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仕事の詳細

職場での仕事内容から生かせる経験・スキル、諸条件など詳細を確認できます

企業名

株式会社ナレッジパレット

職種

創薬研究分野(研究員:生物系)

仕事内容

当社では「ユニークな薬の種を最速で生み出す」をMISSION(果たすべき使命)として掲げ、アンメットニーズが高い疾患分野の新薬創成を目指しています。大規模トランスクリプトーム解析技術及び高度な細胞培養技術を駆使して得られた細胞ビックデータから、当社独自のアプローチによる創薬開発に挑戦していきます。次世代創薬で多くの患者様を救う、Quality of Lifeの改善に貢献したいという意欲のある研究者を募集いたします。 具体的には下記の業務を担当していただきます。 ・創薬ターゲット分子の同定、バイオマーカーの取得 ・治療概念の実証(proof of concept:POC)の取得効率を上げるためのin vitro, in vivo系の構築 ・低分子だけでなく新規モダリティーを視野に入れた臨床入り可能な薬の創成 等 他社(アカデミア含む)との共同研究の機会もあります。 適性等に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがあります。

求める人物像

必須スキル (下記に完全に当てはまらない場合も相談に応じます) ・理系大学院博士相当 ・薬理学全般にわたる大まかな理解 ・細胞を用いたアッセイ系の構築とそれを用いた薬剤のスクリーニング ・研究を進めるにあたり必要な基礎的な分子生物・生化学スキル 歓迎スキル ・製薬企業における5年以上の創薬経験 ・プログラムマネージメント、CROマネージメントスキル ・海外留学経験があり、研究分野のコミュニケーションが英語で取れること ・新規創薬テーマの提案経験 ・薬剤師資格の保有 ・iPS細胞を扱った経験(特に中枢神経系への分化) ・in vivo薬理評価の計画と実施、ADME、探索毒性評価経験があれば尚可 ・HPLC, LC/MSなどを用いた薬物濃度測定

勤務予定地

神戸研究所 なお、会社の定める事業所への異動(転居を伴う配置転換を含む)を命じることがあります。

博士卒の初任給

経験・能力・年齢等を考慮し決定(年収600万円以上)、昇給年1回、残業手当

本選考の採用フロー

応募 上記各ポジションページの「応募する」ボタンをクリックし、必要事項を入力のうえ、ご応募ください。 ↓ 書類選考 提出頂いた書類を基に審査を行います。 結果については合否に関わらず、1週間前後でメールにて通知いたします。 選考通過者には面接の日程をご案内いたします。 ↓ 面接 面接では弊社事業説明やご担当頂く職務内容についてお話しさせていただきます。 また、候補者様からのプレゼンテーション(自己紹介、志望動機、これまでのご経験やご自身のスキルについて)をお願いしております。 質疑応答の時間もございますので、ご質問があればお尋ね下さい。 結果については合否に関わらず、1週間前後でメールにて通知いたします。 ※面接は複数回実施します ※オンラインもしくは対面にて実施します ※追加で資料提出等をお願いする場合がございます ↓ 内定 最終面接を通過された方へ内定通知をお送りします。

外部サイトの情報を見る

https://www.knowledge-palette.com/careers.php

類似した職種

株式会社Preferred Networks

職種
Drug Discovery Researcher / リサーチャー(創薬)

Preferred Networks(PFN)のDrug Discovery領域を担うリサーチャーを募集します。 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からその構造・機能の予測、あるいは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応用が進んでいます。 PFNのDrug Discoveryチームでは、結合自由エネルギー計算サービスP-FEPをはじめとする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たサービスを製薬企業に提供しています。現在はこれらの実績ある技術基盤をさらに拡張し、創薬プロセスのより広範な工程を一貫してカバーする包括的な創薬プラットフォームの構築を目指しています。 当チームでは、創薬現場の課題を解決しうる新規技術開発を担うメンバーを募集しています。PFNが掲げるミッション・バリュー[https://tech.preferred.jp/ja/blog/2025-mission-values/](https://tech.preferred.jp/ja/blog/2025-mission-values/) に共感し、最先端の理論を自らの手で実装し「現実世界を計算可能にする」卓越した技術力と、自らコトをおこす(Be Proactive)情熱を兼ね備えたプロフェッショナルを求めています。 チームミッション - 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および製品化 - ソフトウェアの単なる利用にとどまらない、革新的なアルゴリズムの設計と実装を担当していただきます - 応募資格(必須)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(製薬企業・アカデミア等)との共同研究 - 最新の研究論文の調査、およびアルゴリズムの習得・実装 - 社内他チームとの連携 参考 - これまでにPFNが行った研究開発の一部 - Drug Discovery HP: [https://projects.preferred.jp/drug-discovery/](https://projects.preferred.jp/drug-discovery/) (内容古め) - 技術ブログ: [https://tech.preferred.jp/ja/tag/drug-discovery/](https://tech.preferred.jp/ja/tag/drug-discovery/) - 関連キーワード - Neural Network Potential - Machine Learning Interatomic Potential - Protein Folding, Structure-aware prediction - ADMET予測 - AI分子生成 - 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 We are hiring a Researcher to drive Preferred Networks (PFN)’s Drug Discovery initiatives. The advancements of computational science in drug discovery have been remarkable, and its applications are expanding across fields ranging from the identification of biomolecular drug targets and the prediction of their structures and functions to the design, exploration, and optimization of drug candidate molecules (including predictions for pharmacological activity, toxicity, and pharmacokinetics). The PFN Drug Discovery team provides pharmaceutical companies with solutions, such as the binding free energy calculation service P-FEP, that integrate advanced computational methodologies with deep domain expertise. We are currently building on these core technologies to create a comprehensive "Drug Discovery Platform" – an end-to-end solution aimed to accelerate a wider range of processes in the drug discovery workflow. We are recruiting a researcher to lead the research and development of novel technologies that address critical challenges in drug discovery. We seek a professional who deeply resonates with our Mission and Values [(https://tech.preferred.jp/ja/blog/2025-mission-values/) ](https://tech.preferred.jp/ja/blog/2025-mission-values/)and possesses the exceptional engineering capability to implement cutting-edge theory into robust software. Team Mission - Contribute to human health by facilitating the creation of innovative medicines using cutting-edge computational science. Responsibilities - Conduct research, development, and productization of new technologies in the drug discovery field - Design and implement innovative algorithms, rather than applying existing software. - Work primarily on the areas specified in the Qualifications, while also handling a variety of other areas - Conduct collaborative research with external institutions - Survey the latest research papers, and master and implement algorithms - Collaborate with other teams within the company Additional Information - Introduction to our research - Drug Discovery HP:[https://projects.preferred.jp/drug-discovery/](https://projects.preferred.jp/drug-discovery/)(old) - Technical Blog:[https://tech.preferred.jp/ja/tag/drug-discovery/](https://tech.preferred.jp/ja/tag/drug-discovery/) - Keywords related to our activities - Neural Network Potential / Machine Learning Interatomic Potential - Protein Folding, Structure-aware prediction - ADMET Prediction - AI-driven Molecular Design - Computational Chemistry, Molecular Simulation - Molecular Docking - Molecular Dynamics (e.g., Enhanced Sampling MD, Free Energy Perturbation) - Structure-Based Drug Design (SBDD) - Ligand-Based Drug Design (LBDD) - Chemoinformatics