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  • Drug Discovery
  • 会社従業員数 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。

■仕事内容

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。

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