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仕事の詳細

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企業名

株式会社Elix

職種

フルスタックエンジニア

仕事内容

株式会社Elixは、「創薬を再考する」をミッションとしたAI創薬企業です。最先端技術を結集したElixのAI創薬プラットフォーム Elix Discovery™を活用した共同研究や、プラットフォーム自体のライセンス提供を行います。主に低分子化合物のヒット探索からリード最適化までを扱います。 具体的な仕事内容 ユーザーフレンドリーで保守性が高く、スケーラブルで顧客志向な手法で Elix Discovery™ の開発をリードする、経験豊富で熱意のあるフルスタックエンジニアを探しています。 ・設計、実装から最適化、導入まで、開発における全工程に従事 ・チームのエンジニアやリサーチャーと協業しての、クライアントのために実用的な製品の開発 ・利用可能性が高く、高性能でユーザーフレンドリーなAPIおよび関連するユニットテストの設計・開発を支援し、コードの品質を確保 業務内容の変更の範囲：会社の定める業務

求める人物像

必須スキル／経験 ・ソフトウェア工学、コンピュータサイエンス、または関連分野の学士号を取得していること ・7年以上のWeb/API開発の実務経験 ・3年以上のPythonなどのフレームワークでの実務経験 ・3-5年以上のJavaScript (ES6+) プログラミングスキル ・ビジネスレベルの英語力（日本語は不要） 歓迎スキル／経験 ・最新のウェブ標準（HTML5、CSS3）に精通していること ・JavaScriptライブラリ(jQuery, D3)の経験 ・最新のバージョン管理(GIT)の経験

勤務予定地

本社/東京都千代田区または自宅（就業場所の変更の範囲：本社、自宅および会社が認める場所）

博士卒の初任給

年収6,000,000円 / 月収500,000円（基本給：368,973円 / 固定残業手当：131,027円）〜年収10,000,000円 / 月収833,334円（基本給：614,955円 / 固定残業手当：218,379円）

本選考の採用フロー

書類審査→1次面接→2次面接→3次面接→技術課題＆技術面接→内定 ※面接はいずれもオンラインでも実施可能です。

外部サイトの情報を見る

https://www.elix-inc.com/jp/careers/

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株式会社Preferred Networks

職種
Drug Discovery Researcher / リサーチャー(創薬)

Preferred Networks（PFN）のDrug Discovery領域を担うリサーチャーを募集します。 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からその構造・機能の予測、あるいは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応用が進んでいます。 PFNのDrug Discoveryチームでは、結合自由エネルギー計算サービスP-FEPをはじめとする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たサービスを製薬企業に提供しています。現在はこれらの実績ある技術基盤をさらに拡張し、創薬プロセスのより広範な工程を一貫してカバーする包括的な創薬プラットフォームの構築を目指しています。 当チームでは、創薬現場の課題を解決しうる新規技術開発を担うメンバーを募集しています。PFNが掲げるミッション・バリュー[https://tech.preferred.jp/ja/blog/2025-mission-values/](https://tech.preferred.jp/ja/blog/2025-mission-values/) に共感し、最先端の理論を自らの手で実装し「現実世界を計算可能にする」卓越した技術力と、自らコトをおこす（Be Proactive）情熱を兼ね備えたプロフェッショナルを求めています。 チームミッション - 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および製品化 - ソフトウェアの単なる利用にとどまらない、革新的なアルゴリズムの設計と実装を担当していただきます - 応募資格（必須）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（製薬企業・アカデミア等）との共同研究 - 最新の研究論文の調査、およびアルゴリズムの習得・実装 - 社内他チームとの連携 参考 - これまでにPFNが行った研究開発の一部 - Drug Discovery HP: [https://projects.preferred.jp/drug-discovery/](https://projects.preferred.jp/drug-discovery/) （内容古め） - 技術ブログ: [https://tech.preferred.jp/ja/tag/drug-discovery/](https://tech.preferred.jp/ja/tag/drug-discovery/) - 関連キーワード - Neural Network Potential - Machine Learning Interatomic Potential - Protein Folding, Structure-aware prediction - ADMET予測 - AI分子生成 - 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 We are hiring a Researcher to drive Preferred Networks (PFN)’s Drug Discovery initiatives. The advancements of computational science in drug discovery have been remarkable, and its applications are expanding across fields ranging from the identification of biomolecular drug targets and the prediction of their structures and functions to the design, exploration, and optimization of drug candidate molecules (including predictions for pharmacological activity, toxicity, and pharmacokinetics). The PFN Drug Discovery team provides pharmaceutical companies with solutions, such as the binding free energy calculation service P-FEP, that integrate advanced computational methodologies with deep domain expertise. We are currently building on these core technologies to create a comprehensive "Drug Discovery Platform" – an end-to-end solution aimed to accelerate a wider range of processes in the drug discovery workflow. We are recruiting a researcher to lead the research and development of novel technologies that address critical challenges in drug discovery. We seek a professional who deeply resonates with our Mission and Values [(https://tech.preferred.jp/ja/blog/2025-mission-values/) ](https://tech.preferred.jp/ja/blog/2025-mission-values/)and possesses the exceptional engineering capability to implement cutting-edge theory into robust software. Team Mission - Contribute to human health by facilitating the creation of innovative medicines using cutting-edge computational science. Responsibilities - Conduct research, development, and productization of new technologies in the drug discovery field - Design and implement innovative algorithms, rather than applying existing software. - Work primarily on the areas specified in the Qualifications, while also handling a variety of other areas - Conduct collaborative research with external institutions - Survey the latest research papers, and master and implement algorithms - Collaborate with other teams within the company Additional Information - Introduction to our research - Drug Discovery HP:[https://projects.preferred.jp/drug-discovery/](https://projects.preferred.jp/drug-discovery/)(old) - Technical Blog:[https://tech.preferred.jp/ja/tag/drug-discovery/](https://tech.preferred.jp/ja/tag/drug-discovery/) - Keywords related to our activities - Neural Network Potential / Machine Learning Interatomic Potential - Protein Folding, Structure-aware prediction - ADMET Prediction - AI-driven Molecular Design - Computational Chemistry, Molecular Simulation - Molecular Docking - Molecular Dynamics (e.g., Enhanced Sampling MD, Free Energy Perturbation) - Structure-Based Drug Design (SBDD) - Ligand-Based Drug Design (LBDD) - Chemoinformatics

マルホ株式会社

職種
開発職

候補化合物の開発戦略・開発計画立案、臨床試験の計画策定・実施、申請資料作成

2027年卒

アステラス製薬株式会社

職種
創薬研究職（薬効薬理）

創薬研究職は、医薬品創製の基礎研究から非臨床研究までをカバーする、創薬の最も上流に位置する職種です。「Focus Area」アプローチを通じた、柔軟かつ効率的な創薬機会の特定を含めた探索的基礎研究、先端の創薬基盤技術研究、また、開発候補品を臨床へとつなぐ開発研究など、世界各地の拠点において日々研究活動に取り組んでいます。

2026年卒