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    機械学習エンジニア

    SyntheticGestalt株式会社

    事業概要

    分子・生命科学に特化したAI基盤で創薬とバイオ技術革新を牽引

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    週刊東洋経済 特集「すごいベンチャー100」2023年最新版にSyntheticGestaltが選出 | SyntheticGestalt株式会社のプレスリリースSyntheticGestalt、アサヒクオリティーアンドイノベーションズ、東京科学大学の三者がAI技術を活用した次世代PETボトル分解技術を共同開発 | SyntheticGestalt株式会社のプレスリリースSyntheticGestalt、経産省及びNEDOが実施する「GENIACプロジェクト」に採択 | SyntheticGestalt株式会社のプレスリリース

    魅力ポイント

    100億の化合物データを用いた世界最大規模の分子特化型AIプラットフォーム

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    SyntheticGestalt、経産省及びNEDOが実施する「GENIACプロジェクト」に採択 | SyntheticGestalt株式会社のプレスリリース週刊東洋経済 特集「すごいベンチャー100」2023年最新版にSyntheticGestaltが選出 | SyntheticGestalt株式会社のプレスリリースSyntheticGestalt、アサヒクオリティーアンドイノベーションズ、東京科学大学の三者がAI技術を活用した次世代PETボトル分解技術を共同開発 | SyntheticGestalt株式会社のプレスリリース

    Duties

    生命科学領域における分子特化型の機械学習モデル開発に従事します。主な業務は、タスク特性に基づく評価方法の適切な設計、化合物情報に関する機械学習モデルの仮説提案と実装、性能検証を行います。分散コンピューティング環境でのMLOpsの実装、機械学習モデルのトレーニング、推論に使用するデータの探索と追加も重要な役割となります。また、関連論文の調査、概念の応用と検証、グラフニューラルネットワーク(GNN)や生成モデル、幾何学的深層学習の開発経験を活かし、AIによる新薬や酵素発見のための革新的なアプローチを追求します。

    Requirements

    ・6+ years' experience working as a software/machine learning engineer ・5+ years' experience as a Machine Learning Engineer ・4+ years' experience as a Deep Learning engineer ・Experience in developing GNN or generative models or Geometric Deep Learning ・At least 2 publications as first author in international conferences/ journals ・Leadership experience in developing a team of 4 or more people ・Ability to formulate and specify mathematical algorithms ・High level of communication skills in English (e.g. TOEIC 850+ approx.)

    Welcomed Skills

    ・PhD in computer science, mathematics, physics or related field ・Experience in cheminformatics, bioinformatics or related fields ・Experience in distributed computing/high performance computing ・Practical experience as a data scientist ・Kaggle Master or Ground master

    *Data presented in this article may be outdated. If you notice a discrepancy in our data, please notify us on our contact page, here following this link.