R&D の求人一覧 - MI-6株式会社

Building the technologies that will shape the future of materials R&D.About MI-6 / MI-6についてWe aim to transform R&D by making Materials Informatics widely accessible and by creating a new research experience where digital and physical processes are deeply connected.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、デジタルとフィジカルが融合した新しい研究開発体験の実現を目指しています。Our core solutions include:MI-6では、主に以下の3つのソリューションを提供しています。miHub®, an MI platform that manages research data and context to accelerate hypothesis testing 研究データと文脈を統合管理し、仮説検証を加速するMIプラットフォーム「miHub®」Hands-on MI®, where our data scientists work directly with materials researchers from problem discovery to predictive modelling データサイエンティストが材料開発者と協働し、課題探索から予測モデル構築までを担う「Hands-on MI®」Lab Automation, which connects experimental equipment, measurement systems, and data infrastructure to extend physical R&D processes through software 実験装置・計測系・データ基盤を結びつけ、研究のフィジカルプロセスをソフトウェアで拡張する「Lab Automation」By integrating these capabilities, we enable researchers to move fluidly between data, experiments, and algorithms, creating an environment where ideas can be tested and refined more effectively.これらを単体の技術としてではなく、統合された研究開発体験として提供することで、研究者がデータ、実験、アルゴリズムを自由に行き来しながら発想・検証できる環境を実現しています。Example Internship Themes / インターンシップで取り組むテーマ例Internship themes will be designed based on your interests, skills, and background. Example themes include:応募者の関心やスキルに応じて、以下のようなテーマを設定します。1. Research Data Analysis / 研究データ解析Integrated analysis of experimental data, measurement data, and research context in materials development projects 材料開発プロジェクトにおける実験データ・計測データ・研究文脈の統合解析Feature engineering, time-series analysis, and image data processing 特徴量設計、時系列データ解析、画像データ処理Visualisation and model validation to support hypothesis generation and decision-making 仮説生成や意思決定を支援する可視化・モデル検証Interpretation of experimental results, reliability assessment, and uncertainty analysis 実験結果の解釈、信頼性評価、不確実性の分析2. AI and Algorithm Development for Materials R&D / 材料開発を加速するAI・アルゴリズム開発Implementation of Bayesian optimisation, machine learning models, and uncertainty estimation ベイズ最適化、機械学習モデリング、不確実性推定の実装Feature engineering for materials and chemical data 材料・化学データに適した特徴量設計Model development using computational science simulations and physical/chemical domain knowledge 計算科学シミュレーションや物理化学的知見を活用したモデル開発Use of LLMs for structuring research context, supporting experimental design, and extracting knowledge LLMを用いた研究文脈の構造化、実験計画支援、知識抽出3. Lab Automation and Experimental Data Infrastructure / ラボオートメーション・実験データ基盤開発Development of software that connects experimental equipment, measurement systems, and data infrastructure 実験装置、計測機器、データ基盤を接続するソフトウェア開発Automated collection and structuring of experimental logs, measurement data, and metadata 実験ログ、計測データ、メタデータの自動収集・構造化Design of researcher-friendly experimental workflows and data entry experiences 研究者が使いやすい実験ワークフロー・データ入力体験の設計Development of mechanisms that connect AI and optimisation algorithms with physical experimentation AIや最適化アルゴリズムと実験プロセスを接続する仕組みの開発Selection Process / 選考フローThe selection process consists of document screening followed by one interview.書類選考後、面接を1回実施します。Application Materials / 提出資料Please submit any relevant materials that demonstrate your experience and skills, such as:応募時には、以下のうち可能なものを添付してください。Resume or CV 履歴書またはCVResearch achievements, papers, or presentation materials 研究実績、論文、発表資料Technical slides or portfolio 技術スライド、ポートフォリオGitHub, technical blog, OSS contributions, or links to development outputs GitHub、技術ブログ、OSS活動、開発成果物のURLAny other materials that show your past work その他、これまでのアウトプットが分かる資料References / 参考情報Careers / 採用サイト: https://recruit.mi-6.co.jp/miHub® Product Site / MIプラットフォーム miHub® 製品サイト: https://mihub.mi-6.co.jp/

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 estimationAI and LLM applications for scientific researchScientific computing, computational chemistry, and materials simulationMaterials and chemical data analysisImage, spectral, time-series, and multimodal data analysisKnowledge extraction and structuring of research data and contextLaboratory automation, robotics, and experimental equipment controlMeasurement systems and automated experimental workflowsSoftware and data infrastructure for scientific researchOther technologies that can enable new forms of materials R&DMI-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 hypothesesReview relevant academic and technical literatureDesign appropriate technical and experimental approachesDevelop and test algorithms, models, methods, or systemsImplement prototypes that demonstrate technical feasibilityDesign or conduct experiments and analyse the resulting dataEvaluate results, limitations, and uncertaintyDocument methods, results, and conclusions so that others can reproduce or extend the workCollaborate 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

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 research still relies heavily on fragmented data, individual expertise, and manual experimentation. We are building a new R&D environment where researchers, AI, data, and laboratory systems work together.Our work spans software, data science, scientific computing, and laboratory automation. By connecting these capabilities, we aim to enable researchers to explore ideas, conduct experiments, and turn discoveries into real-world outcomes more effectively.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。材料研究開発には、分断されたデータ、個人に蓄積された知識、多くの手作業が残されています。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。ソフトウェア、データサイエンス、計算科学、ラボオートメーションをつなぎ、研究者がより効果的に探索と実験を進め、発見を現実の成果へ変えられる世界を目指します。Role / 役割As a Research Scientist, you will independently lead R&D projects that develop MI-6’s future technical capabilities.You will take technical challenges relevant to our products and business, formulate hypotheses, design an approach, and evaluate the results. You will also implement your ideas and make them concrete enough for others to test, assess, and develop further.Your work may become part of a product, a customer solution, an internal technology, or an automated research workflow.Research Scientistとして、MI-6が将来必要とする技術を開発するR&Dプロジェクトを自律的に主導します。プロダクトや事業に関わる技術課題に対して、仮説を立て、アプローチを設計し、その結果を評価します。さらに、アイデアを実装し、他のメンバーが検証、評価、発展させられる具体的な形へ落とし込みます。成果は、プロダクト、顧客向けソリューション、社内技術、自動化された研究ワークフローなどへつながります。What You Will Do / 主な業務Lead R&D projects from problem definition through evaluationDevelop and test new algorithms, methods, and technical systemsImplement prototypes that demonstrate technical feasibilityEvaluate results and communicate clear conclusionsCollaborate with researchers, engineers, product teams, and business teams課題設定から評価まで、R&Dプロジェクトを主導する新しいアルゴリズム、手法、技術システムを開発・検証する技術的な実現可能性を示すプロトタイプを実装する結果を評価し、明確な結論を共有する研究者、エンジニア、プロダクトチーム、事業チームと連携する

研究開発におけるフィジカルな場とデジタルを融合させ、新しい R&D 体験をつくることをミッションとしています。 【MI-6について】 MI-6は、化学・素材産業の研究開発DXを推進するR&Dプラットフォーム企業を志しています。 主力プロダクトであるR&Dプラットフォーム「miHub®」は、大手素材メーカーやものづくり企業の研究現場で継続的に利用されており、研究データの管理・共有から材料探索の支援まで、データ駆動型研究開発を支える基盤として活用されています。現在は導入拡大の段階から、研究業務における活用を深めるフェーズへ移行しています。 MIに精通したデータサイエンティストによるハンズオン支援や、Lab Automationを通じた実験プロセスの高度化にも取り組んでいます。データ基盤・インフォマティクス・シミュレーション・実験環境を統合し、研究開発プロセスのデジタルツインを実現するプラットフォームの構築を進めています。 素材産業は世界で約550兆円、日本国内でも約100兆円規模の巨大産業ですが、研究開発DXはまだ初期段階にあります。MI-6はこの領域において、新しい研究開発基盤の開発と普及を進めています。 【ミッション】 MI-6は、"マテリアルズ・インフォマティクス"の社会実装を通じて、研究開発プロセスを進化させることを使命としています。 素材・化学産業の研究開発は依然として個人の暗黙知に大きく依存しており、知見・データ・理論・文脈が体系的に結びついた研究基盤は十分に整備されていません。 私たちはAIやロボティクスを活用し、データの蓄積・解析と実験プロセスを接続することで、デジタルとフィジカルが循環する研究環境の構築に取り組んでいます。探索・検証・学習が連続する開発プロセスを実現し、材料探索やプロセス開発の速度と再現性を高めます。 日本そして世界の素材・ものづくり産業における研究開発の高度化を支え、次世代の材料技術の創出に貢献していきます。 Lab Automationエンジニアは、実験の自動化だけではなく、フィジカルにデジタルを接続するしくみをつくる仕事です。また、miHub プロダクトを拡張する上での重要な役割を持ちます。 ◼︎業務内容 ・計測装置・ロボティクス・制御系・データ基盤を組み合わせた体験・ソリューションの開発 ・実験プロセスの自動化・制御設計 ・実験の実施を含めた妥当性検証 ・チームリード・プロジェクトマネジメント 【キャリアグロース】 Lab Automation エンジニアは、未来の研究開発体験の基盤づくりに関わり、装置・制御・データ・プロダクト・研究プロセスを横断するキャリアを築くことができます。スペシャリストとして深めることも、マネジメントやビジネス側に広げることもでき、将来的には R&D 変革を牽引するリーダーとしてのキャリアパスが開かれています。 【仕事の魅力】 ・実際の材料開発・化学実験の現場を「デジタルに接続されたプロセス」に変えていく経験ができる ・計測装置・電気・制御・ソフトウェア・データサイエンスといった複数領域にまたがるため、専門分野を超えた技術に触れられる ・小人数チームのため、チームのカルチャーや開発スタイルを一緒につくっていける ・技術と事業を同時に育てていく経験を積める 【想定選考フロー】 書類選考 → 面接複数回（2〜3回程度） → リファレンスチェック・バックグラウンドチェック → 最終面接