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    Research Engineer

    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

    ライフサイエンス領域において、AIによる新薬および酵素発見を目指す研究開発に従事します。分子情報を扱う機械学習モデルの仮説提案から開発、実装、性能検証までを一貫して行います。具体的には、データや目的に応じた特徴量の提案と作成、MLOpsおよび分散コンピューティング環境の実装、機械学習モデルの訓練と推論に使用するデータの探索と追加を行います。また、関連する学術論文の調査を通じて、新しい技術的コンセプトの応用と検証を継続的に実施し、分子に特化した基盤モデルの開発に貢献します。

    Requirements

    ・ミッション・ビジョン・バリューへの共感 ・4年以上のソフトウェア/機械学習エンジニアとしての実務経験 ・3年以上の機械学習エンジニアとしての実務経験 ・2年以上のDeep Learningエンジニアとしての実務経験 ・GNN or 生成モデル or Geometric Deep Learningの開発経験 ・英語での高いコミュニケーション能力 (e.g. TOEIC 850以上目安)

    Welcomed Skills

    ・コンピュータサイエンス、数学、物理学、または関連分野の博士号取得 ・ケモインフォマティクス、バイオインフォマティクス、またはその関連分野の経験 ・分散コンピューティング/ハイパフォーマンスコンピューティングの経験 ・データサイエンティストとしての実務経験

    *Data presented in this article may be outdated.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.