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リサーチャー（材料） / Material Discovery Researcher
年収：1000万 ～ 2000万
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（材料） / Material Discovery Researcher |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
材料探索分野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新材料開発が注目されてきています。当社では計算科学と材料開発を高度に融合して革新的なマテリアル開発をするべく、独自のシミュレータを協力会社と共同で開発しました。 【Materials Discoveryチームのミッション】 ・革新的なマテリアル開発による持続可能な社会の実現 ・素材開発のための、材料科学・物理化学・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） 【当社シミュレータの更なる技術開発】 ・深層学習と物理化学の知識を活かし、当社シミュレータに用いられているアーキテクチャを改良し、更なる計算精度向上を目指す。 ・現在の当社シミュレータで予測精度が出にくい部分に関して、原因究明と改善を実施する。 ・最新の研究や顧客要望から、当社シミュレータの追加機能開発の提案・実施をする。 【他社との材料の共同開発】 ・顧客課題を当社シミュレータおよび当社の計算資源を活用して解決する。 ・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考えて提案する。 ・革新的な材料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。 ・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た課題解決。 ・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を用いて解決する。 ・深層学習の知見を活かし、材料開発における顧客課題を特定・解決する。 【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、それを現実の素材開発に活かす。 ・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】 ・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。 |
| 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 有給休暇、産前産後休暇、育児休暇、慶弔休暇等 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） 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】・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 【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 ・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 ・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、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 【歓迎（WANT）】 ・計算化学・計算材料科学の経験。例えば、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 ・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、GAUSSIAN, VASP, GROMACS, LAMMPS, ASEなど ・ケモン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 ・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。 |
| 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 | 2023/04/12 |
| 求人番号 | 2665674 |
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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