Preferred NetworksのMLエンジニア【日本最強のAI企業】
平均年収
1200
万円
年収レンジ
800〜2,000万円
AIチーム規模
200+
名
勤務スタイル
出社中心（東京・大手町）
結論｜Preferred NetworksのAIエンジニア年収とAI採用
Preferred NetworksのAIエンジニアの平均年収は1200万円（レンジ800〜2,000万円）、AI採用難易度は「非常に高い」です。AIチーム規模は200+。公式採用ページで実在するAI/ML職種を確認しています（2026年6月18日時点）。主な技術スタックはPyTorch, Optuna, MN-Core。 年収・実在求人・難易度を踏まえると、高度なML/LLMの実務経験を持つ即戦力に向いています。
Preferred Networks（PFN）は日本を代表するディープラーニング研究企業。自社開発のMN-Core AIプロセッサ、分散深層学習フレームワークChainer（後継：Optuna等）、ロボティクスAI、創薬AIなど最前線の研究・開発を行う。採用人数は少ないが、日本のAI研究者・エンジニアが最も目指す企業の一つ。
公開求人の実データ
2026年6月18日確認 ／ 出典: Preferred Networks 採用情報 (preferred.jp/ja/careers ／ Talentio)
募集中のAI/ML職種（実名）
- •Machine Learning・Optimization・Data Science Engineer（機械学習・最適化・データサイエンス）
- •Machine Learning Platform Engineer（機械学習プラットフォーム）
- •Machine Learning Platform Engineer（Service Development）
- •Software Engineer - VLM（大規模言語モデル/VLM）
- •AI Chip (MN-Core) Compiler Engineer（AI半導体コンパイラ）
- •AI Chip (MN-Core) Business Planning（AI半導体事業推進）
- !公式採用はTalentioに集約。
- !AI半導体(MN-Core)・生成AI基盤モデル(PLaMo/LLM)・機械学習プラットフォーム等の領域で募集。
- !求人件数は一覧がJS描画のため非公開（推測値は掲載せず）。
※ 求人数・内容は変動します。応募時は必ず公式採用ページで最新情報をご確認ください。
募集中のAIポジション
編集部調査による主要ポジション一覧
主要技術スタック
実務で使用する技術・フレームワーク
選考プロセスの流れ
一般的な採用フロー（編集部調査）
書類（研究実績重視）
技術面接2〜3回
経営幹部面接
メリット・デメリット
メリット
- 日本最高水準のAI研究環境
- 自社開発AIチップ（MN-Core）を使ったエッジAI開発
- 世界的なAI研究者と共同研究できる
- 創薬・ロボティクスなど最先端応用
デメリット・注意点
- 採用人数が極めて少ない
- 研究実績（論文・GitHub・競技プログラミング）が必須
- 給与は高いが競争も激烈
- 出社中心の文化
この企業への転職におすすめエージェント
求人保有実績・選考対策力を基に選定
よくある質問
採用・転職に関するQ&A
PFNへの転職に必要なものは何ですか？
国際会議（NeurIPS/ICML/ICLR等）への論文採択歴、競技プログラミング上位実績（Kaggle GrandMaster等）、または産業界での卓越したML実装実績が求められます。
PFNのOptunaとはどのような技術ですか？
OptunaはPFNが開発・OSSとして公開しているハイパーパラメータ自動最適化フレームワークです。世界中のMLエンジニアが使用しており、Preferred Networksの技術力を示す代表的な成果物です。