企業別ガイド採用難易度: 非常に高い2026年最新
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）
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。
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
1MLエンジニア
2研究員（深層学習）
3ロボティクスAIエンジニア
4創薬AIエンジニア
5ハードウェアAIエンジニア
主要技術スタック
実務で使用する技術・フレームワーク
PyTorchOptunaMN-Core
選考プロセスの流れ
一般的な採用フロー（編集部調査）
1
書類（研究実績重視）
2
技術面接2〜3回
3
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
Q
PFNへの転職に必要なものは何ですか？
A
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。
Q
PFNのOptunaとはどのような技術ですか？
A
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。