仕事の詳細
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企業名
株式会社Preferred Networks
職種
Material Discovery Researcher / リサーチャー(材料)
仕事内容
We are recruiting researchers for the materials discovery division. Numerical techniques in chemistry and materials science have made remarkable progress, and in recent years, computational development of new materials has been attracting attention. PFN has developed Matlantis™, a general-purpose atomic-level simulator, in collaboration with ENEOS Corporation, in order to develop innovative materials by highly integrating computational science and materials development. PFN is working on further technological development of Matlantis and physical simulation technology based on deep learning, with the goal of realizing material discovery and property prediction that far exceeds the conventional limits of application. We are looking for people who want to develop unprecedented simulation technology and material proposal methods by combining computational science and deep learning, and who want to develop new materials together with our customers by doing so. We welcome applications from those who have knowledge and experience in related fields, as well as those who share this ambitious goal and are enthusiastic about it. The expected responsibilities include the following. The scope of work may be adjusted flexibly depending on your skills, experience, and interests. **Responsibilities** Research and development related to Matlantis - Advance the technical development of Matlantis based on the latest research trends and customer needs. Develop new features and improve the performance of Matlantis by applying expertise in deep learning and materials science - Generalize technologies developed through collaborative or internal research and implement them as product features or solution components - Promote technology transfer from research to product development, taking a product-owner-like perspective where appropriate Collaborative materials development with partner companies - Clarify customer challenges and propose solutions by leveraging PFN’s technology assets and domain expertise - Contribute to solving customer challenges through the development of innovative technologies for materials discovery - Communicate effectively with customers, including regular progress updates, and incorporate feedback into research plans - Create opportunities for collaborative and commissioned research through technical presentations, proposals, and external communication Research, development, and productization of new materials discovery methods - Continuously follow the latest research and publications, and develop innovative technologies that contribute to materials discovery with enthusiasm - Build research assets that can serve as the foundation for future collaborative projects and product features Development of research infrastructure to accelerate R&D activities - Transform research outcomes into reusable assets, including code, datasets, validation methods, workflows, and technical documentation - Collaborate with internal teams working on computational infrastructure, generative AI, foundation models, and related technologies to build technical assets **Related Links** [Materials Science Blog](https://tech.preferred.jp/blog/area/chemoinformatics-and-materials-science/) [Publications](https://tech.preferred.jp/publications/area/chemoinformatics-and-materials-science/) [Matlantis Website](https://matlantis.com/ja/) [Matlantis Calculation Examples](https://matlantis.com/ja/cases#calculation) [Matlantis Paper](https://www.nature.com/articles/s41467-022-30687-9) PFNの材料事業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材料開発が注目されてきています。PFNでは計算科学と材料開発を高度に融合して革新的な材料開発をするべく、汎用原子レベルシミュレータMatlantis™をENEOS株式会社と共同開発しました。 PFNではMatlantisの更なる技術開発および深層学習に基づく物理シミュレーション技術の開発に取り組んでおり、従来の適用限界を大きく超えた材料探索・物性予測を実現することを目標としています。計算科学と深層学習の組合せにより、今までにないシミュレーション技術の開発・材料提案手法の開発を実現したいという方、それによりお客様と共に新規材料を開発をしたいという方を募集します。 関連分野の知識・経験がある方はもちろんのこと、この野心的な目標に共感していただける方、熱意のある方の応募をお待ちしています。 具体的な業務内容として、以下を想定しています。なお、担当範囲はご経験・スキル・ご関心に応じて柔軟に調整します。 **業務内容** Matlantisに関する研究開発 - 最新の研究動向や顧客要望をもとに、Matlantisのさらなる技術開発に取り組む。深層学習や物質科学の専門知識を活かし、Matlantisの追加機能開発や性能向上を推進する - 共同研究や社内研究で得られた技術を一般化し、プロダクト機能として実装する - 必要に応じて、プロダクトオーナーに近い視点から研究成果の技術移転を推進する 他社との材料の共同開発 - 顧客課題を明確化し、PFNの技術資産および専門知識をもとに解決方法を検討・提案する - 革新的な材料開発に向けた技術開発を通じて、顧客課題の解決に貢献する - 定期的な進捗報告を含め、顧客と適切にコミュニケーションを取り、研究計画にフィードバックを反映する - 技術プレゼンテーション、提案活動、外部発信などを通じて、共同研究・受託研究の機会創出に貢献する 新しい材料開発手法の研究開発およびプロダクト化 - 最新の研究・論文を継続的に把握し、熱意をもって材料開発に資する革新的な技術を考案・開発する - 将来の共同研究やプロダクト機能の基盤となる研究資産を構築する 研究活動を促進するための研究基盤の構築 - 研究成果を、コード、データセット、検証手法、ワークフロー、技術ドキュメントなどの再利用可能な形式に整備する - 計算基盤、生成AI、基盤モデルなどに関わる社内他部門と連携し、研究開発を加速する技術資産を構築する **関連リンク** [Materials Science Blog](https://tech.preferred.jp/blog/area/chemoinformatics-and-materials-science/) [Publications](https://tech.preferred.jp/publications/area/chemoinformatics-and-materials-science/) [Matlantis HP](https://matlantis.com/ja/) [Matlantis 計算事例](https://matlantis.com/ja/cases#calculation) [Matlantis 論文](https://www.nature.com/articles/s41467-022-30687-9)
求める人物像
応募資格（必須） / Qualifications - Knowledge and motivation - Basic knowledge or interest in either physics, chemistry, or materials science - Basic knowledge of machine learning and deep learning - Ability to follow and implement the latest paper trends - In-depth knowledge and experience in your field of expertise. - Willingness to constantly learn new domain knowledge - Ability to actively engage in discussions with engineers from different fields and companies. - Experience - Experience solving problems in a team environment - Experience in solving problems using computer-science knowledge - Always keeping up with the cutting-edge technology with the goal of becoming familiar with all disciplines of computer science - Software development experience in Python, Go, C, C++, Java, or similar languages - Ability to write programs with an understanding of computer architecture and an awareness of software execution efficiency and computational load - 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 応募資格（歓迎） / Preferred Qualifications ※You do not need to have all of the skills listed below. We expect you to have excellent expertise in any of them. ※「以下に示すすべてのスキルを持っている必要はありません。いずれかの項目に関して優れた専門性を持っていることを期待します。 - Compatibility with the ongoing projects at PFN Materials Group. Specifically, knowledge and experience with various methods in the fields of atomic simulation, interatomic potentials, electronic structure calculations, etc., and their integration with machine learning. - Notwithstanding the above, expertise and motivation to broaden the scope of activities of PFN Materials Group. Specifically, integration with the experimental science side, such as measurements and macro-scale phenomena, application of new simulation and machine learning methods, expertise in specific materials, and experience in research and development in the field of Materials Informatics. - Experience in research and development, writing papers, or conference presentations on the integration of physical simulation and machine learning. - Knowledge of, development experience with, or experience implementing similar computational chemistry software and ancillary tools. For example, molecular dynamics software (Atomic Simulation Environment (ASE), LAMMPS, OpenMM, etc.), electronic structure calculation software (VASP, GAUSSIAN, ORCA). - Experience in software development such as application development, library development, or Unix/Linux server operations. - Machine learning and deep learning related research and development experience - Interest in and implementation experience with computational efficiency and optimization related to physical simulation - Experience in data analysis skills and application of computer science knowledge. Experience and achievements in data analysis techniques using machine learning and statistical tools, programming competitions, game AI contests, data analysis contests, etc. Knowledge, implementation, and experience using mathematical optimization, search, and numerical analysis. - 現在PFNで進めている材料部門の各種プロジェクトとの適合性。具体的には、原子シミュレーション、原子間ポテンシャル、電子状態計算などの分野における各種手法、またそれらと機械学習との融合分野に対する知識や経験 - 上記にかかわらず、PFNの材料部門の活動領域を広げることのできる専門性やモチベーション。具体的には、測定やマクロスケールの現象などの実験科学側との融合、新しいシミュレーション手法や機械学習手法の適用、特定の物質に対する専門性、マテリアルズ・インフォマティクス分野での研究開発経験など。 - 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・学会発表経験 - 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、分子動力学ソフトウェア(Atomic Simulation Environment(ASE), LAMMPS, OpenMM等)、電子状態計算ソフトウェア(VASP, GAUSSIAN, ORCA)など - ソフトウェア開発に関する実践・実務経験。例えば、アプリケーション開発、ライブラリ開発、Unix/Linuxサーバ運用経験など - 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。
勤務予定地
東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004 リモート勤務制度あり （日本国内に限る) / Remote work system available (limited to work in Japan)
博士卒の初任給
経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇