R&D の求人一覧 - MI-6株式会社

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/

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

技術的ビジョンと実行力の両面から、MI-6のR&Dを統合・加速し、研究開発から事業を動かす組織構造を構築する役割を担います。 【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。 本ポジションは、そのミッションを事業成果として実現するための研究開発の統括です。 当社は、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を中心に、計測・ポリマー・プロセスなどの複数領域で技術開発を推進しています。これらをラボオートメーションと結合させ、研究開発の体験を一体で再設計することを目指しています。 研究開発ディレクターは、技術的ビジョンと実行力の両面から、MI-6のR&Dを統合・加速し、研究開発から事業を動かす組織構造を構築する役割を担います。 【役割概要】 経営直下のポジションとして、以下の領域を統括します。 1. R&D戦略の策定と実行 - MIおよび関連領域（計測・プロセス・ポリマー・自動化）の研究開発ロードマップ策定 - 経営・事業ビジョンと連動したR&Dテーマの設計・実行 - 社内外のステークホルダーを巻き込んだR&D体制の確立 2. 研究開発マネジメント - リサーチャー・エンジニア・データサイエンティストから成る横断チームの統括 - 各研究領域の技術シナジーの創出 - 開発成果のプロダクト転換・事業連携 3. 産業・学術との連携 - 大手メーカー・計測装置企業・大学・研究機関との共創 - MIやR&D DX分野での共同研究、国プロ案件、産学連携の推進 - 技術動向を踏まえた研究戦略アップデート 【このポジションの魅力】 - 経営直下で、全社の技術開発を推進できる - MI・計測・プロセス自動化といった技術を統合した次世代研究モデルの構築を模索・実現できる 【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