仕事内容
PFNは、ENEOSと共同開発した汎用原子レベルシミュレータ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む材料探索エンジニア・リサーチャーを募集します。計算科学と深層学習を組み合わせ、従来の限界を超える材料探索・物性予測を実現し、顧客と共に新規材料開発を目指します。潤沢な計算資源と最先端の技術者との交流を通じて、世界に革新的なインパクトを与える新物質の発見に挑戦できるポジションです。
具体的な業務内容として下記を想定しております。（スキル・興味範囲に応じて柔軟に対応します）
- Matlantis の更なる技術開発として、アーキテクチャ改良による性能向上、課題究明と改善、最新の研究動向や顧客要望に基づく追加機能開発の提案・実施を行う。
- 他社との材料の共同開発として、顧客課題をMatlantisおよびPFNの計算資源を活用して解決し、物理化学・計算化学的な視点から解決方法を提案する。
- 革新的な材料開発のための技術開発を行い、それらを活用して顧客課題の解決、定期的な顧客報告とフィードバックに基づく新規技術開拓、開発ソリューションの顧客への納品を行う。
- 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として、製造・研究での顧客課題解決や、深層学習の知見を活かした材料開発における顧客課題の特定・解決を行う。
- 革新的な研究と現実への適用として、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、それを現実の素材開発に活かす。
- 他チームとの連携・社内での技術交流を実施し、様々な分野の最新技術を把握する。
Materials Discovery チームのミッション
- 革新的なマテリアル開発による持続可能な社会の実現を目指す。
- 素材開発のための、材料科学・物理化学・計算化学に基づく革新的な技術の開発を行う。
事業・プロダクト
- ENEOS株式会社と共同で汎用原子レベルシミュレータ Matlantis™ を開発した。
- Matlantisの更なる技術開発と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いる。
- 従来の適用限界を大きく超えた材料探索・物性予測を実現することを目標としている。
開発環境
- Matlantis HP
- Matlantis 計算事例
- Matlantis 論文
- Matlantis 論文解説ブログ
- Materials Science Blog
- 材料開発のための汎用NNP
Appeal of this position
- 材料探索では、世界に革新的インパクトを与えるような新物質の発見を目指している。
- 潤沢な計算資源を利用した研究開発ができる環境がある。
- 各分野の最先端を研究している社内の技術者に気軽に質問・相談が出来る環境がある。
- 難しい課題・挑戦的な課題にも果敢に取り組むことが推奨されている環境である。
求めるスキル・経験
必須
物理・化学・材料科学いずれかに対する基本的な知識や関心 素材・マテリアル研究
機械学習・深層学習についての基礎的な知識 機械学習モデル開発経験
最新の論文の動向を追いかけ、実装ができる能力
自分の専門分野に関する深い知見と経験があること
常に新しいドメインの知識を学ぶ意欲
違う分野、企業のエンジニアと積極的に議論ができること
コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決への興味
コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けること
課題を設定し、解決した経験（問題の調査と課題の切り出し、試行錯誤、結果のまとめに至る一連の経験） 問題解決能力
研究活動を遂行可能なプログラミング経験
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の作成ができること
歓迎
計算化学・計算材料科学の経験（量子化学計算、分子動力学法、デバイスシミュレーション等の技法に対する深い知識や実装経験、使用経験） 素材・マテリアル研究
物理シミュレーションと機械学習の融合に関する研究開発・論文執筆経験 機械学習モデル開発経験
計算化学ソフトウェアや補助ツールに対する知識、開発経験、あるいは類似のソフトウェアの実装経験（GAUSSIAN, VASP, GROMACS, LAMMPS, ASEなど）
ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス分野での研究開発・論文執筆経験 素材・マテリアル研究
機械学習・深層学習関連の研究・開発経験 機械学習モデル開発経験
物理シミュレーションに関する計算効率化、最適化についての興味や実装経験 パフォーマンス最適化経験
プログラミング競技コンテスト、ゲームAIコンテスト、データ分析コンテスト（Kaggleなど）などの実績・経験
数理最適化、探索、数値解析などの知識・実装・使用経験
アプリケーション開発もしくは運用経験(環境やジャンルを問わず)、ライブラリの開発経験、Unix/Linuxサーバ運用経験 Linuxサーバ運用・保守経験
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