仕事内容
Preferred NetworksのDrug Discovery領域で、創薬分野における新規技術の研究開発および製品化を担うリサーチャーを募集します。最先端の計算科学とドメイン知識を融合し、革新的なアルゴリズムの設計と実装を通じて、包括的な創薬プラットフォームの構築を目指します。Pythonを用いたソフトウェア開発能力と、分子動力学シミュレーションや機械学習ポテンシャルなどの専門知識が必須です。
Job Description / 職務内容
- 創薬分野における新規技術の研究開発および製品化を担当
- ソフトウェアの単なる利用にとどまらない、革新的なアルゴリズムの設計と実装
- 応募資格（必須）に記載の分野を中心に、様々な分野を担当
- 他機関（製薬企業・アカデミア等）との共同研究を実施
- 最新の研究論文の調査、およびアルゴリズムの習得・実装
- 社内他チームとの連携
事業・プロダクト
- 結合自由エネルギー計算サービスP-FEPをはじめとする最先端技術と創薬分野におけるドメイン知識を高度に融合したサービスを製薬企業に提供
- 実績ある技術基盤をさらに拡張し、創薬プロセスのより広範な工程を一貫してカバーする包括的な創薬プラットフォームの構築を目指す
関連キーワード
- Neural Network Potential
- Machine Learning Interatomic Potential
- Protein Folding, Structure-aware prediction
- ADMET予測
- AI分子生成
- 計算化学・分子シミュレーション
- 分子ドッキング
- 分子動力学法（拡張サンプリングMD、Free Energy Perturbationなど）
- Structure Based Drug Design (SBDD)
- Ligand Based Drug Design (LBDD)
- ケモインフォマティクス
このポジションの魅力
- PFNが掲げるミッション・バリューに共感し、最先端の理論を自らの手で実装し「現実世界を計算可能にする」卓越した技術力を持つプロフェッショナルを求める
- 自らコトをおこす（Be Proactive）情熱を兼ね備えたプロフェッショナルを求める
- 最先端の計算科学を活用し、革新的医薬品の創出を支援することで、人々の健康に貢献する
求めるスキル・経験
必須
Drug Discovery領域における専門知識
ソフトウェア開発（Python等を用い、複雑なアルゴリズムや理論を自力で実装できる能力） Python
コンピューターアーキテクチャを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムを実装できる能力
Unix/Linux環境における計算リソース（GPU/大規模クラスタ等）の使用・制御経験 GPU/HPC基盤大規模システム設計・運用経験Linux
以下のいずれかを満たすこと
分子動力学シミュレーション（FEPなどの高精度な活性予測技術）
または
Neural Network Potential (NNP) / Machine Learning Interatomic Potential (MLIP)
または
Protein folding / Structure-aware prediction
歓迎
製薬企業や化学企業における実務経験（3年以上が望ましい）
量子化学計算（とくにQM/MM）に関する深い知識や経験 CAE解析
機械学習・深層学習（AI）分野における実装経験 生成AI活用機械学習モデル開発経験
募集要項
- 職種
- 応用研究員
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 応相談
- 勤務地
- 東京都 千代田区
- 出社・リモート
- ハイブリッド / リモート可
- レベル
- メンバー
- 勤務時間
- 裁量労働制 / 実働8時間
- 休日休暇
- 完全週休2日制 / 祝日休み
- 試用期間
- 3ヶ月