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【AI×ライフサイエンス】Research Engineer
採用企業案件
社長面接
SyntheticGestalt株式会社
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- 資本金821百万円
- 会社規模1-30人
- インターネットサービス
- ソフトウエア
- 医薬品メーカー
| 部署・役職名 | 【AI×ライフサイエンス】Research Engineer |
|---|---|
| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
当社はロンドンと東京に拠点をもつAIスタートアップで、発明を量産する人工知能の開発を目指しています。現在はライフサイエンス領域に注力しており、AIによる新薬発見および酵素発見を実現すべく、分子に特化した基盤モデルを開発・事業化しています。 ・メトリクスの特性を理解したタスクに応じての評価方法の適切な設計 ・化合物情報を扱う機械学習モデルの仮説提案、開発実装、性能検証 ・データや目的に応じた特徴量の提案、作成 ・MLOps、分散コンピューティング環境の実装 ・機械学習モデルの訓練、推論に使用するデータの探索、追加 ・関連論文の探索、コンセプトの応用・検証 |
| 労働条件 |
【勤務形態】 月曜, 水曜, 木曜: リモートワーク 火曜, 金曜: オフィス出社 【勤務時間】 フレックスタイム制(標準労働時間：1日8時間/コアタイム：11時～16時) 【休日休暇】 完全週休二日制、その他会社が指定した日 年次有給休暇、産前産後休暇、育児休業休暇、慶弔休暇など 【福利厚生】 ・新宿の中心にありながら自然にあふれたオフィス環境 ・お茶、コーヒーやスナック等無料 ・OFFICE DE YASAI利用可 ・新宿御苑年間パスポートの会社全額負担 ・インフルエンザ予防接種の補助 ・ベビーシッター割引チケット（内閣府主導） ・健康診断 ・各種社会保険完備 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・ミッション・ビジョン・バリューへの共感・4年以上のソフトウェア/機械学習エンジニアとしての実務経験 ・3年以上の機械学習エンジニアとしての実務経験 ・2年以上のDeep Learningエンジニアとしての実務経験 ・GNN or 生成モデル or Geometric Deep Learningの開発経験 ・英語での高いコミュニケーション能力 (e.g. TOEIC 850以上目安) 【歓迎（WANT）】 ・2件以上の国際会議・学術誌での筆頭著者としての論文掲載実績・機械学習モデルの事業へ継続的なデリバリー経験 ・4人以上でのチーム開発におけるリーダー経験 ・数学的なアルゴリズムの定式化と仕様作成の能力 ・コンピュータサイエンス、数学、物理学、または関連分野の博士号取得 ・ケモインフォマティクス、バイオインフォマティクス、またはその関連分野の経験 ・分散コンピューティング/ハイパフォーマンスコンピューティングの経験 ・データサイエンティストとしての実務経験 ・Kaggle Master または Ground master |
| アピールポイント | 海外事業 管理職・マネージャー 完全土日休み フレックスタイム |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2024/07/04 |
| 求人番号 | 1708742 |
採用企業情報
- SyntheticGestalt株式会社
-
- 資本金821百万円
- 会社規模1-30人
- インターネットサービス
- ソフトウエア
- 医薬品メーカー
-
会社概要
【ミッション】
「人工知能による科学的発明の実現」
【事業内容】
1.人工知能による科学研究
2.科学研究のための人工知能開発
「科学的な発見を大量生産する人工知能の開発」を最終目標とし、現在は新薬と酵素の発見に注力しております。
(既に大手製薬・ライフサイエンス企業との共同研究で数多くの成果を創出しております)
【代表】
代表取締役：島田 幸輝
<経歴>
京都大学卒業後、サイバーセキュリティ企業を共同設立し、CTOに就任。同社の製品は20社以上の大企業に導入され、3200万以上のアカウントをサイバー攻撃から保護した。その業績が認められ、イスラエルのマイクロソフト研究所のプログラムに採択された。
その後、英・University College Londonで機械学習を利用したタンパク質の機能予測研究プロジェクトなどを主導した。
科学的発明が文明発展の起源であり、文明発展が社会への究極の貢献であるとの信念に基づき、英国と日本でSyntheticGestalt社を共同設立した。同社の経営・資金調達に加え、自身も機械学習エンジニアとして積極的に開発を行う。
【資本金】
資本金821,767千円（内資本準備金722,767千円）
【社員数】
17名(2024年10月時点)
【会社の特徴】
1.世界トップクラスの機械学習モデル
2.トップレベルの製薬企業・大学出身のメンバーで構成
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