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| 部署・役職名 | 【ライフサイエンス×人工知能】VP of Computational Chemistry |
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| 仕事内容 |
当社は発明を量産する人工知能の開発を目指しているスタートアップです。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。 【業務内容】 ・FEP計算の設計・実行 -大規模FEP計算プロジェクトの計画・推進 -創薬各ステージ(Target ID/Validation、Hit ID、Hit-to-Lead、Lead Optimization)におけるFEP活用戦略の立案 -バーチャルスクリーニングの精密化、アロステリック部位探索、選択性予測の実装 -MDシミュレーションおよびFEP計算に関する技術的指導 ・データ品質管理・バリデーション -SPR、ITC等バイオフィジカルデータとの比較によるFEP計算精度の検証 -結合親和性データの標準化プロトコル策定 -統計解析による計算結果の信頼性評価 -データ品質管理・バリデーション体制の構築 ・AIモデル開発支援 -従来FEP計算を大幅に高速化するAI予測モデルの開発サポート -機械学習用データセットの設計・前処理 -計算化学的観点からのAIモデル妥当性検証 ・実用化・事業化支援 -外部学会・技術検討会への参画 -製薬・農薬・化粧品企業との共同研究における技術的リード -創薬コンソーシアムとの連携推進 |
| 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)】 ・実務経験-製薬会社での計算化学業務 5年以上 -FEP計算の実務経験 2年以上 -創薬プロジェクトにおけるSBDD実務経験 -タンパク質-リガンド相互作用解析の実務経験 ・技術スキル -MDシミュレーション、FEP計算の理論的理解 -Python等によるデータ解析・統計処理スキル -SPR、ITC等バイオフィジカルアッセイとの連携経験 【歓迎(WANT)】 ・大手製薬会社での創薬研究 7年以上・国際誌での査読論文発表実績 ・AlphaFold / Boltz-2等の構造予測技術と計算化学の組み合わせ経験 |
| アピールポイント | 新規事業 管理職・マネージャー 完全土日休み フレックスタイム |
| 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 | 2025/09/08 |
| 求人番号 | 5655764 |
採用企業情報
- 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
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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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