技術系（機械設計・製造技術） - 化学（研究・開発・分析）
技術系（機械設計・製造技術） - IoT・AI・データマネジメント

Preferred Networks（以下、PFN）の材料探索分野を担うリサーチャーを募集します。

■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
（スキル・興味範囲に応じて柔軟に対応します）

〇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。

〇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。

〇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。

〇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。

■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。

■休日：週休二日制, 土, 日, 祝日, GW, 夏季休暇, 年末年始

【必須条件】
〇知識・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

〇経験
・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

〇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

【歓迎条件】
※「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。
・計算化学・計算材料科学の経験。例えば、量子化学計算、分子動力学法、デバイスシミュレーション等の技法に対する深い知識や実装経験、使用経験。
・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、GAUSSIAN, VASP, GROMACS, LAMMPS, ASEなど
・ケモンインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス分野での研究開発・論文執筆経験
・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。

■職種未経験者：不可