お問い合わせ番号：566199　最終確認日：2026年06月29日

リサーチャー(創薬)

株式会社Preferred Networks

お問い合わせ番号：566199　最終確認日：2026年06月29日

AIによるこの求人の要約

深層学習と医薬化学を融合し、革新的な医薬品開発のための分子設計研究開発をリード。Python, C, C++でのソフトウェア開発経験や、計算化学、医薬化学の知識を活用し、チームで課題解決を推進する
年収は800万円から1400万円が目安。経験や能力に応じて優遇される固定給制を採用している
勤務地は東京都千代田区大手町。年間休日は120日で土日祝が休み。年次有給休暇は最大26日付与される

こんな女性におすすめ！

成果相応に稼ぎたい
スキル経験を活かしたい

※本要約はAIによる自動生成です。条件の詳細は、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

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勤務条件
求人情報
企業情報
比較情報 NEW

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
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比べて！市場データ IT・通信業界の平均年収：668.4万円医薬品・医療機器の平均年収：755.2万円
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
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] 確認中比べて！市場データ IT・通信業界の平均残業時間：21時間／月医薬品・医療機器の平均残業時間：20時間／月
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

求人情報

業務内容	革新的な医薬品開発に携わる研究開発のお仕事です【Drug Discoveryチームのミッション】・最先端技術で人々の健康に貢献する革新的な医薬品を生み出します・創薬のための、医薬化学・計算化学に基づいた新しい技術を開発します【具体的な業務内容】 ■分子設計研究開発・深層学習と医薬化学の知識を用いて、実用的な化合物を生成するモデルを開発します。・機械学習と物理化学シミュレーションを組み合わせ、新しい結合評価技術を開発します。・化合物生成モデルと結合評価方法を組み合わせた、効率的な分子設計システムを開発します。・多数の生成化合物を分析・可視化するツールを開発します。 ■共同研究・企業との共同研究を通して、顧客の課題を最先端技術と計算資源で解決します。・顧客の課題を丁寧にヒアリングし、医薬化学、構造生物学、計算化学の視点から解決策を提案します。・革新的な医薬品開発技術を開発し、顧客課題の解決に役立てます。・定期的に顧客へ研究の進捗を報告し、フィードバックを反映してモデルを改良します。 ■革新的技術開発・最新の研究論文を常に把握し、積極的に新しい技術開発を提案・実行します。・大学や企業との共同研究を通して、世界にない新しい技術を開発し、実際の医薬品開発に役立てます。・チーム内外の連携を密にし、様々な分野の最新技術を学びます。この仕事で、あなたのスキルと熱意を活かし、人々の健康に貢献しませんか？革新的な医薬品開発に携わる研究開発のお仕事です【Drug Discoveryチームのミッション】・最先端技術で人々の健康に貢献する革新的な医薬品を生み出します・創薬のための、医薬化学・計算化学に基づいた新しい技術を開発します【具体的な業務内容】 ■分子設計研究開発・深層学習と医薬化学の知識を用いて、実用的な化合物を生成するモデルを開発します。・機械学習と物理化学シミュレーションを組み合わせ、新しい結合評価技術を開発します。・化合物生成モデルと結合評価方法を組み合わせた、効率的な分子設計システムを開発します。・多数の生成化合物を分析・可視化するツールを開発します。 ■共同研究・企業との共同研究を通して、顧客の課題を最先端技術と計算資源で解決します。・顧客の課題を丁寧にヒアリングし、医薬化学、構造生物学、計算化学の視点から解決策を提案します。・革新的な医薬品開発技術を開発し、顧客課題の解決に役立てます。・定期的に顧客へ研究の進捗を報告し、フィードバックを反映してモデルを改良します。 ■革新的技術開発・最新の研究論文を常に把握し、積極的に新しい技術開発を提案・実行します。・大学や企業との共同研究を通して、世界にない新しい技術を開発し、実際の医薬品開発に役立てます。・チーム内外の連携を密にし、様々な分野の最新技術を学びます。この仕事で、あなたのスキルと熱意を活かし、人々の健康に貢献しませんか？変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	【知識・意欲】・計算化学、医薬化学、構造生物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、理解・活用ができる能力・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・ソフトウェア開発経験 (Python, C, C++ 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・クライアント/バックエンド・Web/Desktop ・ライブラリの開発経験	【知識・意欲】・計算化学、医薬化学、構造生物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、理解・活用ができる能力・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・ソフトウェア開発経験 (Python, C, C++ 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・クライアント/バックエンド・Web/Desktop ・ライブラリの開発経験
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】 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。創薬分野における数値計算技術の発展はめざましく、医薬候補物質の設計・探索・最適化、生物活性・毒性・動態予測、合成経路探索、等の分野において計算化学技術の応用・実用化が検討されています。PFNのDrug Discoveryチームでは計算化学と創薬分野におけるドメイン知識を高度に融合して、製薬企業の医薬候補物質の設計・探索・最適化の支援に特に注力しております。当チームでは、「最先端の計算化学を活用した革新的医薬品の創出により、人々の健康に貢献すること」を目標としています。年々、開発難易度と必要開発費が増加し続ける創薬開発の課題解決に貢献したいという方、製薬企業と共に新しい医薬品の開発に携わり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、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】・計算化学の力で、既存の新薬開発プロセスに革新的インパクトを与えることを目指しています・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。・潤沢な計算資源を利用した研究開発ができる。【応募書類】・論文リスト【業務概要】 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。創薬分野における数値計算技術の発展はめざましく、医薬候補物質の設計・探索・最適化、生物活性・毒性・動態予測、合成経路探索、等の分野において計算化学技術の応用・実用化が検討されています。 PFNのDrug Discoveryチームでは計算化学と創薬分野におけるドメイン知識を高度に融合して、製薬企業の医薬候補物質の設計・探索・最適化の支援に特に注力しております。当チームでは、「最先端の計算化学を活用した革新的医薬品の創出により、人々の健康に貢献すること」を目標としています。年々、開発難易度と必要開発費が増加し続ける創薬開発の課題解決に貢献したいという方、製薬企業と共に新しい医薬品の開発に携わり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、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】・計算化学の力で、既存の新薬開発プロセスに革新的インパクトを与えることを目指しています・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。・潤沢な計算資源を利用した研究開発ができる。

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）

比較情報

同じ業界の比較	IT・通信業界【平均年収】 668.4万円【平均残業時間】 21時間／月 IT人材不足で給与は高水準。DX需要で多忙ですが、リモート普及や効率化により残業は抑制傾向です。
同じ職種の比較	医薬品・医療機器【平均年収】 755.2万円【平均残業時間】 20時間／月高度な専門性が求められる上、外資系企業の参入も多く給与は高水準。計画的な業務が多く、残業も平均的。
【業界別】面接アドバイス	変化が速い業界のため、「新しい技術や知識を自ら学び続ける意欲」を伝えましょう。専門用語や難しい内容を相手に合わせて分かりやすく説明できる「柔軟なコミュニケーション力」も高く評価されます。【よくある質問と攻略ヒント】「最近気になっているニュースや技術」について聞かれることがあります。事実を述べるだけでなく、それが「世の中にどう役立つか」「自分の仕事にどう関係するか」まで添えられると、深い理解をアピールできます。
【職種別】面接アドバイス	高い倫理観に基づいた専門知識の習得力と、医療従事者との信頼を築く誠実な提案力が重視されます。学術情報の提供数に加え、採用件数の増加やシェア拡大の数値を根拠に語るのが効果的です。【よくある質問と攻略ヒント】「専門性の高い情報を、知識レベルの異なる相手へどう噛み砕いて伝えましたか？」が定番です。単なる説明ではなく、相手の懸念を払拭し、納得感を引き出したプロセスを伝えましょう。
おすすめ属性別面接アドバイス	成果相応に稼ぎたい「お金のみが動力源」と思われると協調性に疑念を持たれてしまうかも。チームで成果を最大化する視点もあると伝えたいですね。「自身の目標達成が、周囲や組織の利益に繋がった」エピソードがあると◎ スキル経験を活かしたい「現状維持」と捉えられ意欲を疑われてしまわないように、実績を数字で伝えつつ「即戦力として貢献しながら、貴社でさらに磨きたいスキルがある」と付け加えると、成長意欲も伝わり好印象に繋がる場合が多いです。

【データの引用・算出について】
※表示している平均年収は、厚生労働省「jobtag」の職種別データ（2026年4月時点）を引用したものです。平均残業時間は、当サイトの求人データベース（2026年4月時点）に基づき算出しています。
※本データは個別の求人内容を保証するものではありません。実際の条件については、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

応募の流れ

STEP01

ご登録

転職支援サービスへ登録し、あなたの経歴やご希望をご記入ください。
STEP02

キャリアカウンセリング

あなた専任のキャリアアドバイザーがオンラインや電話で面談をさせていただきます。
STEP03

求人のご紹介

カウンセリングでお伺いした情報からあなたに最適な求人をご紹介いたします。
STEP04

書類作成・応募・推薦

応募書類のサポートや、応募手続き代行など、徹底的にサポートいたします。
STEP05

面接・選考

想定質問の提示や模擬面接などの面接対策で、サポートいたします。
STEP06

内定・入社

年収交渉や、入社日などの交渉もキャリアアドバイザーが代行！

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同じ業界の比較	IT・通信業界【平均年収】 668.4万円【平均残業時間】 21時間／月 IT人材不足で給与は高水準。DX需要で多忙ですが、リモート普及や効率化により残業は抑制傾向です。
同じ職種の比較	医薬品・医療機器【平均年収】 755.2万円【平均残業時間】 20時間／月高度な専門性が求められる上、外資系企業の参入も多く給与は高水準。計画的な業務が多く、残業も平均的。
【業界別】面接アドバイス	変化が速い業界のため、「新しい技術や知識を自ら学び続ける意欲」を伝えましょう。専門用語や難しい内容を相手に合わせて分かりやすく説明できる「柔軟なコミュニケーション力」も高く評価されます。【よくある質問と攻略ヒント】「最近気になっているニュースや技術」について聞かれることがあります。事実を述べるだけでなく、それが「世の中にどう役立つか」「自分の仕事にどう関係するか」まで添えられると、深い理解をアピールできます。
【職種別】面接アドバイス	高い倫理観に基づいた専門知識の習得力と、医療従事者との信頼を築く誠実な提案力が重視されます。学術情報の提供数に加え、採用件数の増加やシェア拡大の数値を根拠に語るのが効果的です。【よくある質問と攻略ヒント】「専門性の高い情報を、知識レベルの異なる相手へどう噛み砕いて伝えましたか？」が定番です。単なる説明ではなく、相手の懸念を払拭し、納得感を引き出したプロセスを伝えましょう。
おすすめ属性別面接アドバイス	成果相応に稼ぎたい「お金のみが動力源」と思われると協調性に疑念を持たれてしまうかも。チームで成果を最大化する視点もあると伝えたいですね。「自身の目標達成が、周囲や組織の利益に繋がった」エピソードがあると◎ スキル経験を活かしたい「現状維持」と捉えられ意欲を疑われてしまわないように、実績を数字で伝えつつ「即戦力として貢献しながら、貴社でさらに磨きたいスキルがある」と付け加えると、成長意欲も伝わり好印象に繋がる場合が多いです。

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