Job offer curation - ⁨Neural Network⁩

創薬分野において最先端の計算科学技術を活用した研究開発業務を担当します。具体的には、Neural Network Potential（NNP）の開発、タンパク質の折りたたみ構造予測、ADMET（吸収・分布・代謝・排泄・毒性）予測モデルの構築、AIを活用した分子設計などの技術開発を行います。また、分子ドッキングや分子動力学法を用いたシミュレーション、Structure Based Drug Design（SBDD）やLigand Based Drug Design（LBDD）などの手法を駆使して、医薬品候補分子の探索・最適化を実施します。製薬企業との共同研究プロジェクトに参画し、最新の研究論文の調査・技術習得を行いながら、創薬現場の実課題解決に取り組みます。Python等を用いたソフトウェア開発やUnix/Linuxシステムでの計算環境構築も業務の一環として含まれます。

材料探索・創薬分野において、深層学習と計算科学を融合した革新的なシミュレーション技術の開発を担当します。主な業務として、汎用原子レベルシミュレータMatlantisの技術開発があり、深層学習と物理化学の知識を活用してアーキテクチャの改良による計算精度向上、予測精度が低い領域の原因究明と改善、最新研究に基づく追加機能の提案・実装を行います。また、顧客企業との材料共同開発では、Matlantisと計算資源を活用した顧客課題の解決、物理化学・計算化学の観点からの解決策提案、定期的な報告とフィードバックに基づくモデル改善を実施します。さらに、マテリアルズインフォマティクスを用いた製造・研究分野の課題解決、大学・企業との共同研究による新技術開発と実用化も重要な業務です。

法人向けAIソリューション事業における技術開発および社会実装を担当します。生成AIの最新技術を活用し、企業のビジネス課題を解決するためのAIソリューションの企画、設計、開発を行います。具体的には、顧客のニーズに応じたカスタムAIモデルの構築、既存システムへのAI技術の統合、機械学習アルゴリズムの改良、AIの性能最適化、データ分析、プロトタイプ開発などを実施します。また、AIソリューションの導入コンサルティング、技術的な提案、導入後のサポートや効果測定も重要な業務となります。