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リサーチャー(創薬)
- 給与
- 応相談募集要項に金額の記載がなく、経験・能力などに応じて決まります
- 勤務地
- 東京都千代田区
- 休日
- 土曜日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
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い、革新的なアルゴリズムの設計・実装や他機関との共同研究を行います。最先端の計算科学を活用し、創薬プロセスを広くカバーするプラットフォームの構築を目指すチームのリサーチャーです。
この求人に応募
応募資格
必須
Drug Discovery領域における専門知識（下記の内、いずれか1つ以上に関する深い知識や経験）
- 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）
- Neural Network Potential (NNP) / Machine Learning Interatomic Potential (MLIP)
- Protein folding / Structure-aware prediction
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
- 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
求める人物像
- 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ています。
募集要項最終確認 11/12
- 職種
- 研究職（応用研究員）
- 雇用形態
- 正社員（試用期間3ヶ月、本採用と同条件）
- 給与
- 応相談
- 給与の詳細
- 経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇 ※基本給及び固定残業代の金額及び内容については、オファー時に速やかに明示します
- 手当
- 通勤手当在宅勤務手当ラップトップPC購入補助
- 勤務地
- 東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル
- 働き方
- リモート勤務制度あり （日本国内に限る)ハイブリッド勤務（オフィス出社と在宅勤務を組み合わせての勤務）
- 勤務時間
- 専門労働型裁量労働制（みなし労働時間：8時間）もしくはフレックス制
- 休日・休暇
- 土曜日日曜日国民の祝日国民の休日年末年始当社規定による年次有給休暇制度（入社時26日付与）育児休暇慶弔休暇など
- 福利厚生
- 確定拠出年金制度定期健康診断実施
- 社会保険
- 社会保険完備（厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険）
- 掲載日
- 2026/07/01 09:44（135日前）
- 最終確認
- 2026/11/12 18:56（1日前）
仕事内容
Job Description / 職務内容
- Preferred Networks（PFN）のDrug Discovery領域を担うリサーチャーを募集します。 創薬分野における計算科学の発展はめざましく、創薬標的となる生体内高分子の同定からその構造・機能の予測、あるいは医薬品候補分子の設計・探索・最適化（薬理活性・毒性・動態予測）などの分野において応用が進んでいます。 PFNのDrug Discoveryチームでは、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しています。現在はこれらの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しています。 当チームでは、創薬現場の課題を解決しうる新規技術開発を担うメンバーを募集しています。
チームミッション
- 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
業務内容
- 創薬分野における新規技術の研究開発および製品化
- 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を担当していただきます
- 応募資格（必須）に記載の分野を中心に、様々な分野を担当していただきます
- 他機関（製薬企業・アカデミア等）との共同研究
- 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
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
Job Description
- We are hiring a Researcher to drive Preferred Networks (PFN)’s Drug Discovery initiatives. The advancements of computational science in drug discovery have been remarkable, and its applications are expanding across fields ranging from the identification of biomolecular drug targets and the prediction of their structures and functions to the design, exploration, and optimization of drug candidate molecules (including predictions for pharmacological activity, toxicity, and pharmacokinetics). The PFN Drug Discovery team provides pharmaceutical companies with solutions, such as the binding free energy calculation service P-FEP, that integrate advanced computational methodologies with deep domain expertise. We are currently building on these core technologies to create a comprehensive "Drug Discovery Platform" – an end-to-end solution aimed to accelerate a wider range of processes in the drug discovery workflow. We are recruiting a researcher to lead the research and development of novel technologies that address critical challenges in drug discovery.
Team Mission
- Contribute to human health by facilitating the creation of innovative medicines using cutting-edge computational science.
Responsibilities
- Conduct research, development, and productization of new technologies in the drug discovery field
- Design and implement innovative algorithms, rather than applying existing software.
- Work primarily on the areas specified in the Qualifications, while also handling a variety of other areas
- Conduct collaborative research with external institutions
- Survey the latest research papers, and master and implement algorithms
- Collaborate with other teams within the company
Keywords related to our activities
- Neural Network Potential / Machine Learning Interatomic Potential
- Protein Folding, Structure-aware prediction
- ADMET Prediction
- AI-driven Molecular Design
- Computational Chemistry, Molecular Simulation
- Molecular Docking
- Molecular Dynamics (e.g., Enhanced Sampling MD, Free Energy Perturbation)
- Structure-Based Drug Design (SBDD)
- Ligand-Based Drug Design (LBDD)
- Chemoinformatics
この求人は、株式会社Preferred Networksの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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