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MN-Core Software Engineer Internship
【26卒向け】MN-Core ソフトウェアエンジニア 就業型インターンシップ(通年採用)
Tags: Internship, Business Japanese, Remote
Remote (Remote) / Chiyoda-ku, Tokyo, Japan・Fetched 30+ days ago
Job Description
Job DescriptionJob Description / 職務内容
PFNの計算基盤の心臓部である、MN-Coreのソフトウェアスタックの研究開発を行うエンジニアを募集します。PFN が保有する計算基盤の心臓部にはアクセラレータがあり、PFN では独自の原理に基づくMN-Core™シリーズを開発・活用しています。MN-Core はプロセッサの制御の大半をソフトウェアで事前にスケジューリングすることで高効率を出すアーキテクチャを採用しています。ソフトウェアの品質が直接的にアクセラレータの効率を決定づけるため、コンパイラやランタイムのソフトウェアスタックの開発が PFN の事業を加速するうえで非常に重要です。ハードウェア開発者や実際のMN-Coreユーザーと非常に距離が近い環境で「世界一」の計算機を活用する業務に意欲のある方のご応募をお待ちしています。MN-Coreソフトウェアチームのミッション - MN-Coreの能力を最大限に引き出す、革新的かつ使いやすいコンパイラを開発する - 様々な研究開発や製品開発にMN-Coreを導入し、顧客課題の解決に積極的に貢献する具体的な業務内容として下記を想定しております。(スキル・興味範囲に応じて柔軟に対応します) - Python で構築されたニューラルネットワークコードからの計算グラフの生成 - 計算グラフに対するヒューリスティックな最適化 - MN-Core 用の Numpy-like なライブラリの開発 - MN-Core 向けの高速なコード生成を実現するためのアルゴリズムの開発 - GPU での CUDA カーネルのような、MN-Core 向けの高速なカーネルの実装 - 計算グラフを機械語に変換するコンパイラコアの実装 - MN-Core への迅速なデータ供給と前処理の実施 - MN-Core 用のデバイスドライバの開発 - 社内ワークロードの MN-Core への移植と高速化 - MN-Core 自体のアーキテクチャの検討Appeal of this position - 新しい計算機を作り出す仕事に携われる - 最先端のDeep Learning向けASICに向けた「実際に使われている」機械学習コンパイラの開発に関わることが出来る - 実際のユーザやハードウェア開発者とも非常に距離が近いため、必要や興味に応じて様々な仕事をすることができる - 高い技術力を持ったチームメンバーと共に働くことができる - HWエンジニアと近い距離で、共に議論しながら開発ができるWe are looking for an engineer to contribute to the research and development of the software stack for MN-Core, the centerpiece of PFN's computational infrastructure.At the core of PFN's computing infrastructure are accelerators, specifically the proprietary MN-Core™ series, which is based on a unique, high-efficiency architecture. MN-Core maximizes efficiency by scheduling most processor controls off-line through software. As the efficiency of the accelerator is directly tied to the quality of its software, developing the compiler and runtime stack is crucial to accelerating PFN’s business. We are seeking applications from individuals who are passionate about working with the world’s top-tier computing machines and who thrive in an environment that encourages close collaboration with hardware developers and actual users of MN-Core.Mission of the MN-Core Software Team - Develop an innovative and easy-to-use compiler that maximizes MN-Core's performance - Actively contribute to addressing customer challenges by integrating MN-Core into a variety of R&D and product development projectsYou will be expected to work on a variety of tasks, based on your skills and interests, including: - Generating computational graphs from neural network code built in Python - Performing heuristic optimization to computational graphs - Developing Numpy-like libraries for MN-Core - Developing algorithms for fast code generation on MN-Core - Implementing high-speed kernels for MN-Core, similar to CUDA kernels for GPUs - Implementing the compiler core to translate computational graphs into machine language - High-speed data supply and preprocessing for MN-Core - Developing device drivers for MN-Core - Porting and optimizing inhouse workloads to run on MN-Core - Conducting studies to enhance the MN-Core architectureAppeal of this PositionYou will have the opportunity to: - Participate directly in the creation of novel computing machines - Engage in developing machine learning compilers for cutting-edge deep-learning ASICs, designed for practical, real-world usage. - Take on a wide variety of challenging tasks, based on evolving needs and personal interests, due to close proximity to actual users and hardware developers - Collaborate with a team of highly skilled professionals - Work closely with hardware engineers, engaging in discussions and collaborative development efforts
Qualifications / 応募資格(必須)
基本条件 - 現在在学中で、2026年3月卒業・修了見込の学生であること。 - PFN でのインターンシップ・アルバイト経験がないこと。知識・意欲 - MN-CoreアーキテクチャやMN-Core向けコンパイラ開発への興味関心 - 近年の論文の動向を追いかけ、理解・活用ができる能力 - 常に新しいドメインの知識を学ぶ意欲 - 違う分野、企業のエンジニアと積極的に交流する意欲、興味関心経験 - コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験 - ソフトウェア開発経験 (C, C++ ) - コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る - 自分の専門分野に関する深い知見と経験Basic requirements - Students currently enrolled who are expected to graduate or complete their course in March 2026. - No experience of internships or part-time work at PFN.Knowledge and Motivation - Curiosity and passion about MN-Core architecture and compiler development for MN-Core - Capability to stay updated, comprehend and apply research trends in recent years - Eagerness to continuously learn new domain knowledge - Interest and willingness to proactively engage with engineers from diverse fields and organizationsExperience - Experience in problem-solving through the application of computer science knowledge - Experience in software development, particularly in C, C++ - Ability to understand computer architecture and write programs that execute efficiently while taking into account computational complexity - In-depth expertise and experience in your field of specialization
Preferred Qualifications / 応募資格(歓迎)
- 競技プログラミングやショートゴルフ、CTFなど、コーディングの競技会での実績 - 最適化問題における数理最適化などの研究・開発実績 - HPC領域におけるシミュレーションプログラムの実装や高速化の開発実績 - 機械学習/深層学習の基礎的なアルゴリズムやワークフローの知識、実務経験 - コンパイラに関する知識、実務経験 - 一般的なコンパイラに関する知識 - 特定のデバイス向けコンパイラ開発、最適化などの経験 - 特にコンパイラから出力された機械語(アセンブリ)を直接読み書きするような経験 - オープンソースソフトウェアへのコントリビューションの経験、特に下記の分野を歓迎 - 機械学習・深層学習フレームワーク、推論エンジン、関連するライブラリ - LLVMなどのコンパイラフレームワーク - Track record of achievement in coding competitions, such as, competitive programming, short coding golf, and CTF. - Proven R&D history in mathematical optimization and other techniques to solve optimization problems - Track record in implementing and developing fast simulation programs in the HPC domain - Knowledge and practical experience with foundational algorithms and workflows in machine learning/deep learning - Practical knowledge and experience with compilers - Familiarity with the general architecture of compilers - Prior experience in compiler development and optimization for specific devices - Specific experience in directly writing and reading machine code generated by compilers (assembly language) - Contributions to open-source software, particularly in areas such as: - Machine learning and deep learning frameworks, inference engines, and associated libraries - LLVM and other compiler frameworks
Contenits in resume
- レジュメのフォーマットは一般的な履歴書に従う必要はありません。これまで参加したプロジェクト、アルバイト/インターン、執筆した論文、公開している実装等について自由にお書きください。- 自身の技術ブログ、GitHubリポジトリ、その他の制作物へのリンクなどがあれば記載してください。- The format of your resume does not need to follow any particular one. To help us understand as much as possible about you, please write about projects you have participated in, part-time jobs/internships, papers you have written, implementations you have published, etc.- Please include links to your own technical blogs, GitHub repositories, and papers, if any.
Employment Period / 雇用期間
- 原則として最大3ヶ月(稼働開始してから最初に到来する 3月末日・6月末日・9月末日・12月末日のいずれかまで) - 延長は応相談 - In principle, up to 3 months (until the end of March, June, September, or December, whichever comes first after the start of operations) - Extension is negotiable.
Location / 勤務地
[Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004 もしくはリモート勤務 (日本国内に限る) / or remote work (limited to work in Japan)]
Selection Process/ 選考プロセス
書類選考コーディングテスト面接(複数回)内定Document ScreeningCoding testInterview (multiple times)Offer
Other
- 労働時間: 週8時間以上(ただし、働く日数や時間は本人の都合に合わせて自由に調整していただいて構いません)- Working hours: 8 hours or more per week (However, working days or times can be decided flexibly) - 2026 新卒採用への優遇(選考の一部免除) - Preferential treatment for new graduates of 2026. (partial exemption from selection process)
PFNの計算基盤の心臓部である、MN-Coreのソフトウェアスタックの研究開発を行うエンジニアを募集します。PFN が保有する計算基盤の心臓部にはアクセラレータがあり、PFN では独自の原理に基づくMN-Core™シリーズを開発・活用しています。MN-Core はプロセッサの制御の大半をソフトウェアで事前にスケジューリングすることで高効率を出すアーキテクチャを採用しています。ソフトウェアの品質が直接的にアクセラレータの効率を決定づけるため、コンパイラやランタイムのソフトウェアスタックの開発が PFN の事業を加速するうえで非常に重要です。ハードウェア開発者や実際のMN-Coreユーザーと非常に距離が近い環境で「世界一」の計算機を活用する業務に意欲のある方のご応募をお待ちしています。MN-Coreソフトウェアチームのミッション - MN-Coreの能力を最大限に引き出す、革新的かつ使いやすいコンパイラを開発する - 様々な研究開発や製品開発にMN-Coreを導入し、顧客課題の解決に積極的に貢献する具体的な業務内容として下記を想定しております。(スキル・興味範囲に応じて柔軟に対応します) - Python で構築されたニューラルネットワークコードからの計算グラフの生成 - 計算グラフに対するヒューリスティックな最適化 - MN-Core 用の Numpy-like なライブラリの開発 - MN-Core 向けの高速なコード生成を実現するためのアルゴリズムの開発 - GPU での CUDA カーネルのような、MN-Core 向けの高速なカーネルの実装 - 計算グラフを機械語に変換するコンパイラコアの実装 - MN-Core への迅速なデータ供給と前処理の実施 - MN-Core 用のデバイスドライバの開発 - 社内ワークロードの MN-Core への移植と高速化 - MN-Core 自体のアーキテクチャの検討Appeal of this position - 新しい計算機を作り出す仕事に携われる - 最先端のDeep Learning向けASICに向けた「実際に使われている」機械学習コンパイラの開発に関わることが出来る - 実際のユーザやハードウェア開発者とも非常に距離が近いため、必要や興味に応じて様々な仕事をすることができる - 高い技術力を持ったチームメンバーと共に働くことができる - HWエンジニアと近い距離で、共に議論しながら開発ができるWe are looking for an engineer to contribute to the research and development of the software stack for MN-Core, the centerpiece of PFN's computational infrastructure.At the core of PFN's computing infrastructure are accelerators, specifically the proprietary MN-Core™ series, which is based on a unique, high-efficiency architecture. MN-Core maximizes efficiency by scheduling most processor controls off-line through software. As the efficiency of the accelerator is directly tied to the quality of its software, developing the compiler and runtime stack is crucial to accelerating PFN’s business. We are seeking applications from individuals who are passionate about working with the world’s top-tier computing machines and who thrive in an environment that encourages close collaboration with hardware developers and actual users of MN-Core.Mission of the MN-Core Software Team - Develop an innovative and easy-to-use compiler that maximizes MN-Core's performance - Actively contribute to addressing customer challenges by integrating MN-Core into a variety of R&D and product development projectsYou will be expected to work on a variety of tasks, based on your skills and interests, including: - Generating computational graphs from neural network code built in Python - Performing heuristic optimization to computational graphs - Developing Numpy-like libraries for MN-Core - Developing algorithms for fast code generation on MN-Core - Implementing high-speed kernels for MN-Core, similar to CUDA kernels for GPUs - Implementing the compiler core to translate computational graphs into machine language - High-speed data supply and preprocessing for MN-Core - Developing device drivers for MN-Core - Porting and optimizing inhouse workloads to run on MN-Core - Conducting studies to enhance the MN-Core architectureAppeal of this PositionYou will have the opportunity to: - Participate directly in the creation of novel computing machines - Engage in developing machine learning compilers for cutting-edge deep-learning ASICs, designed for practical, real-world usage. - Take on a wide variety of challenging tasks, based on evolving needs and personal interests, due to close proximity to actual users and hardware developers - Collaborate with a team of highly skilled professionals - Work closely with hardware engineers, engaging in discussions and collaborative development efforts
Qualifications / 応募資格(必須)
基本条件 - 現在在学中で、2026年3月卒業・修了見込の学生であること。 - PFN でのインターンシップ・アルバイト経験がないこと。知識・意欲 - MN-CoreアーキテクチャやMN-Core向けコンパイラ開発への興味関心 - 近年の論文の動向を追いかけ、理解・活用ができる能力 - 常に新しいドメインの知識を学ぶ意欲 - 違う分野、企業のエンジニアと積極的に交流する意欲、興味関心経験 - コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験 - ソフトウェア開発経験 (C, C++ ) - コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る - 自分の専門分野に関する深い知見と経験Basic requirements - Students currently enrolled who are expected to graduate or complete their course in March 2026. - No experience of internships or part-time work at PFN.Knowledge and Motivation - Curiosity and passion about MN-Core architecture and compiler development for MN-Core - Capability to stay updated, comprehend and apply research trends in recent years - Eagerness to continuously learn new domain knowledge - Interest and willingness to proactively engage with engineers from diverse fields and organizationsExperience - Experience in problem-solving through the application of computer science knowledge - Experience in software development, particularly in C, C++ - Ability to understand computer architecture and write programs that execute efficiently while taking into account computational complexity - In-depth expertise and experience in your field of specialization
Preferred Qualifications / 応募資格(歓迎)
- 競技プログラミングやショートゴルフ、CTFなど、コーディングの競技会での実績 - 最適化問題における数理最適化などの研究・開発実績 - HPC領域におけるシミュレーションプログラムの実装や高速化の開発実績 - 機械学習/深層学習の基礎的なアルゴリズムやワークフローの知識、実務経験 - コンパイラに関する知識、実務経験 - 一般的なコンパイラに関する知識 - 特定のデバイス向けコンパイラ開発、最適化などの経験 - 特にコンパイラから出力された機械語(アセンブリ)を直接読み書きするような経験 - オープンソースソフトウェアへのコントリビューションの経験、特に下記の分野を歓迎 - 機械学習・深層学習フレームワーク、推論エンジン、関連するライブラリ - LLVMなどのコンパイラフレームワーク - Track record of achievement in coding competitions, such as, competitive programming, short coding golf, and CTF. - Proven R&D history in mathematical optimization and other techniques to solve optimization problems - Track record in implementing and developing fast simulation programs in the HPC domain - Knowledge and practical experience with foundational algorithms and workflows in machine learning/deep learning - Practical knowledge and experience with compilers - Familiarity with the general architecture of compilers - Prior experience in compiler development and optimization for specific devices - Specific experience in directly writing and reading machine code generated by compilers (assembly language) - Contributions to open-source software, particularly in areas such as: - Machine learning and deep learning frameworks, inference engines, and associated libraries - LLVM and other compiler frameworks
Contenits in resume
- レジュメのフォーマットは一般的な履歴書に従う必要はありません。これまで参加したプロジェクト、アルバイト/インターン、執筆した論文、公開している実装等について自由にお書きください。- 自身の技術ブログ、GitHubリポジトリ、その他の制作物へのリンクなどがあれば記載してください。- The format of your resume does not need to follow any particular one. To help us understand as much as possible about you, please write about projects you have participated in, part-time jobs/internships, papers you have written, implementations you have published, etc.- Please include links to your own technical blogs, GitHub repositories, and papers, if any.
Employment Period / 雇用期間
- 原則として最大3ヶ月(稼働開始してから最初に到来する 3月末日・6月末日・9月末日・12月末日のいずれかまで) - 延長は応相談 - In principle, up to 3 months (until the end of March, June, September, or December, whichever comes first after the start of operations) - Extension is negotiable.
Location / 勤務地
[Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004 もしくはリモート勤務 (日本国内に限る) / or remote work (limited to work in Japan)]
Selection Process/ 選考プロセス
書類選考コーディングテスト面接(複数回)内定Document ScreeningCoding testInterview (multiple times)Offer
Other
- 労働時間: 週8時間以上(ただし、働く日数や時間は本人の都合に合わせて自由に調整していただいて構いません)- Working hours: 8 hours or more per week (However, working days or times can be decided flexibly) - 2026 新卒採用への優遇(選考の一部免除) - Preferential treatment for new graduates of 2026. (partial exemption from selection process)