27卒
2026/01/23 公開
PFN の材料探索分野を担うリサーチャー・エンジニアを募集します。
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。
【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、更なる性能向上を目指す。
現在の Matlantis の課題を切り出し、原因究明と改善を実施する。
最新の研究動向や顧客要望から、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、それらを活用して顧客課題の解決をする。
定期的な顧客への報告を実施し、顧客からのフィードバックをもとに新規技術を開拓する。
開発したソリューションを顧客に納品する。
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。
