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Material Discovery Researcher / リサーチャー(材料)
給与
記載なし※ 募集要項に金額の記載がありません
- 勤務地
- 東京都千代田区
- 雇用形態
- 正社員
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 記載なし
在宅勤務あり
要約求人票をもとにAIがまとめたものです
PFNの材料事業を担うリサーチャーとして、汎用原子レベルシミュレータMatlantisや深層学習に基づく物理シミュレーション技術の研究開発に取り組みます。顧客との材料の共同開発、新しい材料開発手法の研究開発・プロダクト化、研究成果や研究基盤の整備も担当します。
応募資格
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
- 機械学習・深層学習についての基礎的な知識
- 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
- チームでの課題解決の経験
- 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ていること
- ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等)
- 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出来る
歓迎
- 現在PFNで進めている材料部門の各種プロジェクトとの適合性。具体的には、原子シミュレーション、原子間ポテンシャル、電子状態計算などの分野における各種手法、またそれらと機械学習との融合分野に対する知識や経験
- 上記にかかわらず、PFNの材料部門の活動領域を広げることのできる専門性やモチベーション。具体的には、測定やマクロスケールの現象などの実験科学側との融合、新しいシミュレーション手法や機械学習手法の適用、特定の物質に対する専門性、マテリアルズ・インフォマティクス分野での研究開発経験など。
- 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・学会発表経験
- 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。例えば、分子動力学ソフトウェア(Atomic Simulation Environment(ASE), LAMMPS, OpenMM等)、電子状態計算ソフトウェア(VASP, GAUSSIAN, ORCA)など
- ソフトウェア開発に関する実践・実務経験。例えば、アプリケーション開発、ライブラリ開発、Unix/Linuxサーバ運用経験など
- 機械学習・深層学習関連の研究・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
- 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。
求める人物像
- この野心的な目標に共感していただける方
- 熱意のある方
使用ツール
募集要項最終確認 9/26
- 職種
- 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
- 記載なし
- 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年2回の人事評価及び会社業績に基づいて決定
- 手当
- 通勤手当在宅勤務手当
- 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
- 休日：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
- 確定拠出年金制度ラップトップPC購入補助定期健康診断実施
- 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（90日前）
- 最終確認
- 2026/09/26 01:16（3日前）
仕事内容
業務内容
PFNの材料事業を担うリサーチャーを募集します。
化学・材料科学における数値計算技術の発展はめざましく、近年では計算機による材料開発が注目されてきています。
PFNでは計算科学と材料開発を高度に融合して革新的な材料開発をするべく、汎用原子レベルシミュレータMatlantis™をENEOS株式会社と共同開発しました。
PFNではMatlantisの更なる技術開発および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おり、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ます。
計算科学と深層学習の組合せにより、今までにないシミュレーション技術の開発・材料提案手法の開発を実現したいという方、それによりお客様と共に新規材料を開発をしたいという方を募集します。
関連分野の知識・経験がある方はもちろんのこと、この野心的な目標に共感していただける方、熱意のある方の応募をお待ちしています。
具体的な業務内容として、以下を想定しています。なお、担当範囲はご経験・スキル・ご関心に応じて柔軟に調整します。
Matlantisに関する研究開発
最新の研究動向や顧客要望をもとに、Matlantisのさらなる技術開発に取り組む。深層学習や物質科学の専門知識を活かし、Matlantisの追加機能開発や性能向上を推進する
共同研究や社内研究で得られた技術を一般化し、プロダクト機能として実装する
必要に応じて、プロダクトオーナーに近い視点から研究成果の技術移転を推進する
他社との材料の共同開発
顧客課題を明確化し、PFNの技術資産および専門知識をもとに解決方法を検討・提案する
革新的な材料開発に向けた技術開発を通じて、顧客課題の解決に貢献する
定期的な進捗報告を含め、顧客と適切にコミュニケーションを取り、研究計画にフィードバックを反映する
技術プレゼンテーション、提案活動、外部発信などを通じて、共同研究・受託研究の機会創出に貢献する
新しい材料開発手法の研究開発およびプロダクト化
最新の研究・論文を継続的に把握し、熱意をもって材料開発に資する革新的な技術を考案・開発する
将来の共同研究やプロダクト機能の基盤となる研究資産を構築する
研究活動を促進するための研究基盤の構築
研究成果を、コード、データセット、検証手法、ワークフロー、技術ドキュメントなどの再利用可能な形式に整備する
計算基盤、生成AI、基盤モデルなどに関わる社内他部門と連携し、研究開発を加速する技術資産を構築する
アピール
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。
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。
この求人は株式会社Preferred Networksの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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募集元の採用ページから応募できます
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