MI-6株式会社の[R&D / Contract] Research Scientist / Research Engineerの求人

Building the technologies that will shape the future of materials R&D.

材料研究開発の未来を支える技術をつくる。

About MI-6 / MI-6について

MI-6’s mission is to transform materials R&D through Materials Informatics.

Materials R&D involves increasingly diverse technologies, including machine learning, scientific computing, materials science, experimental systems, robotics, and software. We are building a new R&D environment where researchers, AI, data, and laboratory systems work together.

Our R&D team develops and validates the technologies required to make this possible, connecting digital technologies with physical experimentation and real-world research processes.

MI-6は、「マテリアルズ・インフォマティクスを普及し、研究開発を革新する」をミッションに掲げています。

材料研究開発に必要な技術領域は、機械学習、計算科学、材料科学、実験システム、ロボティクス、ソフトウェアなどへ広がっています。私たちは、研究者、AI、データ、ラボが連携して機能する、新しい研究開発環境を構築しています。

R&Dチームでは、その実現に必要となる技術を研究・開発・検証し、デジタル技術とフィジカルな実験、実際の研究プロセスをつないでいます。

Role / 役割

As a Contract Research Scientist or Research Engineer, you will work with MI-6’s R&D team on specific research and technical development themes that match your expertise.

Depending on the theme, you may formulate hypotheses, investigate existing research, design technical approaches, develop algorithms or systems, conduct experiments, and evaluate results.

We expect research to lead to concrete outputs that can be tested, assessed, and developed further. These may include code, algorithms, analytical methods, experimental systems, prototypes, technical evaluations, or documented research findings.

The scope, duration, and level of involvement will be determined for each project based on your expertise, availability, and the needs of MI-6’s R&D activities.

業務委託のResearch Scientist / Research Engineerとして、専門性を活かし、MI-6のR&Dチームとともに特定の研究・技術開発テーマに取り組んでいただきます。

テーマに応じて、仮説設定、先行研究の調査、技術アプローチの設計、アルゴリズムやシステムの開発、実験、結果の評価などを行います。

研究成果は、他のメンバーが検証、評価、発展させられる具体的なアウトプットへつなげることを重視しています。コード、アルゴリズム、解析手法、実験システム、プロトタイプ、技術評価、研究結果を整理したドキュメントなど、テーマに応じて様々な形を想定しています。

具体的なテーマ、期間、関与の程度は、専門性、稼働可能時間、MI-6のR&Dテーマとの適合性を踏まえて個別に設定します。

Example Research Areas / 研究領域の例

• Machine learning, Bayesian optimisation, experimental design, and uncertainty estimation
• AI and LLM applications for scientific research
• Scientific computing, computational chemistry, and materials simulation
• Materials and chemical data analysis
• Image, spectral, time-series, and multimodal data analysis
• Knowledge extraction and structuring of research data and context
• Laboratory automation, robotics, and experimental equipment control
• Measurement systems and automated experimental workflows
• Software and data infrastructure for scientific research
• Other technologies that can enable new forms of materials R&D

MI-6のR&Dでは、幅広い科学・技術領域を扱っています。例えば、以下のようなテーマがあります。

• 機械学習、ベイズ最適化、実験計画、不確実性推定
• 科学研究におけるAI・LLMの活用
• 計算科学、計算化学、材料シミュレーション
• 材料・化学データ解析
• 画像、スペクトル、時系列、マルチモーダルデータの解析
• 研究データや研究文脈からの知識抽出・構造化
• ラボオートメーション、ロボティクス、実験装置制御
• 計測システム、自動実験ワークフロー
• 科学研究のためのソフトウェア・データ基盤
• その他、材料研究開発の新しいあり方につながる技術

これらすべての領域を経験している必要はありません。特定の科学・技術領域に深い専門性を持つResearcher / Engineerを歓迎します。

What You Will Do / 主な業務

Depending on the research theme, your work may include:

• Define research questions and formulate testable hypotheses
• Review relevant academic and technical literature
• Design appropriate technical and experimental approaches
• Develop and test algorithms, models, methods, or systems
• Implement prototypes that demonstrate technical feasibility
• Design or conduct experiments and analyse the resulting data
• Evaluate results, limitations, and uncertainty
• Document methods, results, and conclusions so that others can reproduce or extend the work
• Collaborate with MI-6 researchers, engineers, product teams, and other specialists

研究テーマに応じて、以下のような業務を担当いただきます。

• 研究課題の設定と、検証可能な仮説の構築
• 関連する論文・技術文献の調査
• 技術的・実験的アプローチの設計
• アルゴリズム、モデル、手法、システムの開発・検証
• 技術的な実現可能性を示すプロトタイプの実装
• 実験の設計・実施と取得データの解析
• 結果、限界、不確実性の評価
• 他のメンバーが再現・発展できる形での手法、結果、結論のドキュメント化
• MI-6のResearcher、Engineer、プロダクトチーム、その他の専門家との協働

We Are Looking For / 求める人物像

We are looking for researchers and engineers who can bring deep expertise into MI-6’s R&D while working effectively with people from different disciplines.

You should be comfortable working on questions whose answers are not yet known, translating expertise into testable approaches, and producing outputs that allow the next stage of research or development to proceed.

We particularly welcome people who are interested in connecting their own field of expertise with materials science, AI, software, experimental science, or laboratory automation.

自身の専門性をMI-6のR&Dに持ち込みながら、異なる専門分野のメンバーと協働できるResearcher / Engineerを求めています。

まだ答えのない課題に向き合い、専門知識を検証可能なアプローチへ落とし込み、次の研究・開発につながるアウトプットを生み出せる方を歓迎します。

自身の専門領域を、材料科学、AI、ソフトウェア、実験科学、ラボオートメーションなどと接続することに関心がある方を特に歓迎します。

Requirements / 必須要件

• Expertise in a scientific or technical field relevant to MI-6’s R&D

• Experience independently conducting research or technical development

• Ability to formulate hypotheses and design appropriate methods for testing them

• Ability to produce concrete technical or research outputs

• Ability to communicate clearly about methods, results, limitations, and uncertainties

• Ability to collaborate with people from different technical backgrounds

• Ability to communicate and collaborate in English

• MI-6のR&Dに関連する科学または技術領域の専門性

• 研究または技術開発を自律的に進めた経験

• 仮説を設定し、適切な検証方法を設計する能力

• 具体的な技術・研究アウトプットを生み出す能力

• 手法、結果、限界、不確実性を明確に説明する能力

• 異なる専門性を持つメンバーと協働する能力

• 英語でのコミュニケーションおよび協働能力

Preferred Experience / 歓迎する経験

• A PhD or equivalent research experience

• A strong research or engineering track record in a relevant field

• Experience applying academic research to industrial or product contexts

• Experience developing working prototypes or research software

• Experience designing or conducting physical experiments

• Experience working across multiple disciplines

• Publications, patents, OSS contributions, GitHub repositories, technical presentations, or other demonstrable research and technical outputs

• 博士号、または同等水準の研究経験

• 関連分野における高い研究・技術開発実績

• アカデミックな研究成果を産業・プロダクトへ応用した経験

• 動作するプロトタイプや研究用ソフトウェアを開発した経験

• 実験を設計・実施した経験

• 複数の専門領域を横断して研究・開発した経験

• 論文、特許、OSS、GitHub、技術発表など、研究・技術成果を示すアウトプット