募集強化中

創薬リサーチャー

株式会社Preferred Networks

計算化学
創薬
数値計算技術
深層学習
機械学習
物理化学シミュレーション
分子設計
化合物生成モデル
結合評価技術
熱意
医薬化学
構造生物学
革新的な技術開発
共同研究
SARS-CoV-2 protease inhibitors
深層強化学習
タンパク質・化合物ドッキングシミュレーション
分子標的農薬
計算資源
GPGPU
医薬候補物質
生物活性
毒性
動態予測
合成経路探索
計算化学技術
分子設計パイプライン
顧客課題
革新的医薬品開発
研究・論文
Computational Science
Drug Discovery
Numerical Calculation Techniques
Pharmaceutical Product Design
Biological Activity
Toxicity
Motion Prediction
Synthetic Route Exploration
Computational Science Techniques
Deep Learning
Physical Chemistry Simulation
Chemical Synthesis
Machine Learning
Pharmaceutical Product Design Practices
Customer Consultation
Medical Chemistry
Structural biology
Innovative Medical Product Development
Research and Papers
Joint research
Advanced Medical Chemistry Learning
Tandem Mass Spectrometry
Calculation Resources

101名〜1,000名

■会社情報

Preferred Networksは、機械学習やシミュレーションを中心とした膨大な計算量によって支えられるさまざまな研究開発や事業を展開しています。自社開発のアクセラレータ（MN-Core）の開発やGPUやMN-Coreを用いた計算基盤の構築と運用、それを活用するためのミドルウェア群の開発に取り組んでおり、計算基盤に関する先進的な研究開発を実施し、自社計算基盤の拡大に努めています。

PFNのDrug Discoveryチームでは、計算化学と創薬分野におけるドメイン知識を高度に融合して、製薬企業の医薬候補物質の設計・探索・最適化の支援に特に注力しています。具体的な業務内容として、創薬の分子設計に関する研究開発、深層学習と医薬化学の知識を活かし、実用的な化合物生成モデルの開発、機械学習と物理化学シミュレーションを融合し、新たな結合評価技術を開発、化合物生成モデルと結合評価方法を組み合わせた分子設計パイプラインの開発、多数の生成化合物の解析・可視化ツールの開発、他社との創薬分子設計の共同研究、顧客課題をPFNの分子設計技術と計算資源を活用して解決する、革新的な医薬品開発のための技術開発をし、それに基づいた顧客課題の解決、最新の研究・論文を把握し、熱意をもって革新的な技術開発を提案・実行する、大学・企業との共同研究を通して、世の中にない新たな技術を開発し、それを現実の医薬品開発に活かす、他チームとの連携・社内での技術交流を実施、様々な分野の最新技術を把握する。

■募集概要

創薬の分子設計に関する研究開発、深層学習と医薬化学の知識を活かし、実用的な化合物生成モデルの開発を目指した検討・開発を実施する。機械学習と物理化学シミュレーションを融合し、新たな結合評価技術を開発する。化合物生成モデルと結合評価方法を組み合わせた分子設計パイプラインを開発する。多数の生成化合物の解析・可視化ツールを開発する。他社との創薬分子設計の共同研究。顧客課題をPFNの分子設計技術と計算資源を活用して解決する。顧客課題を聞き取り、医薬化学・構造生物学・計算化学的な視点から解決方法を考えて提案する。革新的な医薬品開発のための技術開発をし、それに基づいた顧客課題の解決をする。定期的な顧客への報告を実施し、顧客のフィードバックをもらいモデルを改善する。最新の研究・論文を把握し、熱意をもって革新的な技術開発を提案・実行する。大学・企業との共同研究を通して、世の中にない新たな技術を開発し、それを現実の医薬品開発に活かす。他チームとの連携・社内での技術交流を実施。様々な分野の最新技術を把握する。