PFNで働く環境とキャリアパス
少数精鋭の研究者集団。博士号持ちが多数在籍する環境で、どんなキャリアが築けるのか。
キャリアステップ
リサーチャー / エンジニア
- 入社直後から研究プロジェクトに参加。メンターの指導のもと論文の再現実装や実験を行う
- エンジニアはMN-Core・PFCP・PLaMoなどのプロダクト開発に即参加
- 社内の研究発表会（Tech Talk）で成果を共有。トップカンファレンスへの論文投稿も奨励
- 少人数チームで裁量が大きい。「何を研究するか」を自分で提案できる
シニアリサーチャー / テックリード
- 研究テーマの立案・推進を主導。チームメンバーの指導も
- トップカンファレンス（NeurIPS, ICML, CVPR等）での論文採択実績
- 提携先（トヨタ・ファナック等）との共同研究の窓口として技術的議論をリード
- プロダクト化のための技術選定・アーキテクチャ設計を担当
プリンシパルリサーチャー / VP
- PFNの技術戦略の策定に参画。「次に何に賭けるか」の意思決定
- 社内外で技術ビジョンを発信。カンファレンスの招待講演等
- PFNはフラットな組織のため、「偉い人」ではなく「技術の深さ」で評価される
- 起業・転職する人も。PFN出身者のスタートアップが増えている
研究環境・制度
研究重視の環境
論文投稿・学会参加が業務の一部。トップカンファレンスへの投稿を積極的に奨励
最先端のハードウェア
自社開発のMN-Coreを含む大規模計算リソースへのアクセス。スパコン「MN-3」も運用
フレックスタイム・リモート
フレックスタイム制。リモートワークも可能。研究者の自律性を重視した働き方
論文読み会
社内で最新論文の読み会を定期開催。最先端の研究動向を常にキャッチアップ
大企業との共同研究
トヨタ・ファナック・NTT等と共同研究で実世界の課題に取り組める。大学では得られない経験
国際的な環境
海外出身の研究者も多く、英語でのコミュニケーションが日常的
向いている人 / 向いていない人
向いている人
- 機械学習・AIの研究開発がしたい人——日本で最もレベルの高い研究環境
- 「研究」と「実装」の両方がしたい人——論文を書くだけでなく、動くものにする
- 少数精鋭の環境が好きな人——約350名のチームで密度の濃い仕事
- 博士号を活かしたい人——博士号持ちが多数在籍。研究者として正当に評価される
- ハードウェアとソフトウェアの融合に興味がある人——MN-Coreという唯一無二の環境
向いていない人
- プログラミングが苦手な人——ほぼ全員がエンジニアリングスキルを持つ
- 安定した大企業で働きたい人——非上場スタートアップ。リスクはある
- 営業やマーケティングがしたい人——ビジネス職はごく少数
- 文系の人——採用のほぼ100%がCS・数学・物理等の理系
- 明確な研修制度で育ててほしい人——自走力が前提。手厚い研修はない
- 株式報酬で資産形成したい人——非上場のためRSU・ストックオプションの流動性がない
ひよぺん対話
博士号がないとPFNに入れないって本当？
「博士号が必須条件」ではないけど、社員の多くが博士号持ちなのは事実。リサーチャー（研究者）ポジションは博士号が事実上の前提になることが多い。ただしエンジニアポジション（MN-Coreのコンパイラ開発、PFCP のインフラ、PLaMoの実装等）なら学部卒・修士卒でも技術力次第で入れる。
選考では「学歴」よりも「何を作ったか」「何を研究したか」が問われる。プログラミングコンテスト上位、GitHub上の実績、論文の査読通過など、具体的な技術的成果がないと厳しいね。
PFNの雰囲気ってどんな感じ？普通のIT企業と違う？
大学の研究室に近い。みんなが最新論文を読んでて、ランチタイムに研究の話が飛び交う。「昨日のNeurIPSの論文読んだ？」みたいな会話が日常。一般のIT企業（メルカリやサイバーエージェント）の「ビジネス×テクノロジー」の雰囲気とは全く違う。
フラットな組織で、CEO（西川社長）やCTO（岡野原副社長）とも気軽に議論できる。ヒエラルキーは薄くて、「技術的に正しいこと」が通る文化。ただし「技術力がない人には居場所がない」厳しさもあるよ。
GoogleやOpenAIと比べてどう？
Google Brainや OpenAIの方が計算リソースと研究者の数では圧倒的に上。ただしPFNの強みは3つ：
①ハードウェア（MN-Core）を自社開発——GoogleのTPUに匹敵する自社チップを持つ日本企業はPFNだけ
②日本企業との深い協業関係——トヨタ・ファナック等と共同で「産業AI」を社会実装
③日本語に強い国産LLM——PLaMoは日本語特化で安全保障の観点でも価値がある
「世界最強のAIを作る」ならGoogle/OpenAI。「日本の産業をAIで変える」ならPFN。面接ではこの違いを語れるとバッチリ。