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リサーチャー（創薬） / Drug Discovery Researcher
年収：1000万 ～ 1700万
採用企業案件
株式会社Preferred Networks
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- 会社規模非公開
- インターネットサービス
- ソフトウエア
- ハードウエア
| 部署・役職名 | リサーチャー（創薬） / Drug Discovery Researcher |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
当社のDrug Discovery領域を担うリサーチャー/エンジニアを募集します。 創薬分野における数値計算技術の発展はめざましく、医薬候補物質の設計・探索・最適化、生物活性・毒性・動態予測、合成経路探索、等の分野において計算化学技術の応用・実用化が検討されています。当社のDrug Discoveryチームでは計算化学と創薬分野におけるドメイン知識を高度に融合して、製薬企業の医薬候補物質の設計・探索・最適化の支援に特に注力しております。 当チームでは、「最先端の計算化学を活用した革新的医薬品の創出により、人々の健康に貢献すること」を目標としています。年々、開発難易度と必要開発費が増加し続ける創薬開発の課題解決に貢献したいという方、製薬企業と共に新しい医薬品の開発に携わり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、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。 【Drug Discoveryチームのミッション】 ・最先端の計算化学を活用した革新的医薬品の創出により、人々の健康に貢献すること ・創薬のための、医薬化学・計算化学に基づく革新的な技術の開発 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） 【創薬の分子設計に関する研究開発】 ・深層学習と医薬化学の知識を活かし、実用的な化合物生成モデルの開発を目指した検討・開発を実施する。 ・機械学習と物理化学シミュレーションを融合し、新たな結合評価技術を開発する。 ・化合物生成モデルと結合評価方法を組み合わせた分子設計パイプラインを開発する。 ・多数の生成化合物の解析・可視化ツールを開発する。 【他社との創薬分子設計の共同研究】 ・顧客課題を当社の分子設計技術と計算資源を活用して解決する。 ・顧客課題を聞き取り、医薬化学・構造生物学・計算化学的な視点から解決方法を考えて提案する。 ・革新的な医薬品開発のための技術開発をし、それに基づいた顧客課題の解決をする。 ・定期的な顧客への報告を実施し、顧客のフィードバックをもらいモデルを改善する。 【革新的な研究と現実への適用】 ・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、それを現実の医薬品開発に活かす。 ・他チームとの連携・社内での技術交流を実施。様々な分野の最新技術を把握する。 【アピールポイント】 ・計算化学の力で、既存の新薬開発プロセスに革新的インパクトを与えることを目指しています。 ・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。 ・潤沢な計算資源を利用した研究開発ができる。 |
| 労働条件 |
雇用形態：正社員 試用期間：3ヶ月（本採用と同条件） 勤務場所：東京都千代田区 勤務体系：土曜日、日曜日、国民の祝日、国民の休日、 その他（慶弔、年末年始） 当社規定による年次有給休暇制度 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 待遇：経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇 年2回見直し 基本給に加え、会社業績および個人のパフォーマンスに応じたボーナス（年2回、4月/10月） 交通費支給 【福利厚生】 社会保険完備（厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険） 有給休暇、産前産後休暇、育児休暇、慶弔休暇等 定期健康診断実施 ラップトップPC購入補助 確定拠出年金制度 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 【知識・意欲】・計算化学、医薬化学、構造生物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、理解・活用ができる能力 ・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 【経験】 ・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 ・ソフトウェア開発経験 (Python, C, C++ 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 次の分野のうちいくつかの分野での実践・実務経験 ・アプリケーション開発もしくは運用経験 ・クライアント/バックエンド ・Web/Desktop ・ライブラリの開発経験 【歓迎（WANT）】 ・創薬化学プロジェクトにおける計算化学の適用経験。例えば、量子化学計算、分子動力学法、ケモインフォマティクスなどの技法に対する深い知識や実装経験、使用経験・量子化学計算、分子動力学法ソフトウェア、ケモインフォマティクスのソフトウェア、ライブラリに対する知識、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、GaussianやGROMACS、NAMD、GENESIS、RDKitなど ・製薬企業や化学企業における実務経験 ・計算化学、医薬化学、構造生物学分野、例えば物理化学シミュレーションと機械学習の融合に関する研究分野の開発・論文執筆経験 ・有機化学 / 医薬化学 / 構造生物学 のいずれかについての知識 ・機械学習・深層学習関連の研究・開発経験 ・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。 ・基本的なコンピュータサイエンスに関する知識 ・Unix/Linuxサーバ運用経験 |
| アピールポイント | 新規事業 完全土日休み |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | その他 「就業場所が屋外である」、「就業場所によって対策内容が異なる」、「対策内容は採用時までに通知する」 などの場合がその他となります。面接時に詳しい内容をご確認ください |
| 更新日 | 2023/10/20 |
| 求人番号 | 2665681 |
採用企業情報
- 株式会社Preferred Networks
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- 会社規模非公開
- インターネットサービス
- ソフトウエア
- ハードウエア
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会社概要
【設立年月日】2014年3月26日
【代表者】西川 徹
【本社所在地】東京都千代田区大手町1-6-1
【事業内容】深層学習やロボティクスなどの先端技術を応用したソフトウェア・ハードウェア・ネットワーク技術の研究・開発・販売
【当社について】
株式会社 Preferred Networks（PFN）は、「現実世界を計算可能にする」をミッションとして、深層学習（ディープラーニング）、ロボティクスなどの最先端技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題を解決することを目指しています。2014 年 3 月に創業して以来、交通システム、製造業、ライフサイエンスをはじめ、ロボット、プラント最適化、材料探索、教育、エンターテインメントなどの分野で事業化を進めています。また、これらを支える深層学習のソフトウェア技術やプロセッサー、スーパーコンピュータも自社で開発しています。
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