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| 部署・役職名 | 【ユニコーン企業】最先端AI×創薬研究開発 |
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| 仕事内容 |
Drug Discovery領域を担うリサーチャー/エンジニアを募集します。 創薬分野における計算科学の発展はめざましく、創薬標的となる生体内高分子の同定やその構造・機能の予測、医薬品候補分子の設計・探索・最適化（薬理活性・毒性・動態予測）などの分野において実用化が進んでいます。 Drug Discoveryチームでは最先端技術と創薬分野におけるドメイン知識を高度に融合して、多岐にわたる創薬現場の課題解決に取り組んでいます。 現在、同社では、創薬現場において有用な新規技術の開発に興味があり、製薬企業と協力して新しい医薬品の開発に携わりたいという熱意のある方々を募集しています。 ■ミッション 最先端の計算科学を活用し、革新的医薬品の創出を支援することで、人々の健康に貢献する ■業務内容 創薬分野における新規技術の研究開発 Requirementsに記載の分野を中心に、様々な分野を担当していただきます 他機関との共同研究 最新の研究論文の調査および習得 他チームとの連携 ■参考 同社はライフサイエンス分野に機械学習・深層学習技術を応用し、創薬や、miRNA解析、医用画像解析などに取り組んでいます。特に創薬分野においては、タンパク質の構造ベース創薬と深層学習生成モデルを融合した分子設計を中心に研究開発をおこなっています。 ■同社事業と関連する計算科学技術のキーワード Neural Network Potential Protein Folding, Structure－aware prediction ADMET予測 AIによる分子設計 計算化学・分子シミュレーション 分子ドッキング 分子動力学法（拡張サンプリングMD、Free Energy Perturbationなど） Structure Based Drug Design （SBDD） Ligand Based Drug Design （LBDD） ケモインフォマティクス ■同社の魅力 ・世界トップクラスの省電力性能を誇る自社製スーパーコンピュータを保有し、LLMの自社学習を可能にする日本唯一のディープテック企業 ・モデル開発からアプリケーション実装までを垂直統合できるフルスタック開発体制が強み ・日本語に特化した高性能LLMシリーズを開発し、実用性と精度において国内トップクラスの実績 ・製造業・医療・バイオなど、既存アセットと掛け合わせた産業用途特化型のLLM活用も加速中 ・SaaSやWebアプリ起点ではなく、未踏の技術シーズから社会実装を目指す、研究開発ドリブンな組織文化 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・専門知識（下記の内、いずれか1つ以上）Neural Network Potential （NNP）開発に関する深い知識や経験 Protein folding / Structure－aware predictionに関する深い知識や経験 機械学習・深層学習（AI）分野における深い知識や経験 ソフトウェア開発 （Python 等） Unix/Linuxサーバーの使用経験 【歓迎（WANT）】 ・製薬企業や化学企業における実務経験（3年以上が望ましい）・量子化学計算に関する深い知識や経験 （NNP開発の場合） ・NNPを活用した創薬分野における応用の知識や経験（NNP開発の場合） |
| 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 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2025/11/10 |
| 求人番号 | 4937424 |
採用企業情報
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- 会社規模101-500人
この求人の取り扱い担当者
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- コンサルティング IT・インターネット サービス
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- 短期的な転職だけでなく、5年後、10年後を見据えたキャリアを共に考えます。特に成長産業では、キャリアアップと年収・ストックオプションといった経済合理性を最大化する戦略的なご提案も可能です。
- (2025/07/03)
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