データサイエンティスト（バイオインフォマティクス）の求人一覧

AI創薬事業会社にて、メディシナルケミストを募集しています。

仕事内容

①受託・共同研究や自社プロジェクトにおいて、AIやシミュレーションなどの計算技術を活用した創薬プロジェクトの推進
②メディシナルケミストとしての専門性を生かし、AI・計算科学チームと連携した自社技術の開発・改善
③ケモインフォマティクスや構造活性相関（SAR）解析を活用した分子設計戦略の立案と実行
④社内外のステークホルダーとの技術的コミュニケーションおよび成果の共有・発信
※ご希望・スキルに応じて担当業務は検討いたします。また、複数の経験豊富なメディシナルケミストが在籍していますので、相談しながら業務を進めることができます。

応募条件

【必須事項】

・製薬企業または創薬関連企業において、メディシナルケミストとしての創薬研究経験が7年以上ある方
・AIやシミュレーション技術の活用に理解があり、計算科学者と連携してプロジェクトを推進できる能力を有する方
・ケモインフォマティクスに関する基礎的な知識と実務スキルをお持ちの方
・薬学・理学・工学・生命科学など、関連分野における修士号以上の学位を取得されている方
・自ら課題を見つけ、関係者と連携しながら主体的に解決へ導ける方

【歓迎経験】

以下のいずれかに該当する方は、特に歓迎いたします（すべてを満たす必要はありません）
・KNIMEを活用したデータ処理・ワークフロー構築の経験
・Pythonなどのプログラミング言語によるデータ解析・スクリプト作成スキル
・AI/機械学習に関する知識および創薬への応用経験
・MM・MD・QM/MM等の生体分子シミュレーション手法（例えばFEP等）の創薬への応用経験
・TPD（PROTACや分子接着剤など）やペプチドなどのモダリティに関する創薬経験
・創薬プロジェクトにおけるリーダー経験
・海外CROへの委託合成のマネジメント経験
・博士号取得者はより望ましい
・ビジネスレベルの英語力

【免許・資格】

【勤務開始日】

応相談

勤務地

【住所】東京

年収・給与

800万円～1500万円　

トランスレーショナル研究やデータ駆動型の創薬研究の推進など担っていただきます。

仕事内容

・疾患患者データおよび社内外バイオロジカルデータを用いたトランスレーショナル研究
・バイオインフォマティクス技術を用いたデータ駆動型の創薬研究の推進

応募条件

【必須事項】

・バイオインフォマティクス、医学、薬学、または生命科学関連分野の博士号
・非臨床研究データまたは患者由来オミクスデータを活用し、疾患メカニズムの解明、バイオマーカー研究などのトランスレーショナル研究を実施した経験
・トランスクリプトーム、ゲノム、エピゲノム、プロテオーム、シングルセル解析などのオミクスデータを用いた研究経験
・生物学的・薬理学的な仮説に基づいて解析計画を立案し、得られた結果を解釈して次の実験や研究方針につなげた経験
・非臨床モデルとヒト疾患データを統合し、研究成果のヒトへの外挿可能性や臨床的意義を評価する能力
・薬理、疾患生物学、分子生物学、バイオインフォマティクス、計算生物学、または関連分野における専門知識
・異なる専門性を持つメンバーと連携して研究を推進できるコミュニケーション能力

【歓迎経験】

・薬理研究経験
・製薬企業またはバイオテックにて5年以上の勤務経験
・アカデミアにおいて、バイオインフォマティクスを用いた創薬または疾患研究の経験がある。
・英語でコミュニケーションできる能力、英語論文執筆経験
・海外研究者とのコミュニケーションも想定されるので英語が話せることが望ましい

【免許・資格】

特になし

【勤務開始日】

応相談

勤務地

【住所】在宅可、東京

年収・給与

600万円～1100万円　経験により応相談

計算科学や機械学習を駆使して、最適なバイオモダリティデザインを行い、AI創薬の未来を開拓！

仕事内容

・計算科学・機械学習などを用いた各種バイオモダリティデザインによる創薬研究推進
・社内モダリティデザイン基盤整備

応募条件

【必須事項】

・理系博士学位
・製薬企業、ベンチャー企業、アカデミアにおける計算科学・機械学習などを用いた各種バイオモダリティデザイン
・データ管理基盤整備

【歓迎経験】

・製薬企業、ベンチャー企業における実験業務の自動化・機械化等、DX関連の経験や知識
・チームリーダーの経験
・英語でのコミュニケーション

【免許・資格】

特になし

【勤務開始日】

応相談

勤務地

【住所】東京

年収・給与

600万円～1000万円　

AIや計算科学を駆使したインシリコ創薬（ドラッグデザイン）を推進し、実験科学者との連携による最適化合物の設計・提案や最新技術の導入を担う

仕事内容

・物理化学および計算科学（AI を含む）を活用した化合物探索のインシリコ支援および応用計算（ドラッグデザイン）の実装・推進。
・実験科学者と協力し、標的に対する最適な化合物の設計・提案。
・ 新規テーマ起案の初期段階における標的のドラッガビリティ調査など、計算化学的アプローチによる貢献。
・社外コンソーシアム活動等を通じた他社やアカデミアとの連携、および最新の AI モデルや計算化学技術の調査・導入。

応募条件

【必須事項】

アカデミア在籍者：博士号取得者
企業在籍者：修士相当（6 年制薬学部卒等）の学歴所有者

① 物理学（分子力場の概念、電子状態等の量子論、自由エネルギー等の熱力学など）、も
しくは、数学・統計学の知識に長けていること。
② 業務遂行に必要な基礎的知識や経験
以下はすべて完璧に満たしている必要はありません。いずれか一つの分野の知識が全くない状態ではなく、各分野において基礎的な知見や経験をバランス良く「広く・網羅的に」お持ちの方を求めます。
・創薬における一般化学・有機化学の基礎を理解し、医薬品分子の構造的特徴やリガンド結合の概念など、構造生物学の知識を有していること。
・ドッキングやスコアリング等の応用計算を実行し、そのエネルギー評価結果を実験データと照らして科学的に解釈・議論できること。
・プログラミング経験（生成 AI 活用を含む）を有し、AI/機械学習の基本概念や最新モデル（拡散モデル等）を理解できること。
・Linux 環境下での基本的なコマンド操作（CUI 操作）が可能であること。
・自ら仮説を立て、計算により検証するプロセスを回すことができる科学的思考力を有していること

【歓迎経験】

企業在籍者：博士号取得者が望ましい。

【免許・資格】

特になし

【勤務開始日】

応相談

勤務地

【住所】京都

年収・給与

600万円～800万円　経験により応相談

この事業に欠かせない自動化プロセスの構築と最適化に携わり、AI創薬の基盤となる高品質な細胞データの安定的な創出を実現するプロジェクトをリード

仕事内容

・プロセス管理の仕組みづくり：量産化を見据えたリスク分析、品質管理体制の構築、マニュアル整備。
・実験データ管理・解析基盤の設計：自動化ワークフローから生成される実験データ（画像・シーケンス・QCログ等）のスキーマ設計と、後段のAI解析パイプラインへの受け渡し設計。
・ラボオートメーション管理システムの開発：実験データ・実験記録・エラーログのデータベース管理およびそのシステムの開発・メンテナンス
・オートメーションワークフローの開発：ウェット研究員とのコミュニケーションを通じたウェット実験のオートメーション化。
・装置運用管理とトラブルシューティング：日々の稼働プログラムの運用、軽微なエラー対応、およびベンダーエンジニアへの保守依頼・ハンドリング。

応募条件

【必須事項】

・細胞培養経験：ヒト培養細胞などを自ら手を動かして培養・維持してきた経験。ゲノム編集を含むプロトコルの再現性や品質のばらつき要因を理解していること。
・ラボオートメーションの立ち上げ、または運用経験：Hamilton（VENUS）等のリキッドハンドリングシステムについて、メソッド開発・システム立ち上げ、または日常運用・保守を担当した経験。ソフトウェア面（メソッド構築・プログラミング）に踏み込んだ経験があること。

【歓迎経験】

・製造管理・品質管理（QA/QC）の知見：SOP（標準作業手順書）の作成経験や、エラーハンドリングの体系化スキル。
・外部ベンダーコントロール：サプライヤーと技術的な折衝を行い、納期や仕様の管理をした経験。
・ITリテラシー：Python等の言語知識、あるいはClaude Code等のAIツールを用いて、定型業務を半自動化・ツール化する意欲。
・ワークフロー開発の経験：ロボットへの実験移管プロセスの理解

【免許・資格】

特になし

【勤務開始日】

2024-01-01

勤務地

【住所】在宅可、神奈川

年収・給与

500万円～1100万円　経験により応相談

この事業に欠かせない自動化プロセスの構築と最適化に携わり、そこから生まれるデータの構造化まで担う

仕事内容

・実験データ管理・解析基盤の設計：自動化ワークフローから生成される実験データ（画像・シーケンス・QCログ等）のスキーマ設計と、後段のAI解析パイプラインへの受け渡しツールの実装。
・オートメーションワークフローの開発：ウェット研究員とのコミュニケーションを通じたウェット実験のオートメーション化。
・ラボオートメーション管理システムの開発：実験データ・実験記録・エラーログのデータベース管理およびそのシステムの開発・メンテナンス
・装置運用管理とトラブルシューティング：日々の稼働プログラムの運用、軽微なエラー対応、およびベンダーエンジニアへの保守依頼・ハンドリング。
・プロセス管理の仕組みづくり：量産化を見据えたリスク分析、品質管理体制の構築、マニュアル整備。

応募条件

【必須事項】

・プログラミングスキル：言語不問。研究・実務でデータ処理や解析のロジックを組んだ経験があること。
・培養細胞での実験経験︰実際に手を動かして細胞培養やゲノム編集を経験していること。

【歓迎経験】

・ラボオートメーション装置の使用経験：Hamilton、Tecan、Opentrons、Thermo Fisher Scientific、Beckman Coulter、Agilent、PerkinElmer（Revvity）、Eppendorf、SPT Labtech、Formulatrix、Andrew Alliance、Gilson等のリキッドハンドリングシステム・オートメーション機器の使用経験があれば尚可。
・iPS細胞の培養・ゲノム編集経験：より専門性の高いプロトコル開発への早期参画が可能になります。
・AI Agentを用いたプログラミング経験：Claude Code、Codex、gemini-cli、Kiro、Antigravity等のAI Agentを用いた開発経験があれば歓迎します。
・バイオインフォマティクス経験：single-cell / bulk RNA-seq解析、ゲノム編集効率評価、画像解析パイプライン構築等。
・データパイプライン構築経験：Snakemake、Nextflow、Airflow等のworkflow managerを用いた再現性ある解析基盤の設計・運用

【免許・資格】

特になし

【勤務開始日】

2024-01-01

勤務地

【住所】在宅可、神奈川

年収・給与

500万円～1100万円　経験により応相談

次世代シーケンサーなどのオミックスデータ解析や遺伝子統計学などを行う業務

仕事内容

・Whole Genome Sequence解析によるゲノム編集細胞の品質検査（fastq.gzリードデータの解析）
・ヒト細胞を対象としたRNA-seq解析/パスウェイ解析/scRNA-seq解析/ATAC-seq解析/Perturb-seq解析
・機械学習・深層学習・大規模言語モデルによるゲノムデザインの最適化
・トランスフォーマーベースの生物基盤モデルの構築やファインチューニング
・AWSクラウドサーバーの利用・運用
・ラボオートメーション（自動細胞培養装置）の活用

応募条件

【必須事項】

・AI/AIエージェントツールを活用したコーディングおよびソフトウェア開発の実務経験
・ヒトの細胞・試料を対象としたバイオインフォマティクス研究プロジェクトにおいて、実験計画から最終的な解析までを一貫して管理した経験
・ヒトの生データ、特に全ゲノムシーケンス (WGS) およびRNA-seqデータセットの高度な解析経験
・Linux、Bashなどのコマンドライン環境における高い習熟度
・プログラミングスキル:　PythonまたはRいずれかでの高度なプログラミングスキル

【歓迎経験】

・シェルスクリプト、C++、Rust、JavaScript/TypeScript、SQL 　　(MySQL/PostgreSQL) の開発経験
・AWS上のデータ操作・バイオインフォマティクス解析の経験
・システム/インフラエンジニアの実務経験 (AWSクラウドサーバー・オンプレサーバーの保守など)
・機械学習/深層学習/LLM等の開発/MLOpsの経験
・TOEICスコア700点以上の英語力
・最低三年間の関連業務経験

【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

500万円～900万円　経験により応相談

感染症分野の最先端医療・ライフサイエンスPJにおいて、最新の画像認識・生成AIモデルの選定から構築、検証、現場実装までを一貫して主導するAI/ML（機械学習）エンジニア

仕事内容

・全世界で問題となっている感染症分野で　”画像AI・生成AIを活用した医療・ライフサイエンスプロジェクト”　にチャレンジしてみませんか？
・グローバル市場をターゲットとして、画像分類・領域抽出などの画像認識モデルの構築・解析・精度検証や生成AIを活用した研究開発の効率化に至るまで一貫してプロジェクトに関わっていただきます。
・社会貢献度の高いサービスの開発に貢献いただきます。
・SotAモデルの取り込み、アーキテクチャの選定から、パラメータチューニング等、お持ちのスキルを駆使して、ご活躍いただきます。
・ITインフラもML/DLエンジニリングに集中できる環境を整えています。

・Python、C、C＃などのプログラミング知識（Pytorch、TensorFlowなど）
・機械学習/DeepLearningアルゴリズムの基礎知識
・SotAモデルなど新しい技術・アーキテクチャ・アプローチの習得スキル

・開発環境は以下の通りです。
－クラウドインフラ：AWS/Google Cloud Platform
－Coding：Python
－コード管理：GitHub
ーコミュニケーションツール：Slack
ー開発者WIKI：confluence
ータスク管理:Asana
ーオンライン会議：GoogleMeet /ZOOM

応募条件

【必須事項】

・Python、C、C＃などのプログラミング知識（Pytorch、TensorFlowなど）
・機械学習/DeepLearningアルゴリズムの基礎知識
・関係者（社内外）と円滑にやり取りができる口頭および書面での日本語コミュニケーション能力
・プレゼンテーション・スキル

【歓迎経験】

・生物学の知識・経験
・MLopsの利用経験がある方、大歓迎・優遇します
・ SotAモデルなど新しい技術・アーキテクチャ・アプローチの習得スキルがある方は優遇します
・英語でのコミュニケーションが可能な方、優遇します

【免許・資格】

特になし

【勤務開始日】

応相談

勤務地

【住所】在宅可、東京

年収・給与

450万円～850万円　経験により応相談

大手製薬メーカーにて創薬研究および臨床開発のプロジェクトにおいて各種オミックスデータの解析や研究計画立案

仕事内容

創薬標的探索、バイオマーカー探索、薬剤作用機序解明等において各種オミックスデータ解析の必要性が高まっており、加えて新たな解析手法による知見獲得が求められているため募集となっております。

仕事内容：
創薬研究および臨床開発のプロジェクトにおいて、オミックス解析による創薬標的／バイオマーカー探索、作用機序解析を推進する

・各種オミックスデータ（ゲノミクスあるいはプロテオミクス）の解析
※経験に応じた役割設定を想定
・上記研究計画の立案と実行
・オミックス解析の対象は主に（空間、シングルセル）トランスクリプトーム、エピゲノム、プロテオームを想定

応募条件

【必須事項】

求める経験
・（空間、シングルセル）トランスクリプトーム、エピゲノム、プロテオーム解析などの研究経験（WetとDryの両方）

求めるスキル・知識・能力
・組織、細胞からのサンプル調製、アフィニティー精製などの基本的な生化学、分子生物学の実験スキル
・医学／薬学／工学／生物系のいずれかで修士卒以上で博士号を取得、または相当の実務経験
・Python, R、等のプログラミングスキル
・疾患や薬剤作用機序理解のための生物学的知識

求める行動特性：
・好奇心を持ち、真摯に取り組む姿勢
・スキルのアップデートに前向きに取り組み、課題解決のための自発的な行動する。
・関連部署との建設的なコミュニケーションへの積極性

【歓迎経験】

・当該業務領域におけるリーダーポジション相当の実務経験

【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～1000万円　

国内大手製薬メーカーにてインシリコの研究職をお任せします。

仕事内容

・低分子医薬品創製に関するケモインフォマティクス
（薬効、物性、薬物動態、安全性を指標としたインシリコによる予測）
・分子シミュレーションによる低分子化合物の創出（構造ベースの薬物設計）
・バイオインフォマティクスによる創薬標的探索

応募条件

【必須事項】

・アカデミアもしくは国内外製薬企業において、ケモインフォマティクスもしくは構造インフォマティクスの経験者
・機械学習（ディープラーニングを含む）の経験者

【歓迎経験】

・英語力（メールや資料の作成を行えるレベル）
・化学合成経験者もしくはタンパク構造解析経験者

【免許・資格】

【勤務開始日】

応相談

勤務地

【住所】大阪

年収・給与

500万円～1000万円　

大手製薬メーカーにて、機械学習分野のポスドク研究員を募集します。

仕事内容

ご本人の希望やこれまでの経験・スキルに応じて以下のような研究に取り組んでいただきます。
・医薬品分子設計に必要な機械学習技術の開発（分子表現学習、構造予測、分子・配座生成、物性／活性予測、データ効率改善、等。この限りではなく、自由な発想による研究成果創出を期待します）
・開発した技術に関する論文投稿／学会発表

応募条件

【必須事項】

・国際会議あるいは学術誌での機械学習に関する論文採択経験 (必須)
・一定以上の英語力（目安：TOEIC 730点以上）
・医学・薬学・理学・情報学・工学系の博士号（必須）
・Python, Pytorchによるプログラミング能力（必須）
・異分野の専門家と共同で研究を推進できるコミュニケーション能力（必須）

【歓迎経験】

・バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス分野での研究経験 (尚可)
・生体分子モデリング／分子シミュレーションの活用経験 (尚可)

【免許・資格】

【勤務開始日】

応相談

勤務地

【住所】神奈川

年収・給与

500万円～850万円　経験により応相談

データサイエンティスト・データエンジニア・インフォマティシャンを募集

仕事内容

募集の背景：
創薬のトップイノベーターを目指すための施策として、デジタル・トランスフォーメーションによる研究開発プロセスの革新を進めています。この挑戦に一緒に取り組んでいただけるデータサイエンティスト・データエンジニア・インフォマティシャンを募集しています。

仕事内容：
ご本人の希望やこれまでの経験・スキルに応じて以下のような研究に取り組んでいただきます。

・大規模疾患ゲノム情報・リアルワールドデータ・病理画像などの医療ビッグデータから、疾患原因遺伝子・バイオマーカー・薬剤作用機序を同定するための高度データマイニング手法の開発
・ゲノム・トランスクリプトーム・プロテオームなどの生命情報から細胞・組織あるいは生体レベルのデジタルツインを構築し、in silicoでのシミュレーション実験を可能にするための人工知能技術の開発

応募条件

【必須事項】

・医学・薬学・農学・化学・物理学・数学・情報学・工学系の博士号、または相当の研究実績
・Python, Rなどのプログラミングでの３年以上の実務経験（必須）
・異分野の専門家と共同で研究を推進できるコミュニケーション能力（必須）

求める行動特性：
・新しい考え方・スキル・知識の習得に前向きに取り組める方
・知識の共有・情報の発信を積極的に行なえる方
・情熱と好奇心を持って研究に取り組める方

【歓迎経験】

・バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス分野での研究経験（尚可）
・数理モデリング、システム生物学に関する専門知識（尚可）
・生成モデル、多変数時系列モデリング、転移学習、ベイズ最適化などの深層学習に関する専門知識（尚可）
・SQL等のデータベース操作のスキル（尚可）
・AWS等のクラウドコンピューティング環境での業務経験（尚可）
・TOEIC700点相当以上の英語力(尚可）

【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

医薬品分子設計に必要な機械学習技術の開発や機械学習技術を用いた創薬プロジェクトの推進業務

仕事内容

ご本人の希望やこれまでの経験・スキルに応じて以下のような研究に取り組んでいただきます。

・医薬品分子設計に必要な機械学習技術の開発
　（深層生成モデルを用いた分子生成、ベイズ最適化を用いた実験計画等）
・機械学習技術を用いた創薬プロジェクトの推進

応募条件

【必須事項】

求める経験
学会あるいは学術誌での機械学習に関する論文採択経験 (必須)

求めるスキル・知識・能力
医学・薬学・理学・情報学・工学系の博士号、または相当の研究実績
Python, Pytorchによるプログラミング能力（必須）
異分野の専門家と共同で研究を推進できるコミュニケーション能力（必須）
・TOEIC700点相当以上の英語力

求める行動特性：
・新しい考え方・スキル・知識の習得に前向きに取り組める方
・知識の共有・情報の発信を積極的に行なえる方
・情熱と好奇心を持って研究に取り組める方

【歓迎経験】

・バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス分野での研究経験 (尚可)
・機械学習を用いた分子設計の経験 (尚可)

【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