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    募集強化中

    材料探索リサーチャー

    株式会社Preferred Networks

    ■会社情報

    創薬分野における新規技術の研究開発を主として担当し、製薬企業との共同研究を通じて革新的な医薬品開発を支援します。具体的には、Neural Network Potential（NNP）を活用したタンパク質折りたたみ予測、分子設計、構造解析、ADMET予測などの最先端計算科学技術の開発に取り組みます。最新の研究論文調査、機械学習・深層学習技術の応用、分子ドッキングシミュレーション、量子化学計算などを通じて、新しい医薬品候補分子の設計・探索・最適化を行います。チーム内外との密接な連携を図りながら、革新的な計算科学技術を駆使して創薬プロセスの効率化と新薬開発に貢献することが主な業務となります。

    ■仕事内容

    材料探索および医薬品開発分野の研究者を募集しています。化学および材料科学の数値技術は著しい進歩を遂げており、近年では新しい材料の計算開発が注目されています。PFNはENEOS株式会社と協力して、汎用原子レベルシミュレータMatlantis™を開発し、計算科学と材料開発を高度に融合させることで革新的な材料を開発しています。Matlantisの技術開発や深層学習に基づく物理シミュレーション技術の開発に取り組んでおり、従来の適用限界を大きく超えた材料探索や物性予測を目指しています。具体的な業務内容は以下の通りです。Matlantisの技術開発、深層学習と物理化学の知識を活かし、Matlantisのアーキテクチャを改良し、計算精度を向上させること。Matlantisの予測精度が出にくい部分に関して、原因究明と改善を実施すること。最新の研究や顧客要望から、Matlantisの追加機能開発の提案・実施をすること。他社との材料の共同開発、顧客課題をMatlantisおよびPFNの計算資源を活用して解決すること。顧客課題を聞き取り、物理化学・計算化学的な視点から解決方法を考えて提案すること。革新的な材料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こと。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こと。マテリアルズインフォマティクスおよび深層学習を用いた課題解決、製造・研究での顧客課題をマテリアルズインフォマティクスを用いて解決すること。深層学習の知見を活かし、材料開発における顧客課題を特定・解決すること。革新的な研究と現実への適用、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・実行すること。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、それを現実の素材開発に活かすこと。他チームとの連携・社内での技術交流を実施し、様々な分野の最新技術を把握すること。

    ■募集概要

    We are recruiting researchers for material exploration and drug discovery field. Numerical techniques in chemistry and materials science have made remarkable progress, and in recent years, computational development of new materials has been attracting attention. PFN has developed Matlantis™, a general-purpose atomic-level simulator, in collaboration with ENEOS Corporation, in order to develop innovative materials by highly integrating computational science and materials development. PFN is working on further technological development of Matlantis and physical simulation technology based on deep learning, with the goal of realizing material exploration and property prediction that far exceeds the conventional limits of application. We are looking for people who want to develop unprecedented simulation technology and material proposal methods by combining computational science and deep learning, and who want to develop new materials together with our customers by doing so. We welcome applications from those who have knowledge and experience in related fields, as well as those who share this ambitious goal and are enthusiastic about it.

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    プロフィール画像 ⁨金重⁩ ⁨幸人⁩
    株式会社LabBase 

    PFNの強力な計算機で第一原理計算を行い数千万の教師データを生成し、量子化学知見を元に独自GNNでモデル構築した点が一般的なMIとの違い。元素に基づくため未知の物質も予測可能。