Preferred networksの転職難易度は高い？口コミや年収を解説

Preferred networks転職者の主なキャリアステップ

• 前職

  各種メーカー
  WEB系事業会社
  特許・法律事務所

• 株式会社Preferred networksに転職
• 次の転職先

  転職者はかなり少ない

Preferred networksの主な転職元・転職先

Preferred networksは、AI事業で重要でAIの発展には欠かせないディープラーニングの開発などを行っている企業です。
ベンチャー企業でありながらも、いくつもの世界ランキングに受賞するほどの技術を持っているため、世界中から注目されています。
その結果、世界でもトップレベルの技術者が集まり、10以上の幅広い業務に取り組んでいる企業です。
そんなPreferred networksでは、高い能力を持ち、積極的に学んでいく姿勢がある人材を求めています。

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この記事でわかること

• Preferred networksの企業概要
• Preferred networksの転職ポイント
• Preferred networksの社風や企業文化

Preferred networksに転職するポイント

Preferred networksの特徴

Preferred networksへ転職するポイント

Preferred networksの企業概要

会社名	株式会社Preferred Networks
本社所在地	東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル
社長	西川 徹
設立	2014年3月26日
株式	未上場
株主構成	記載なし

Preferred networksの売上

Preferred networksの売上推移

事業年度	2020年
売上高	8,486百万円
経常利益	-1,017百万円

Preferred networksの最新ニュース

Preferred networksの事業内容

preferred networksは、AIに人間に近い思考を取り入れるIoT事業を基盤としている企業です。
ベンチャー企業ながらも注目度が高く、トヨタ自動車と共同して自動運転に必須の物体認識技術なども開発しています。
preferred networksはいくつもの分野で関心を寄せられているほど事業の幅が広く、ディープラーニングやロボットの製造開発、プログラミング教育など、10以上の事業を行っています。

ディープラーニング

preferred networksの代表的な事業の1つとして挙げられるのが、ディープラーニングです。
深層学習ともいわれるディープラーニングは、AIに人間の行動などを学習させ、人工知能を発展させていく技術とされています。
有名なものでは、「Chainer」というディープラーニング向けのフレームワークが挙げられます。
現在では、Facebookと連携し、PyTorchという機械学習ライブラリに引き継がれて普及しているため、注目を集めているサービスです。

工業機械や産業ロボットの高度化

製造業における企業独自の製造技術や職人の技をpreferred networksの持つ深層学習技術と組み合わせて自動化する技術を開発しています。
2015年からはファナックと共同開発を行っており、2017年にファナックの商品に実装された物体認識や制御はこの開発において非常に重要な役割を持つ技術です。
2019年からはJXTGや石油精製プラントとも共同開発を行っています。

自動運転技術

2014年からトヨタ自動車と共同で、自動運転にはなくてはならない物体認識技術や車両情報解析などを開発しています。
すでに自動運転ミニカーを開発を行っており、「ぶつからない車」としてCES2016で展示されて話題となりました。

オミックス解析・医療画像解析・化合物解析

ディープラーニングを応用した医療画像解析や化合物解析、ゲノム情報を基本としたさまざまな分子について調べるオミックス解析などの研究開発開発も行っています。
現在では、少量の血液でがんの早期発見ができるシステムの実用化を目標にしながら研究している段階です。
2016年にはDeNAとの合弁会社である株式会社PFDeNAを設立し、2018年には三井物産株式会社との合弁会社であるPreferred Medicine, Inc.を設立しています。

パーソナルロボットの研究開発

日常生活をサポートしてくれるパーソナルロボットを開発しており、CPS/IoTを活用した技術の発表や交流を行うCEATEC JAPAN 2018では、「全自動お片付けロボットシステム」を展示しています。
生活空間で丁寧に物を掴むことや置くなど、指示通りに動いたりといった行動のために必要なシステムとして、preferred networksの深層学習が用いられました。

外観検査ソフトウェア

「Preferred Networks Visual Inspection」は、100枚程度のデータ画像に良品・不良品の分類を行うことで学習し、検査システムが構築できるソフトです。
preferred networks独自のディープラーニング技術で、従来に比べてはるかに少ないデータ量で検査システムを構築できるだけでなく、高い精度と柔軟性を誇っています。

プログラミング教育

次世代の人材を伸ばしていくコンピュータサイエンス事業も展開しており、AI技術の実用化が進んでいくこれからの時代には重要なプロジェクトの1つです。
子供たちの興味を惹いて自発的な学びを促す「Playgram」というプログラミング教材を開発しており、2020年からやる気スイッチグループによる授業に採用されています。

エンタテインメント分野

イラストやマンガ、アニメーションへの深層学習の実用化も進めていて、キャラクター生成プラットフォームCrypkoの開発などを行っています。
「Crypko」は、パーツごとにユーザーの好みを反映させたキャラクターを無限に生成でき、自動アニメーションを作成する技術です。
イラストの自動彩色やアニメーションのモーション生成などにも取り組んでいます。

スポーツのデータ解析

ディープラーニング技術を利用して、プロスポーツ選手のプレー解析、選手の姿勢推定アルゴリズムの開発も行っています。
姿勢推定によって試合中の選手の向きを解析し、戦術などの分析が可能です。
サッカーに特化した戦術・分析支援アナリティクスツール「PitchBrain」を、博報堂DYグループのSports Technology Lab社と共同開発しています。

汎用配列計算ライブラリ

Chainerのバックエンドとして、オープンソースのGPUに向けた汎用配列計算ライブラリ「CuPy」の開発も行っています。
ディープラーニング用のソフトウェアの速度を向上させるcuDNNなどの関数を、GPUで実行することで簡単に高速化できるように設計されたライブラリです。
ChainerがPyTorchに引き継がれた現在では、独立して開発が進んでいます。

ハイパーパラメータ自動最適化

オープンソースのハイパーパラメータを自動で最適化してくれるフレームワーク「Optuna」を開発しています。
Optunaは、学習率や正則化係数といった機械学習に必要なハイパーパラメータで優れた性能を発揮できる値を、自動的に見つけるフレームワークです。
2018年に行われた世界454チームが参加した物体検出コンペティションで準優勝するほどの性能を持っています。

ディープラーニング専用プロセッサー

preferred networksは深層学習の効率化のため、行列演算に特化した専用チップ「MN-Core」の開発なども行っています。
深層学習の機能に絞り込んでいるため、低コストで高い性能を発揮することが可能です。
MN-Coreは、近年のチップ開発で重きを置かれている、消費電力あたりの演算性能（電力性能）という点で世界トップクラスの性能を誇っています。

計算機クラスター

ディープラーニングをはじめとしたpreferred networksの技術は、膨大な計算のもとに開発されています。
多量の計算をスムーズに行うために使用されている独自の計算機クラスター「MN-1」、「MN-2」、「MN-3」は、ディープラーニングなどの開発には重要です。
preferred networksで開発している行列演算専用チップMN-Coreを搭載した深層学習用スーパーコンピュータ「MN-3」は、2020年に「Green500」という省電力性能ランキングで世界2位を獲得しています。

Preferred networksの募集要項

情報システム・社内SE

ITインフラの構築・運用などを行うポジションです。
また、基幹業務システムの導入や、運用支援・サービス部門の業務改善に必要なツールの作成と管理なども行います。
そのほかにも、owershell、Google Apps Script、JavaScriptといったスクリプトの作成スキルも必要であり、Azure上のサービスインフラの構築・運用なども行う職種です。

エンジニア

材料探索や創薬、材料科学に関連するアルゴリズムの研究開発や、複合データセットのデータ解析などを行うポジションです。
具体的には、機械学習と物理モデルの融合の研究開発、ディープラーニングによる物性シミュレーションや分子生成・構造提案技術を利用した物性・結合親和性の予測・開発といったことを行います。

材料探索ビジネス開発

マテリアルズ・インフォマティクス分野における新規事業の企画や立上げから実行と実用化までをリードするポジションです。
そのほかにも、新規クライアントやパートナーの開拓や、立ち上げ期のプロダクトの営業とマーケティング戦略の取り組みなども行います。

Preferred networksの転職難易度

Preferred networksの転職難易度は非常に高いです。
その理由としては、世界的にも知名度があることで求人倍率が高く、求められる能力も多いことが挙げられます。
Preferred networksの転職に必要なものは、論文や資格などの目に見える結果だけではなく、「自分の研究分野で世界と渡っていける自信があるか」「その分野だけでなく幅広い分野の知識を得る姿勢があるか」といったことも重要です。
また、Googleなどの大企業からの転職者も多いため、相当な実力がなければ採用を勝ち取ることは難しいかもしれません。

Preferred networksが転職者に求める人物像

Preferred networksでは4つの行動規範が重要です。「熱意を元に」、「死ぬ気で学べ」、「誇りを持って、しかし謙虚に」、「誰もしたことがないことを大胆に為せ」、これらの項目がPreferred networksを世界レベルの企業にしています。

経験や知識だけでなく、自ら学び成果を出すことに貪欲で、しかし思いあがらず謙虚に、Preferred networksにしかできないことをこなしていける人が評価されやすいです。

Preferred networksの転職までの流れ

Preferred networksの選考フロー

エントリー・書類選考

一次～二次面接

想定選考官：人事
想定内容：志望動機や今までの職歴、自分にとって自信のある能力や技術などのオーソドックスな質問から技術的な質問まで幅広く聞かれ、その人がどんな人なのか？というところを見られます。

最終面接

想定選考官：事業責任者・役員
想定内容：これまでの面接で聞かれた内容をさらに深堀するような質問をされます。

内定

Preferred networksの面接形式

面接は基本的に2～3回あります。
採用担当者との面接が行われますが、職種によっては論文などの提出が必要とされる場合があります。

Preferred networksの面接内容

Preferred networksの面接では、志望動機や転職理由などのオーソドックスな質問から進みます。
また、技術面を問うような質問も多く、そのなかでも「今までどんな研究や開発を行ってきたか」「ほかに負けない自分だけの能力は何か」といった点を重要視しています。
自己分析はもちろんのこと、企業研究もしっかり行い、効率的にアピールできるように準備してから臨みましょう。

Preferred networksの選考対策・口コミ

Preferred networksで働いている方の評判・口コミ

Preferred networksの年収・給与

年収	約600万～1,000万円
ボーナスの有無	年2回
昇給制度	年1回
残業手当	記載なし
固定残業手当	記載なし
通勤手当	記載なし
住宅手当	記載なし
福利厚生	各種社会保険完備、定期健康診断実施など

Preferred networksでの転職者の出世難易度

Preferred networksでの中途採用者の出世難易度は高めです。
実力主義なので、実力があればすぐに管理職に就くこともできるでしょう。
しかし、世界レベルの技術者が揃っているため、相当な能力がないと出世は難しいです。
また、Preferred networksでは幅広い分野に精通している人が多く、一芸に秀でているだけでは厳しい面もあります。

役職ごとの平均年収

弊社独自調査結果

20代後半	なし	1000万円
30代前半	なし	1200万円
30代中盤	なし	1200万円
30代後半	なし	1700万円
50代前半	なし	1500万円

Preferred networksはどんな人が働いている?

Preferred networksの従業員数

約300名

Preferred networksの平均年齢

記載なし

Preferred networksの平均勤続年数

6.6年

Preferred networksの社風

Preferred networksは、自ら学んでいく姿勢が重視されており、会社の行動規範のなかにも「Learn or Die（死ぬ気で学べ）」という言葉があるほどです。
会社自体も多くのプロジェクトに取り組んでいるため、幅広い知識が得られる環境です。
常に実力が重視されていて、1年目から意見が取り入れられたりすることも珍しくありません。
新入社員でも提案や意見を出しやすいフラットで自由な雰囲気を持つ一方、技術面や開発面では合理性が求められます。

Preferred networksのワークライフバランス

副業可否	記載なし
勤務時間	記載なし
休日	土日祝日（週休二日制）
その他の休日・休暇	年末年始休暇、慶弔休暇など
平均残業時間	月10時間程度
フレックス制度	有り
リモートワーク	有り
産休・育休制度	有り
時短勤務	記載なし

Preferred networksの社長

西川 徹

1982年生まれ、東京大学理学部情報科学科卒業。
世界中の大学生が集うプログラミングコンテスト、ICPC世界大会に大学1年生から参加し、4年生ではアジア地区予選に出場、その翌年には世界大会に進出した。
東大・京大の学生が集まり、2006年にPreferred Infrastructureを創業し、社長に就任。
2014年にPreferred networksを設立し、代表取締役最高経営責任者に就任。

Preferred networks現職、OB/OGの有名人

岡野原 大輔

1982年生まれ。
東京大学在学中に東京大学総長賞を受賞。
AIで画像認識の精度を競う世界コンテストで、カナダチームが優勝したことで深層学習に目をつけた。
当時検索エンジンの会社だったPreferred Infrastructureから、深層学習事業の会社としてPreferred networksを設立するきっかけとなる。
2021年より、Preferred networksの代表取締役最高研究責任者を務めている。

Preferred networksの転職に関わるQ&A

Preferred networksへ転職する方法

まずは公式採用HPで概要をチェック

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応募ページでいくつかの質問に答える必要があります。面接の質問などの参考になるかもしれませんので、転職サイトからの応募を検討している人でも、応募ページを見ておくと良いでしょう。

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