【職務内容】
Preferred Networks（PFN）の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。PFNの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、PFN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】
▼弊社事業と関連する計算科学技術のキーワード（募集職種はRequirementsをご確認ください）
・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
【勤務地】
リモート勤務制度あり （日本国内に限る)
【応募資格（必須）】
・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
【応募資格（歓迎）】
・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）
‐ とくにQM／MM
・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）
