるバックグラウンドを持つ人々と良好な関係を築いて、チームで働くことができる。
• コンピュータサイエンスに対する基本的な理解と、深層学習や計算基盤などの先端技術について学ぶ意欲があり、大学での専攻やオンラインコースでの自習・アルバイト・インターンなど、関連した経験がある。

Salary /賃金

経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
Experience, performance, skills, contribution are taken into consideration.

Location / 勤務地

東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004
リモート勤務制度あり （日本国内に限る) / Remote work system available (limited to work in Japan)