【特集】医療の未来をデジタル技術でで支えるデータサイエンティストの求人一覧

開発候補品を創出することでパイプライン強化へ貢献

仕事内容

神経科学創薬ユニットにて、データサイエンス力を活かして、疾患関連遺伝子の抽出による新規薬剤候補の提案や、その創薬研究の推進を担当いただきます。業務を通じて開発候補品を創出することで、パイプライン強化へ貢献いただくことを期待しています。
＜具体項目＞
・大規模疾患ゲノム情報やリアルワールドデータ（RWD）などのデータからの疾患関連遺伝子、バイオマーカー、薬剤作用機序同定など創薬研究におけるデータ解析の活用
・アンメットメディカルニーズを捉えた新規薬剤候補の提案（プロジェクト創出）・およびその創薬研究推進
・薬効評価系の構築

創薬情報の多いALSを入り口として、神経難病に対する原因遺伝子や独自性の高い創薬ターゲットをいち早く特定し、また様々な創薬モダリティを駆使することで、価値ある治療薬の創製に挑戦していきます。

応募条件

【必須事項】
・学歴：6年制大学卒業者または理系大学院修了者（Ph.Dは必須ではない）
・経験職種（年数）・経験内容：大学院修士課程修了後、博士課程入学後あるいは6年制大学卒業後5年以上の生物学研究経験（アカデミア/企業問わない）
・語学力：
- TOEIC700点相当以上の英語力
- 海外企業・アカデミアとの協業（新規・既存）を遂行できる英語レベル
- 米国子会社（MTPA）との業務を遂行できる英語レベル
・その他：
- 異分野の専門家と協力して研究を推進できるコミュニケーション能力
- 新しいことへ積極的に挑戦できるマインドおよび行動力


【歓迎経験】
・学歴：バイオインフォマティクス分野の研究経験（Python, Rなどのプログラミング実務経験）
・専攻：システムバイオロジー、機械学習、統計解析に関する専門知識
・経験職種（年数）・経験内容
- 中枢疾患に関する研究経験
- 大規模疾患ゲノム情報やRWDなどのデータから、疾患関連遺伝子、バイオマーカー、薬剤作用機序を同定するためのデータマイニング手法の開発経験
【免許・資格】

【勤務開始日】
応相談

勤務地

【住所】在宅可、神奈川

年収・給与

800万円～1200万円　

研究データを有効活用し価値最大化につなげる拡張性の高い研究デジタルIT基盤を構築

仕事内容

創薬研究プロジェクト加速のため、現場研究者との議論を通じて研究データ・ナレッジ利活用における本質的・潜在的な課題やニーズを同定し、最新のデジタルIT技術を活用して解決に導く。
これらを実現するため、下記分野のいずれかを中心として、社内研究員や協力会社 (外注委託先IT会社等) と協働してデジタルIT基盤構築整備を行い、データ処理自動化や解析力を強化する。

・抗体/低分子・中分子、薬効薬理/安全性（非臨床）、オミックスなど創薬研究における各種データベースのデザインや構築
・データサイエンティスト専門家向けの大規模データ解析環境のデザインや構築
・研究データの収集管理及び利活用の推進施策の立案と実行
・上記を含む部門横断的なデジタルIT基盤の導入/構築における構想立案、要件定義、構築、運用管理及びそれらに係る外注委託先のマネジメント

なお、データ利活用にあたってのテクニカルな(基盤構築や実装)フォローは社内の専門家の協力を得られる環境のため、
本ポジションにおいては、豊富な知見とプロアクティブなスタンスをベースに、課題の特定や課題解消のための具体的提案、プロジェクトをリードしていく側面が重要となっている。

応募条件

【必須事項】
求めるスキル・知識・能力
・創薬研究者と議論するためのライフサイエンス領域における修士相当レベルの知識（必須）
・データ利活用に関する知見および実務経験

求める行動特性
・創薬研究のプロセスやデータ解析に関心や好奇心を持ち、研究員との議論を通じた改善点や本質的な課題への取り組みに熱心であること
・課題解決に必要な関連技術の情報収集に前向きで、スキルアップに意欲的あること
・周囲や関係部署と友好的な協力関係を築きコミュニケーション、情報発信や提案に積極的であること

必須資格(TOEICを含む）
・医学・薬学・農学・化学・工学系のいずれかで修士卒以上（必須）
・一定以上の英語力（目安：TOEIC 730点以上）
【歓迎経験】

【免許・資格】

【勤務開始日】
応相談

勤務地

【住所】神奈川

年収・給与

600万円～1100万円　経験により応相談

当社の次のコアとなるような事業の立ち上げにおけるインサイトの抽出のために必要な分析や基盤づくり

仕事内容

新プロダクトのデータサイエンティストとして、当社の次のコアとなるような事業の立ち上げに必要な各種データからわかるインサイトの抽出のために必要な分析や基盤づくりを担っていただきます。
0→1フェーズの構想段階から関わり、事業上のゴールや課題を的確に捉えながら定式化・モデリング・シミュレーションを推進いただきます。
データ分析に基づく評価のほか、ドメイン知識による評価や論理に基づく評価を活用するため、薬剤師業務、医薬品やその流通に関するドメイン知識を深く理解する必要がありますが、その分、医療の基盤となるエコシステムの実現にダイレクトに貢献するやりがいを得られます。
チームは少数精鋭で幅広い業務を担当していただくため、得意分野を活かしながらスキル・技術の幅を広げられる環境です。
事業開発メンバーとデータサイエンティストが密に議論しながら、新サービスの設計を進めている状況なので、事業に近い部分でデータサイエンスのスキルを活かすことが可能なポジションとなります。

【 具体的な業務 】
新サービス設計において、以下のような業務に従事していただきます。
・ビジネス課題の理解・構造整理
・技術コンセプト策定
・データサイエンス問題の定義と必要な分析/技術開発タスクのマイルストン策定
・データ分析のためのデータマート・データウェアハウス構築・整備
・事業開発のための分析業務(EDA、データ可視化、利益シミュレーション等）
・コアとなるAI技術開発（技術課題特定～開発～精度改善）

開発環境
■利用技術
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・Databricks
・データサイエンスライブラリ（Pandas/NumPy等）

■下記のような統計、データサイエンス、機械学習の基本的な理解があると望ましいです。
統計的検定
ベイズ推定
時系列予測
ARIMA
状態空間モデル
Prophet
LightGBMのような教師あり学習モデル
K-Means, OPTICSのようなクラスタリングモデル

応募条件

【必須事項】
・SQLを用いたデータ抽出の経験
・Python/Jupyterによるデータ処理の経験
・ビジネス構想策定/要件定義/運用定着フェーズにおけるデータサイエンス関連業務に取り組まれたご経験
・定式化・統計モデル／機械学習モデルを用いた、ビジネス課題を改善・解決するまでの一連の実務経験

求める人物像
・前例がないものに対し、創造的かつ本質的なアプローチで課題を発見・解決していくことに喜びを感じる方
・事業・ビジネス上の課題解決が重要であり、技術はそのための手段であるという意識を持っている方
・データサイエンスを通じ、新たな社会的価値／事業価値を生み出すことに興味の強い方
・外的要因等による案件の遅延や目標変更時にも粘り強くタスクを遂行できる方
・素早く手を動かし実行してくれる方
・ドメイン知識や未経験の技術も必要に応じて自律的に学び、積極的に挑戦してくれる方
【歓迎経験】
・データサイエンティストチームを技術面でリード／サポートされたご経験
・需要予測や最適化技術等を用いたプロダクト／事業開発のご経験
・大規模な業務ログ／顧客行動ログデータの分析経験
・統計、データサイエンス、機械学習の基本的知識
・Rredash等のBIツール利用経験
・AWS サービス（Athena/SageMaker)の利用経験

・他組織と協力してプロジェクト型で業務を行ってきた経験
・事業貢献を目標とした応用研究を行ってきた経験、論文発表の経験
【免許・資格】

【勤務開始日】
応相談

勤務地

【住所】在宅可

年収・給与

800万円～1500万円　

新薬創出と再生医療の実用化のための機械学習・データ解析技術開発

仕事内容

具体的には、自社研究や共同研究において、以下のような多種多様な機械学習アルゴリズムを開発しています。

・（半）教師あり学習を用いて、細胞サンプルに含まれている細胞の種類と比率を1細胞レベルで解析し、疾患メカニズムや創薬ターゲットに関連する細胞・遺伝子を同定する
・因果推論アルゴリズムを用いて、遺伝子の制御ネットワークを推定し、細胞の活動原理や疾患の発生要因を理解する
・ベイズ最適化を用いて、再生医療等製品用の細胞の培養条件・製造工程を最適化するための実験計画を立てる
・セグメンテーションを用いて、顕微鏡画像から個々の細胞の形状を抽出し、細胞の培養状況や薬剤への形状応答性を評価する
これらの業務をブラッシュアップしながら推進できる方を募集しております。また、これらの業務以外にも、社内外のデータを用いた新規解析手法を積極的に提案でき、創薬・再生医療実用化につながる新たな価値を生み出すことのできる方を募集しております。

応募条件

【必須事項】
・機械学習・統計モデルについての基礎的な知識 (線形モデル、損失関数、交差検証など)
・機械学習・統計モデルを用いた研究開発経験1年以上（ライブラリ開発、データ解析、CI/CD、論文執筆、学会発表など）
・深層学習フレームワークへの精通 (PyTorch/Keras/TensorFlowなど)
【歓迎経験】
・基盤モデル・生成モデル・大規模言語モデルへの精通（Transformer/Diffusion model/VAE）
・ベイズ最適化の経験（Ax/BoTorch/GPyTorch）
・ケモインフォマティクス（QSAR/QSPR/QSSR）・in silico 創薬（SBDD/LBDD）の経験
・コンペティション (Kaggle/SIGNATE/AtCoderなど) の経験と実績
【免許・資格】

【勤務開始日】
応相談

勤務地

【住所】在宅可、兵庫、他

年収・給与

600万円～1200万円　経験により応相談