仕事内容
PFNは、汎用原子レベルシミュレータMatlantis™の技術開発を通じて、従来の限界を超える材料探索・物性予測を目指しています。本ポジションでは、計算科学と深層学習を組み合わせたシミュレーション技術や材料提案手法の開発、顧客との共同開発、マテリアルズインフォマティクスを用いた課題解決、革新的な研究と現実への適用を担います。世界に革新的なインパクトを与える新物質の発見を目指し、潤沢な計算資源と最先端の技術を持つ社内エンジニアとの交流を通じて、挑戦的な課題に取り組める環境です。
Job Description / 職務内容
- 汎用原子レベルシミュレータMatlantisの更なる技術開発を行う。
- 深層学習と物理化学の知識を活かし、Matlantisのアーキテクチャ改良や計算精度向上、予測精度が出にくい部分の改善を実施する。
- 最新の研究や顧客要望から、Matlantisの追加機能開発の提案・実施を行う。
- MatlantisおよびPFNの計算資源を活用し、他社との材料の共同開発や顧客課題の解決を行う。
- 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提案し、定期的な報告とフィードバックによるモデル改善を行う。
- 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および深層学習を用いて解決する。
- 最新の研究・論文を把握し、革新的な技術開発を提案・実行し、大学・企業との共同研究を通して新たな技術を開発し現実の素材開発に活かす。
- 他チームとの連携や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。
Appeal
- 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。
- 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。
その他/Other
- MRS（Materials Research Society）報告会を4月11日（金）に開催する。
- PFNのリサーチャーがMRS fall meeting 2024での発表内容や現地で興味を持った聴講内容を社外に共有する。
- PFNの材料科学に関する研究内容に加え、関連する材料科学の技術や最新の動向を共有する。
- オフライン参加者には軽食を提供し、リサーチャーとカジュアルに議論を深める機会がある。
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
チームでの課題解決の経験 問題解決能力
コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験
コンピューターアーキテクチャーを理解し、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
アプリケーション開発もしくは運用経験、Web/クライアント/スマホなどの機種問わず、ツール/ゲームなどのジャンル問わず、ライブラリの開発経験、Unix/Linuxサーバ運用経験のいずれか Linuxモバイルアプリ開発経験サーバ運用・保守経験
歓迎
計算化学・計算材料科学の経験 素材・マテリアル研究
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
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 CAE解析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) C
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 CAE解析
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 データ分析経験
数理最適化、探索、数値解析などの知識・実装・使用経験
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