お問い合わせ番号：566198　最終確認日：2026年06月29日

Matlantis コア技術開発エンジニア

株式会社Preferred Networks

お問い合わせ番号：566198　最終確認日：2026年06月29日

AIによるこの求人の要約

材料探索シミュレーター『Matlantis』のコア技術開発エンジニアとして、研究開発された技術を実装し、アルゴリズム開発やコードレビューを行う業務
年収は800万円から1400万円。経験、業績、能力、貢献に応じて優遇される固定給制
勤務地は東京千代田区大手町。年間休日は120日で、土日祝日が休み。年次有給休暇は最大26日

こんな女性におすすめ！

成果相応に稼ぎたい
スキル経験を活かしたい

※本要約はAIによる自動生成です。条件の詳細は、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

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勤務条件
求人情報
企業情報
比較情報 NEW

勤務条件

雇用形態	正社員試用期間：有/3ヶ月備考：待遇に変更なし
給与	[想定年収] 800 ～ 1400 万円 [月給] 50 ～ 85万円 [給与形態] 固定給制(月給制) [年収例] 経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇比べて！市場データ IT・通信業界の平均年収：668.4万円データサイエンティスト・データアナリストの平均年収：573.0万円
勤務地	[勤務地1] 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル（受付3階） [勤務地その他] 東京都 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地 [受動喫煙対策]屋内全面禁煙
勤務時間	[勤務時間] 9:00 ～ 18:00（実働：8時間00分）休憩時間：60分 [平均残業時間] 確認中 [みなし残業] 確認中比べて！市場データ IT・通信業界の平均残業時間：21時間／月データサイエンティスト・データアナリストの平均残業時間：22時間／月
休日・休暇	[年間休日] 120日 [年次有給休暇] 26～26日土曜日日曜日祝日年末年始産休育児（下限日数は、入社直後の付与日数となります）（下限日数は、入社直後の付与日数となります）
手当・福利厚生	通勤手当残業手当
昇給・賞与	[昇給]年1回 [賞与]年2回
保険	健康厚生年金雇用労災

求人情報

業務内容	【Matlantisコア技術開発エンジニア】材料探索を支援する革新的なシミュレーター『Matlantis』のコア技術開発チームで、エンジニアとして活躍しませんか？同社は、最先端の技術を用いた材料探索支援シミュレーター『Matlantis』を開発・提供しています。 72元素をサポートする独自のニューラルネットワークポテンシャル（PFP）をはじめとするコア技術が、Matlantisの大きな強みです。この度、Matlantisをさらに進化させるため、コア技術開発チームを強化することになりました。【業務内容】・研究開発されたコア技術をMatlantisに実装する業務・計算化学の手法に基づいたアルゴリズム開発・チームメンバーによるコードレビューの実施・新機能のリリース、デプロイ・不具合の調査と修正・ドキュメントやサンプルコードの作成・必要に応じて、材料探索関連の共同研究プロジェクトへの参加【具体的な仕事内容】・研究チームが開発した新しい技術を、Matlantisという製品に組み込む作業です。・ユーザーが使いやすいように、技術的な課題を解決しながら、製品開発を進めていきます。・チームメンバーと協力して、コードの品質を高め、安定した製品を提供します。・ユーザーからのフィードバックを参考に、製品を改善していきます。【歓迎するスキル・経験】・計算化学や材料開発に関する知識・ソフトウェア開発経験どちらかの経験のみでも応募可能です。学習意欲のある方を歓迎します。充実した研修制度がありますので、安心してご応募ください。【求める人物像】・Matlantisを通してユーザーに価値を提供することに情熱を持っている方・チームワークを大切にできる方・新しい技術を学ぶことに意欲的な方ユーザーに直接貢献できるやりがいのある仕事です。私たちと一緒に、Matlantisを世界最高の材料探索支援ツールに育てていきましょう。ご応募をお待ちしています。【Matlantisコア技術開発エンジニア】材料探索を支援する革新的なシミュレーター『Matlantis』のコア技術開発チームで、エンジニアとして活躍しませんか？同社は、最先端の技術を用いた材料探索支援シミュレーター『Matlantis』を開発・提供しています。 72元素をサポートする独自のニューラルネットワークポテンシャル（PFP）をはじめとするコア技術が、Matlantisの大きな強みです。この度、Matlantisをさらに進化させるため、コア技術開発チームを強化することになりました。【業務内容】・研究開発されたコア技術をMatlantisに実装する業務・計算化学の手法に基づいたアルゴリズム開発・チームメンバーによるコードレビューの実施・新機能のリリース、デプロイ・不具合の調査と修正・ドキュメントやサンプルコードの作成・必要に応じて、材料探索関連の共同研究プロジェクトへの参加【具体的な仕事内容】・研究チームが開発した新しい技術を、Matlantisという製品に組み込む作業です。・ユーザーが使いやすいように、技術的な課題を解決しながら、製品開発を進めていきます。・チームメンバーと協力して、コードの品質を高め、安定した製品を提供します。・ユーザーからのフィードバックを参考に、製品を改善していきます。【歓迎するスキル・経験】・計算化学や材料開発に関する知識・ソフトウェア開発経験どちらかの経験のみでも応募可能です。学習意欲のある方を歓迎します。充実した研修制度がありますので、安心してご応募ください。【求める人物像】・Matlantisを通してユーザーに価値を提供することに情熱を持っている方・チームワークを大切にできる方・新しい技術を学ぶことに意欲的な方ユーザーに直接貢献できるやりがいのある仕事です。私たちと一緒に、Matlantisを世界最高の材料探索支援ツールに育てていきましょう。ご応募をお待ちしています。変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	・ユーザーへの価値提供にモチベーションが持てる方・計算化学や材料開発などの知識・経験がある、または、ソフトウェア製品開発の経験がある・計算化学や材料開発などについて学習する意欲がある・Pythonの使用経験・基礎的なデータ構造やアルゴリズムの知識・スクラム・アジャイルを適用したプロジェクトへのメンバーとしての参加意欲・最低限の英語スキル（チーム内の打ち合わせは英語を使用するようにしてますが、技術的な詳細を議論するときは日本語を使用することも多いです。各種翻訳ツールを導入していることから母語を使うケースも増えています）	・ユーザーへの価値提供にモチベーションが持てる方・計算化学や材料開発などの知識・経験がある、または、ソフトウェア製品開発の経験がある・計算化学や材料開発などについて学習する意欲がある・Pythonの使用経験・基礎的なデータ構造やアルゴリズムの知識・スクラム・アジャイルを適用したプロジェクトへのメンバーとしての参加意欲・最低限の英語スキル（チーム内の打ち合わせは英語を使用するようにしてますが、技術的な詳細を議論するときは日本語を使用することも多いです。各種翻訳ツールを導入していることから母語を使うケースも増えています）
必要な免許・資格	特になし
学歴	不問

企業情報

企業名	株式会社Preferred Networks
企業HP	https://www.preferred-networks.jp/
本社所在地	〒1000004 東京都千代田区大手町 1-6-1 大手町ビル
事業内容	深層学習やロボティクスなどの先端技術を応用したソフトウェア・ハードウェア・ネットワーク技術の研究・開発・販売 AIチップ、計算基盤、生成AI、基盤モデルなどのAI関連技術を活用したソリューションを提供・自動運転やコネクテッドカーに関する技術開発・人間の生活空間で仕事をするロボットの開発・深層学習を用いたオミックス解析・医用画像解析・化合物解析・イラスト、マンガ、アニメーションへの深層学習応用・ディープラーニングフレームワーク『Chainer』とエクステンション・ディープラーニング専用プロセッサー『MN-Core』・PyTorchユーザ向けに深層強化学習ライブラリ「PFRL」	深層学習やロボティクスなどの先端技術を応用したソフトウェア・ハードウェア・ネットワーク技術の研究・開発・販売 AIチップ、計算基盤、生成AI、基盤モデルなどのAI関連技術を活用したソリューションを提供・自動運転やコネクテッドカーに関する技術開発・人間の生活空間で仕事をするロボットの開発・深層学習を用いたオミックス解析・医用画像解析・化合物解析・イラスト、マンガ、アニメーションへの深層学習応用・ディープラーニングフレームワーク『Chainer』とエクステンション・ディープラーニング専用プロセッサー『MN-Core』・PyTorchユーザ向けに深層強化学習ライブラリ「PFRL」
設立年月日	2014年 3月26日
代表者	西川徹
資本金	1億700万円
従業員数	350名（平均年齢：33歳）

比較情報

同じ業界の比較	IT・通信業界【平均年収】 668.4万円【平均残業時間】 21時間／月 IT人材不足で給与は高水準。DX需要で多忙ですが、リモート普及や効率化により残業は抑制傾向です。
同じ職種の比較	データサイエンティスト・データアナリスト【平均年収】 573.0万円【平均残業時間】 22時間／月高度な専門性を要するため本来は高待遇ですが、新興職種で統計分類が未成熟なため平均値が低く出ています。
【業界別】面接アドバイス	変化が速い業界のため、「新しい技術や知識を自ら学び続ける意欲」を伝えましょう。専門用語や難しい内容を相手に合わせて分かりやすく説明できる「柔軟なコミュニケーション力」も高く評価されます。【よくある質問と攻略ヒント】「最近気になっているニュースや技術」について聞かれることがあります。事実を述べるだけでなく、それが「世の中にどう役立つか」「自分の仕事にどう関係するか」まで添えられると、深い理解をアピールできます。
【職種別】面接アドバイス	数字で「ビジネスの課題を解く力」と、分析結果を「誰にでもわかる言葉で伝える力」が問われます。分析の精度だけでなく、自分の提案で「どれだけ利益が増えたか」を具体的な数字で語るのが合格のコツです。【よくある質問と攻略ヒント】「分析結果をどう意思決定につなげたか」がよく問われます。単なる計算ではなく、課題設定から施策実行までを一貫して示し、数字で成果を語るのがコツ。ビジネスインパクトを重視する姿勢こそが評価の決め手です。
おすすめ属性別面接アドバイス	成果相応に稼ぎたい「お金のみが動力源」と思われると協調性に疑念を持たれてしまうかも。チームで成果を最大化する視点もあると伝えたいですね。「自身の目標達成が、周囲や組織の利益に繋がった」エピソードがあると◎ スキル経験を活かしたい「現状維持」と捉えられ意欲を疑われてしまわないように、実績を数字で伝えつつ「即戦力として貢献しながら、貴社でさらに磨きたいスキルがある」と付け加えると、成長意欲も伝わり好印象に繋がる場合が多いです。

【データの引用・算出について】
※表示している平均年収は、厚生労働省「jobtag」の職種別データ（2026年4月時点）を引用したものです。平均残業時間は、当サイトの求人データベース（2026年4月時点）に基づき算出しています。
※本データは個別の求人内容を保証するものではありません。実際の条件については、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

応募の流れ

STEP01

ご登録

転職支援サービスへ登録し、あなたの経歴やご希望をご記入ください。
STEP02

キャリアカウンセリング

あなた専任のキャリアアドバイザーがオンラインや電話で面談をさせていただきます。
STEP03

求人のご紹介

カウンセリングでお伺いした情報からあなたに最適な求人をご紹介いたします。
STEP04

書類作成・応募・推薦

応募書類のサポートや、応募手続き代行など、徹底的にサポートいたします。
STEP05

面接・選考

想定質問の提示や模擬面接などの面接対策で、サポートいたします。
STEP06

内定・入社

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同じ業界の比較	IT・通信業界【平均年収】 668.4万円【平均残業時間】 21時間／月 IT人材不足で給与は高水準。DX需要で多忙ですが、リモート普及や効率化により残業は抑制傾向です。
同じ職種の比較	データサイエンティスト・データアナリスト【平均年収】 573.0万円【平均残業時間】 22時間／月高度な専門性を要するため本来は高待遇ですが、新興職種で統計分類が未成熟なため平均値が低く出ています。
【業界別】面接アドバイス	変化が速い業界のため、「新しい技術や知識を自ら学び続ける意欲」を伝えましょう。専門用語や難しい内容を相手に合わせて分かりやすく説明できる「柔軟なコミュニケーション力」も高く評価されます。【よくある質問と攻略ヒント】「最近気になっているニュースや技術」について聞かれることがあります。事実を述べるだけでなく、それが「世の中にどう役立つか」「自分の仕事にどう関係するか」まで添えられると、深い理解をアピールできます。
【職種別】面接アドバイス	数字で「ビジネスの課題を解く力」と、分析結果を「誰にでもわかる言葉で伝える力」が問われます。分析の精度だけでなく、自分の提案で「どれだけ利益が増えたか」を具体的な数字で語るのが合格のコツです。【よくある質問と攻略ヒント】「分析結果をどう意思決定につなげたか」がよく問われます。単なる計算ではなく、課題設定から施策実行までを一貫して示し、数字で成果を語るのがコツ。ビジネスインパクトを重視する姿勢こそが評価の決め手です。
おすすめ属性別面接アドバイス	成果相応に稼ぎたい「お金のみが動力源」と思われると協調性に疑念を持たれてしまうかも。チームで成果を最大化する視点もあると伝えたいですね。「自身の目標達成が、周囲や組織の利益に繋がった」エピソードがあると◎ スキル経験を活かしたい「現状維持」と捉えられ意欲を疑われてしまわないように、実績を数字で伝えつつ「即戦力として貢献しながら、貴社でさらに磨きたいスキルがある」と付け加えると、成長意欲も伝わり好印象に繋がる場合が多いです。

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