Preferred networksの転職難易度は高い？口コミや年収を解説

▼下記は、Preferred networksに転職する人の主なキャリアステップを示した図です。

・転職元：どこからPreferred networksに転職してくるのか
・転職先：Preferred networksからどこへ転職するのか

一般的な傾向を把握し、「将来なりたい自分を目指せるキャリアプラン」を描きましょう。

• 主な転職元

  ・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

• 主な転職先

  ・転職者はかなり少ない

Preferred networksの主な転職元・転職先

Preferred networksは2014年に設立され、AI事業で重要なディープラーニングの開発などを行っています。ディープラーニングとは、AIに人間の行動や知識を学ばせることで、AIの発展には欠かせない技術です。

ベンチャー企業ながらも、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おり、世界中から注目されています。

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。高い能力を持ち、積極的に学んでいく姿勢がある人材を募集しています。

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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	不明

Preferred networksの売上

記載なし

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、事業が幅広いです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るので、詳しく見ていきましょう。

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。深層学習とも言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。

有名なものは、Chainerというpreferred networksが提供していた、ディープラーニング向けのフレームワーク(一般的な機能が実装されている枠組み)です。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ます。

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

preferred networksは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いて、「ぶつからない車」としてCES2016で展示され話題になりました。

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て、医療画像解析、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を、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。

生活空間で重要な、丁寧に物をつかんだり置いたり、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

preferred networksは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いて、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8月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て、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出来る値を、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11月時点で「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・運用などを行います。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・管理なども重要な業務の1つです。

owershell、Google Apps Script、JavaScriptといったスクリプトの作成スキルも必要で、Azure上のサービスインフラの構築・運用なども行います。

エンジニア(創薬・材料)

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の業務です。

具体的に説明すると、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・開発といった事業を行います。

Preferred networksの転職難易度

Preferred networksの転職難易度は高めです。
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からです。
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ありません・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、といった内容も重要になってきます。
Googleなどの大企業からの転職者も多いため、相当な実力が必要です。

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：
一次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

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るので、事前に準備しておく必要があります。

Preferred networksの面接内容

実力主義のPreferred networksでは、「今までどんな研究や開発を行ってきたか」、「他に負けない自分だけの能力は何か」といった点が重視されます。しっかりとアピールできるようにエピソードを用意してから臨みましょう。

Preferred networksで働いている方の評判・口コミ

Preferred networksの年収・給与

年収	記載なし
ボーナスの有無	年2回
昇給制度	年2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

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

記載なし

Preferred networksの平均年齢

記載なし

Preferred networksの平均勤続年数

記載なし

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、会社の行動規範の中にも「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、産休・産前産後休暇、育児休暇など
平均残業時間	月5〜10時間
フレックス制度	有り
リモートワーク	記載なし
産休・育休制度	有り
時短勤務	記載なし

Preferred networksの社長

西川 徹(にしかわ とおる)

西川 徹(にしかわ とおる)は、Preferred networksの創設者であり、代表取締役 最高経営責任者。
1982年11月19日生まれ、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。
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。
大学院ではコンピュータ科学を専攻。
東大・京大の学生が集まり、2006年3月にPreferred Infrastructureを創業。
2014年、Preferred networksを設立。
検索エンジン事業を中心として行っていたPreferred Infrastructureから、深層学習事業を行うPreferred networksへと会社を移した。

Preferred networks現職、OB/OGの有名人

岡野原 大輔(おかのはら だいすけ)

岡野原 大輔(おかのはら だいすけ)は、Preferred networks副社長であり、代表取締役 最高執行責任者。
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。
広い分野にアンテナを張り、特に世の中の技術に関することには貪欲に知識を集めている。
彼に憧れてPreferred networksへの入社を目指す人も珍しくない。

理想の転職実現のためにはOB/OG訪問もおすすめ

転職を本当の意味で成功させるためには、「自分が抱く企業のイメージ」と、「企業の実情」の間のミスマッチを可能な限り減らすことがなにより重要です。
企業の実情を知ることはなかなか難しく、
・転職サイトや転職エージェントではリアルな声がわからない
・口コミサイトでは偏った情報しか入手できない
上記のような悩みを持つ人も多いでしょう。
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リアルな経験談が1回0～500円程度で聞ける上、申し込みからはOBとの個別のやり取りになるため、時間帯の自由度も高くなります。

自分の求めているテーマ・自分の理想の働き方をしているOBを探し、企業の内情を把握した上で転職活動を進めましょう。

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

Preferred networksの採用ページから応募が可能です。
現在募集している職種や採用の概要、資格や求めているスキルなどが細かく記載されているので、まずは確認してみましょう。

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。

他社も含めた豊富な求人から選ぶなら「転職サイト」

転職サイトを利用してPreferred networksへの転職を考えている人には、ハイクラス求人が豊富なiX転職がおすすめです。

Preferred networksには、業務や事業に直結する情報を公開できないため、サイトや一般の転職サイトにはない非公開求人もあります。iX転職はハイクラスの非公開求人も多数取り扱っているだけでなく、ヘッドハンターのサポートを受けることも可能です。

ホームページの求人情報だけでは不安という人も、転職サイトで情報収集をするのも良いでしょう。

IoT事業を行う企業の募集を比較するなら「iX転職」

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IX転職はさまざまなハイクラス求人を取り揃えていて、別サイトでは扱っていない非公開求人なども多数掲載されています。

Preferred networksはベンチャー企業で、まだ社内制度が豊富とは言えない点もありますが、IX転職で他の企業と比べながら検討することも可能です。公式サイトや転職サイトで公開されていない情報をアドバイザーに聞けばさらに詳しい情報を得られるでしょう。

転職サイトから応募した場合、企業がどんな人材を求めているのかなどの転職のために必要なアドバイスはもらえませんし、非公開求人を知ることもできません。より確実な情報を得ながら、多くの選択肢が欲しい人はIX転職を検討してみましょう。

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