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Machine Learning Engineer （Defense/security sector）機械学習エンジニア / （防衛・安全保障分野）
年収：
800万 ～ 1700万
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採用企業案件
株式会社Preferred Networks
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- 会社規模非公開
- インターネットサービス
- ソフトウエア
- ハードウエア
| 部署・役職名 | Machine Learning Engineer （Defense/security sector）機械学習エンジニア / （防衛・安全保障分野） |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
Preferred Networks（PFN）では、「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」というミッションのもと、AI半導体・計算基盤・生成AI基盤モデル・ソリューション/プロダクトといったAI技術のバリューチェーンを自社内で垂直統合し、競争力の高い技術の開発と社会実装を推進しています。 防衛・安全保障分野においては、官公庁・公共機関やその関連組織、パートナー企業等と連携しながら、AI技術の応用に取り組んでいます。 本ポジションでは、機械学習・最適化・データサイエンスに関する最先端の技術を駆使して、防衛・安全保障分野の各種課題に取り組んでいただきます。 期待する役割・業務内容 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。 防衛・安全保障分野のプロジェクトにおいて、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。 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 対象となる実在のプロセスおよび関連業務などの観察および分析 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技術手法の開発・実装・検証 顧客組織のエンジニアに対する技術的なアドバイス また、問題領域や顧客の事業領域に応じて、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。 なお、担当業務の性質上、日本国籍を持たない方をアサインできない業務を含む可能性がありますので、書類選考の段階で国籍を確認させていただきます。 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・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 -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, Typescript, Rust, C++, Go, 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 によるプログラミング能力 ・次の分野のうちいずれかの分野での実践・実務経験（いずれか一つで可） -安全保障分野での実務経験 -強化学習を利用した研究・開発経験 -顧客向け研究開発プロジェクトの実務経験 -アプリケーションの開発もしくは運用経験 ・防衛・安全保障領域におけるAI活用への興味関心 ・数学・物理に関する、高校卒業程度の知識（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） 【歓迎（WANT）】 ・ソフトウェアの開発経験-リードエンジニアとして開発プロジェクトを牽引した経験 -OSSへのコントリビューション経験 -CI/CDの構築経験 -その他、プログラミング能力が秀でていることが証明できること ・データ分析力やコンピューターサイエンスの知識の応用力経験 -機械学習・統計ツールを用いたデータ解析技術（例えばnumpy / pandas / pytorch / scikit-learnなど） -プログラミング競技コンテスト、ゲームAIコンテスト、データ分析コンテスト（Kaggleなど）などの実績・経験 ・防衛・安全保障分野に関する専門的知識・経験または実績 -防衛・安全保障関連のプロジェクト、または同等の公的機関・防衛産業における実務経験や知見 -防衛省、防衛装備庁主催の各種コンテストへの参加経験 ・強化学習に関する専門的知識・経験または実績 -特に、大規模分散強化学習、マルチエージェント強化学習、マルチタスク強化学習などの大規模かつ実践的な強化学習に関する知識・経験 ・生成AI・LLMに関する技術検証またはサービス開発経験（業務・プライベート問わず） ・航空工学、制御工学、ロボティクスに関する専門知識・経験または実績 ・各種データ・数値計算および分析手法に関する専門的知識・経験または実績 ・数学・物理に関する、大学卒業程度の知識 ・研究開発の経験 -自身の専門分野に関する深い知見と経験 -英語論文の調査・読解およびサーベイ資料作成経験 -英語論文執筆経験 ・プロジェクト推進・リーダーシップ経験 -複数名のチームのリード・マネジメント経験 -外部顧客等と共同したプロジェクトの推進経験 |
| アピールポイント | 新規事業 完全土日休み フレックスタイム 月平均残業時間20時間以内 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2026/05/26 |
| 求人番号 | 8451339 |
採用企業情報
- 株式会社Preferred Networks
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- 会社規模非公開
- インターネットサービス
- ソフトウエア
- ハードウエア
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会社概要
【設立年月日】2014年3月26日
【代表者】岡野原 大輔
【本社所在地】東京都千代田区大手町1-6-1
【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
【当社について】
株式会社 Preferred Networks（PFN）は、「現実世界を計算可能にする」をミッションとして、深層学習（ディープラーニング）、ロボティクスなどの最先端技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題を解決することを目指しています。2014 年 3 月に創業して以来、交通システム、製造業、ライフサイエンスをはじめ、ロボット、プラント最適化、材料探索、教育、エンターテインメントなどの分野で事業化を進めています。また、これらを支える深層学習のソフトウェア技術やプロセッサー、スーパーコンピュータも自社で開発しています。
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