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【AI×ライフサイエンス】Research Engineer
年収：800万 ～ 1000万
採用企業案件
社長面接
SyntheticGestalt株式会社
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- 資本金1,453百万円
- 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 |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
■Job Summary We seeks to develop autonomous systems to invent new drug candidate compounds for patients suffering from diseases, and new genes for synthetic organisms that will improve the global environment. As a Research Engineer, you will define and implement the steps necessary for the successful development of such a system. Specifically, you will develop the machine learning models that compose the system, which will be difficult as they differ from the typical models in terms of the data and their purpose. You will be required to propose, with the help of members with various specialisations, hypotheses on what improvements would bring you closer to achieving your objectives, and to act as a pioneer in actually implementing and verifying these hypotheses. The development of machine learning systems at our company consists of teams that take on various roles, e.g. developing models for the generation of compounds, developing models for predicting protein function, searching for new training data, designing features for small molecule compounds, etc. Your interests and aptitude will determine the team you belong to and your area of focus, but you will often collaborate with other teams. This is where the real thrill of working together to develop one system for a long time for shared objectives comes in. 当社は病に苦しむ患者のための新薬候補化合物や地球環境を改善するような合成 生物のための新しい遺伝子を発明する自律システムを開発しようとしています。あなたにはリサー チエンジニアとして、そうしたシステムの開発を成功させるために必要なステップを明確にし、実 装いただきます。具体的には、そのシステムを構成する機械学習モデルを開発いただきますが、扱 うデータも目的も一般的な機械学習モデルと異なりますので、その開発は困難です。どのような改 善を行えば目的達成に近づくのか、そうした仮説を様々な専門領域を持ったメンバーの協力を得な がら提案し、実際に実装して検証していくパイオニアとしての活動が求められます。 当社での機械学習システムの開発は様々な役割、例えば化合物の生成モデルの開発 やタンパク質の機能予測モデルの開発、新しい訓練データの探索、低分子化合物の特徴量の設計な どを担うチームから構成されます。あなたの興味や適性から所属するチームと注力領域が決まりま すが、他のチームとの連携も多いです。他のメンバーと同じ目的を共有しながら1つのシステムを 協力して長く開発できる醍醐味がここにあります。 ■Job Responsibilities All of the following are areas of responsibility, but one of them will be a dedicated area depending on the team belonging to. • Develop a machine learning model dealing with chemical compound information, propose hypotheses to improve the model, validate the performance of it. • Propose and create new features based on data and purpose • Implement MLOps and distributed computing environments • Explore and add data to be used for training and inference • Search for relevant papers, apply and validate their concepts 下記のいずれもできる必要はありますが、所属チームによりいずれかに専念いただきます。 • 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 |
・A cosy working environment in the centre of Tokyo and surrounded by nature ・Free high-quality coffee and drinks ・Flextime work policy, with core time at 11 am ~ 4 pm ・An annual pass to Shinjuku Gyoen ・Office de Yasai（オフィスでヤサイ） ・Baby sitter discount tickets（内閣府主導） ・And, of course, the usual employee benefits in Japan, including transportation and health insurance |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 • Strong passion for artificial intelligence• Either one of ◦ Type A ▪ 4+ years of working experience as a software/machine learning engineer ▪ 3+ years of working experience as a machine learning engineer ▪ 2+ year of working experience as a deep learning engineer ▪ 1+ year experience of each in developing 2+ types of deep learning models • e.g., image 1yr and natural language 1yr, graph 1yr and generative model 1yr •Strong communication skill in English or Japanese ◦ Type B ▪ 2+ years of working experience as a machine learning engineer or a data scientist working with chemical compound information • 1+ publication in an international conference / journal as a first author • Strong communication skill in English or Japanese • 人工知能に対する強い情熱 •以下タイプからいずれか ◦ タイプA ▪ 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 ▪ それぞれ1年以上の2種類以上のDeep Learningモデルの開発経験 • 画像1年と自然言語処理1年、生成モデル1年とグラフ1年、など • 英語もしくは日本語での高いコミュニケーション能力 ◦ タイプB ▪ 2年以上の化合物情報を扱った機械学習エンジニアまたはデータサイエンティストとし ての実務経験 • 1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 • 英語もしくは日本語での高いコミュニケーション能力 【歓迎（WANT）】 • PhD in computer science, mathematics, physics, or a related field• Experience in Chemoinformatics, Bioinformatics or a related field • Experience in distributed computing / high performance computing • Experience in cloud computing • Working experience as a data scientist • Strong communication skill in English or Japanese • 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 • 英語または日本語での高いコミュニケーション能力 |
| 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 | 2023/09/13 |
| 求人番号 | 1708742 |
採用企業情報
- SyntheticGestalt株式会社
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- 資本金1,453百万円
- 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】
1,453,524千円(内資本準備金722,767千円)
【社員数】
11名(2023年12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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