データサイエンティスト

ライフサイエンス領域におけるAI新薬および酵素発見のための先端的研究開発に従事します。具体的には、分子に特化した基盤モデルの開発において、複雑な機械学習タスクに取り組みます。メトリクス特性の理解に基づく評価方法の設計、化合物情報を扱う機械学習モデルの仮説提案と実装、性能検証を行います。さらに、データの特性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、関連学術論文の調査とコンセプトの応用・検証を通じて、革新的なAI技術の開発に貢献します。

・ミッション・ビジョン・バリューへの共感 ・6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 ・5年以上の機械学習エンジニアとしての実務経験 ・4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 ・2件以上の国際会議・学術誌での筆頭著者としての論文掲載実績 ・機械学習モデルの事業へ継続的なデリバリー経験 ・4人以上でのチーム開発におけるリーダー経験 ・数学的なアルゴリズムの定式化と仕様作成の能力 ・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)

・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 ・Kaggle Master または Ground master