募集内容

業務内容	【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） ■Matlantisの更なる技術開発・深層学習と物理化学の知識を活かし、Matlantis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Matlantis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、Matlantis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MatlantisおよびPFN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。【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） ■Matlantisの更なる技術開発・深層学習と物理化学の知識を活かし、Matlantis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Matlantis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、Matlantis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MatlantisおよびPFN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。変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	【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	【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
必要な免許・資格	特になし
学歴	不問
求人の特色	【補足】【応募書類】・論文リスト【業務概要】 PFNの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。PFN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、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・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。【魅力】・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。【応募書類】・論文リスト【業務概要】 PFNの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。 PFN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、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・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。【魅力】・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。

雇用形態	正社員試用期間：有/3ヶ月備考：待遇に変更なし
勤務地	勤務地1 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル（受付3階）勤務地その他東京都 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地受動喫煙対策屋内全面禁煙
給与	想定年収 800 ～ 1400 万円月給 50 ～ 85万円給与形態固定給制(月給制) 年収例経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
勤務時間	[勤務時間] 9:00 ～ 18:00（実働：8時間00分）休憩時間：60分 [平均残業時間] 確認中 [みなし残業] 確認中
休日・休暇	[年間休日] 120日 [年次有給休暇] 26～26日土曜日日曜日祝日年末年始産休育児（下限日数は、入社直後の付与日数となります）（下限日数は、入社直後の付与日数となります）
手当・福利厚生	通勤手当残業手当
昇給・賞与	[昇給]年1回 [賞与]年2回
保険	健康厚生年金雇用労災

勤務条件

雇用形態	正社員試用期間：有/3ヶ月備考：待遇に変更なし
勤務地	勤務地1 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル（受付3階）勤務地その他東京都 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地受動喫煙対策屋内全面禁煙
給与	想定年収 800 ～ 1400 万円月給 50 ～ 85万円給与形態固定給制(月給制) 年収例経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
勤務時間	[勤務時間] 9:00 ～ 18:00（実働：8時間00分）休憩時間：60分 [平均残業時間] 確認中 [みなし残業] 確認中
休日・休暇	[年間休日] 120日 [年次有給休暇] 26～26日土曜日日曜日祝日年末年始産休育児（下限日数は、入社直後の付与日数となります）（下限日数は、入社直後の付与日数となります）
手当・福利厚生	通勤手当残業手当
昇給・賞与	[昇給]年1回 [賞与]年2回
保険	健康厚生年金雇用労災

企業情報

企業名	株式会社Preferred Networks
企業HP	https://www.preferred-networks.jp/
本社所在地	〒1000004 東京都千代田区大手町 1-6-1 大手町ビル
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 AIチップ、計算基盤、生成AI、基盤モデルなどのAI関連技術を活用したソリューションを提供・自動運転やコネクテッドカーに関する技術開発・人間の生活空間で仕事をするロボットの開発・深層学習を用いたオミックス解析・医用画像解析・化合物解析・イラスト、マンガ、アニメーションへの深層学習応用・ディープラーニングフレームワーク『Chainer』とエクステンション・ディープラーニング専用プロセッサー『MN-Core』・PyTorchユーザ向けに深層強化学習ライブラリ「PFRL」	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 AIチップ、計算基盤、生成AI、基盤モデルなどのAI関連技術を活用したソリューションを提供・自動運転やコネクテッドカーに関する技術開発・人間の生活空間で仕事をするロボットの開発・深層学習を用いたオミックス解析・医用画像解析・化合物解析・イラスト、マンガ、アニメーションへの深層学習応用・ディープラーニングフレームワーク『Chainer』とエクステンション・ディープラーニング専用プロセッサー『MN-Core』・PyTorchユーザ向けに深層強化学習ライブラリ「PFRL」
設立年月日	2014年 3月26日
代表者	西川徹
資本金	1億700万円
従業員数	350名（平均年齢：33歳）