機械学習エンジニア/データサイエンティスト 社名非公開
| 企業名 | 社名非公開 |
|---|---|
| 年収 | 1400万円 〜 1700万円 |
| 勤務地 |
東京都
詳細につきましてはご面談時にお伝え致します
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| 職種 | 機械学習エンジニア/データサイエンティスト |
| 業種 | 医療・福祉・介護サービス業界の研究(ゲノム・バイオ) |
| ポイント | パソナキャリアがおすすめする求人案件です。こちらの求人以外にも非公開求人も多数保有しておりますので、転職をお考えの方は、是非エントリーください。 |
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正社員
完全週休二日制転勤無し年間休日120日以上
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募集要項
| 仕事内容 |
年々新薬開発の期間と費用が増大している製薬業界においては、機械学習やディープラーニング等のAI技術の発達、コンピュータによるデータ処理速度の向上が、その課題解決に大きな役割を果たすと期待されており、実際に創薬プロセスの短縮、開発確率の大幅な改善などの決定的な変化がもたらされつつあります。 当社では「細胞から取り出したビックデータで細胞を操り、新薬創出につなげる」という独自のアプローチを掲げ、細胞ビッグデータの取得を行っています。基礎から応用まで幅広い研究開発にモチベーションがあり、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を推進していただける研究員を募集します。最先端の実験・解析技術を開発している当社だからこそ取得可能な、大規模・高精度な細胞ビッグデータの解析・応用を行うことができます。 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。 |
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| 求める人材 | 【必須要件】 ・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データ解析経験 （NumPy/SciPy/scikit-learnなど） ・深層学習フレームワークへの精通 （PyTorch/Keras/TensorFlowなど） ・ライフサイエンス分野に対する関心と学習意欲 ・ビジネスレベルの日本語能力 【歓迎要件】 ・機械学習・統計モデルの研究開発経験 ・最新の深層学習アーキテクチャへの精通（Transformer/Diffusion model/VAEなど） ・XAI（説明可能なAI）への精通 （SHAP/LIME/Anchorsなど） |
給与・待遇
| 給与 |
年収 800 ～ 1200 万円 経験・スキルに応じて変動の可能性があります |
|---|---|
| 雇用・契約形態 | 正社員 |
| 募集ポジション | 機械学習エンジニア/データサイエンティスト |
勤務時間・休日
| 勤務時間 | 09:00～18:00 |
|---|---|
| 休日・休暇 | 完全週休二日（土日） |
その他
| 募集背景 | 増員のための募集になります。詳細につきましてはご面談時にお伝え致します。 |
|---|---|
| コンサルタントからのコメント | パソナキャリアがおすすめする求人です。詳細は面談時にお話しさせていただければと思いますので、まずはお気軽にエントリーください。 |
企業情報
| 企業名 | 社名非公開 |
|---|---|
| 設立 | 2018年 |
| 従業員数 | 70 |
| 資本金 | 100百万円 |
| 事業内容 | 非公開求人のため、求人の詳細はご面談時にお伝え致します。まずはお気軽にご応募ください。 |
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