データサイエンティストの求人一覧

多様な医療データを活用した研究・調査に携わることができ、製薬企業、医療機関、アカデミア、行政機関など多様なステークホルダーと協働！

仕事内容

・電子カルテ、レセプト、DPC等のリアルワールドデータを活用した研究・調査の企画および実施
・製薬企業に対するRWE（Real World Evidence）創出支援
・製造販売後調査（PMS）、疫学研究、データベース研究等の企画・推進
・研究計画書、解析計画書、結果報告書等の作成
・顧客課題の整理・構造化および提案活動・プレゼンテーション
・学会発表、論文作成支援
・プロジェクトマネジメントおよび社内外関係者の調整
・新規サービス開発や業務改善活動への参画
・官公庁・行政機関向けプロジェクトへの参画
・部門横断プロジェクトの企画・推進
・RWD利活用を中心とした新たな事業・サービス創出に向けた活動
引合対応から業務終了までの一連のプロセスに関与いただくほか、研究実施だけでなく事業開発や組織横断プロジェクトにも携わる機会があります。

応募条件

【必須事項】

以下のいずれかの実務経験を3年以上有する方
※経験年数は目安とし、経験内容や専門性を総合的に判断します。
・リアルワールドデータを活用した研究業務
・疫学研究
・製造販売後調査（PMS）
・臨床研究
・医療データ解析
・生物統計解析

加えて、以下のいずれかの経験を有する方
・ 研究企画または研究デザイン立案経験
・複数の関係者を巻き込んだプロジェクト推進経験
・顧客折衝経験

【歓迎経験】

・製薬企業におけるRWE業務経験
・GPSP、GVP関連業務経験
・SAS、R、Python等を用いた解析経験
・プロジェクトマネージャーまたはプロジェクトリーダー経験
・部門横断プロジェクト推進経験
・新規事業・サービス開発経験
・医学・薬学・疫学・生物統計学のバックグラウンド
・学会発表または論文執筆経験

【免許・資格】

特になし

【勤務開始日】

応相談

勤務地

【住所】東京、他

年収・給与

450万円～700万円　

DX施策の実務を担い、プロジェクトを取りまとめるリーダー候補を募集！

仕事内容

このポジションは、リーダー候補として、当社のDX戦略を推進する重要な役割を担います。各種DX施策の実務を遂行しながら、複数のプロジェクトを取りまとめ、全体の進捗管理と成果の最大化を図ります。
将来的には、部下を率いる立場として、全社規模のDX展開を牽引し、住友化学のデジタル変革をさらに加速させるリーダーシップを発揮することが期待されています。

・デジタル技術やAIを活用した業務改善・変革の推進。
・複数のDX関連プロジェクトの取りまとめと進捗管理。
・AIやデータ分析を中心としたデジタル技術の活用計画の企画・実施。
・研究開発部門と協力しながら、R&Dプロセスの効率化と高度化を実現。
・最新のデジタル技術を活用した課題解決と業務改善。

応募条件

【必須事項】

「研究開発の流れや業務内容を理解し、それに基づく業務改善の経験」を有することに加え
以下のいずれの経験もお持ちの方
・デジタル技術やAIを活用した業務改善・変革などのDX関連プロジェクトの実務経験もしくはプロジェクトマネジメント経験
・生成AIやマテリアルズ・インフォマティクス（MI）などの技術に関する知識や活用経験　

【歓迎経験】

・部門横断的なデジタル変革をリードした経験があれば尚良い
・複数のプロジェクトを同時に管理し、進捗を調整した経験があれば尚良い

【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

800万円～1100万円　経験により応相談

全社DX戦略の下、SCM領域のDXビジョン・戦略を策定し、DXを推進！

仕事内容

実務担当者として、SCM領域におけるDX業務を実施するポジションです。

・SCM領域の課題に対し、DXによる課題解決の実行・支援、価値創出
・SCM領域におけるDX実行に必要な先端技術・ソリューションの獲得、人材育成、環境整備などを進め、各部署でのDX実行を推進

応募条件

【必須事項】

・大卒以上
・データサイエンス技術(数理最適化）に関する開発業務経験が2年以上あること

【歓迎経験】

・修士卒以上
・データサイエンス技術(機械学習等）に関する開発業務経験
・生成AI/AIエージェントを活用したDX業務経験
・コンサルティング会社でのSCM領域DX業務経験
・大学院においてコンピューターサイエンス・情報工学、データサイエンス・数理工学を修了している
・TOEIC730点以上

【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

500万円～1000万円　経験により応相談

事業・サービスの広がりに伴い、Data Managementの専門性を軸に、自律的に業務を推進できる体制をさらに強化！

仕事内容

データ加工・分析・品質管理等のData Management業務を中心に、目的や背景を理解したうえで、自ら進め方を考えながら成果につなげていただきます。
案件の特性に応じて、要件整理や関係者との調整、プロジェクト推進など、データ実務にとどまらない幅広い経験を積むことができます。
また、チームメンバーとのレビューや知見共有を通じて、チーム全体の成果向上にも関わっていただきます

業務内容：
・製薬・ヘルスケア領域のデータを対象に、クレンジング・加工・分析・アウトカム分析から、成果物の品質確認、提供・納品までを担っていただきます。担当業務については目的・要件を理解し、タスク整理から進捗・課題管理まで自律的に遂行し、案件の特性に応じて関係者との要件整理や進行管理も担います。
・チームメンバーとも連携し、相談対応やレビュー、問題整理・アドバイスを通じてチーム全体の案件遂行に協力するとともに、業務プロセスの改善や生成AI等を活用した効率化、ナレッジ共有にも取り組んでいただきます

応募条件

【必須事項】

・データ実務・品質判断
Python、SQL等を用いたデータ加工・クレンジング・集計・分析の実務経験があり、データや成果物の品質を自ら確認・検証できること。
・自律的な業務遂行
業務の目的や要件を理解し、必要なタスクや確認事項を自ら整理しながら、成果物の提供まで責任を持って遂行した経験。
前例のない状況や、分析・統計面で不明点がある場合にも、自ら調べ・学びながら業務を推進できること。
・要件整理・関係者調整
顧客や社内関係者とのコミュニケーションを通じて、依頼や要望を具体的な要件・アクションへ整理した経験。複数の依頼元・関係者が関わる案件では、優先順位づけや進行調整を担い、納品まで主体的に取りまとめた経験（例：複数部署からのデータ依頼が同時に走る中での優先順位付けや進行調整）。

【歓迎経験】

・ドメイン知識を活かした分析・インサイト創出
製薬・医療・ヘルスケア領域の知見を活かし、データから示唆・インサイトを生み出した経験。
・レビュー・メンバー支援
他メンバーが作成したデータ・分析結果をレビューしたり、困っているメンバーに助言・支援を行ったりして、チームとして成果を出すことに貢献した経験。
・データ活用基盤の設計・運用
データマートやレポーティング基盤の設計・運用・保守など、データを利活用しやすくする仕組みづくりに関する経験
（例：BIツールでのデータマート構築、定型レポートの基盤運用等）。
・業務効率化・生成AI活用
生成AIや各種ツールを活用した、分析・開発・業務改善の経験。

【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

700万円～1000万円　

大学病院のデータセンターにて臨床研究のデータサイエンティスト

仕事内容

臨床研究（治験を含む）におけるデータマネジメント・統計解析業務及びデータの信頼性確保に関する研究。

応募条件

【必須事項】

・修士号取得者 (修了見込の者を含む)
・ 臨床研究の統計及び品質に関わる研究に熱意のある方
・ コミュニケーション能力がある方
・ 根気よく作業ができる方

【歓迎経験】

臨床研究（治験を含む）におけるデータマネジメント業務、またはモニタリング業務経験がある方
・ 医療従事者免許保有者（薬剤師・看護師・臨床検査技師等）
・ SAS等のプログラミング経験
・ 博士号取得者（修了見込みの者を含む）

【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～600万円　

最先端のAI・データサイエンス技術を駆使し、創薬研究における課題解決に挑戦

仕事内容

医薬品の研究開発領域におけるAI創薬の推進を担う中核人財として、研究プロジェクトチームと連携し、AI・データサイエンスを活用した創薬研究の高度化を推進していただきます。これらの取り組みを通じて、当社の医薬品パイプラインの拡充に貢献していただきます。

・創薬研究における課題を特定し、AI・データサイエンスを活用した解決策を企画・実行する
・AI for ScienceをはじめとするAI創薬領域の最新技術動向を調査・評価し、研究現場で活用するための実装環境を構築・運用する
・外部機関とのオープンイノベーションを推進するために、技術探索・評価・導入を行う

応募条件

【必須事項】

・理系（生物系）大学院修士以上
・製薬企業、バイオテクノロジー企業、アカデミアなどでの研究経験（5-10年程度）
・Python、R等を用いたデータ解析・データサイエンスの実務経験
・バイオ／ケモインフォマティクスツールやAIツールを活用した研究・解析、および実装経験
・UNIX／Linux環境やAWS／GCP等のクラウド・HPC環境を用いた研究・開発経験

語学力詳細：TOEICで800点以上が望ましい
英語の技術資料（論文、特許、当局関連資料など）の読解は必要となります。また、海外のアカデミアやスタートアップとは英語でコミュニケーションをとる必要があるため、ある程度のビジネス英語ができることが望ましい。

【歓迎経験】

・バイオインフォマティクスを活用した研究の立案・実行経験
・AlphaFold、Boltz等を用いたタンパク質構造予測や、AIを活用したタンパク質設計の経験
・RNA医薬品の配列最適化や構造予測等に関するアルゴリズムの活用・実装経験
・AI・機械学習モデルやバイオ／ケモインフォマティクスツールを自ら開発・実装した経験

【免許・資格】

特になし

【勤務開始日】

2026年下期（応相談）

勤務地

【住所】東京

年収・給与

700万円～1400万円　経験により応相談

データ分析・機械学習の実務を担当いただくデータアナリストを募集します。

仕事内容

・データの収集・整形・品質確認（欠損/外れ値/分布チェックなど）
・探索的データ分析（EDA）・可視化・仮説検証
・機械学習モデルの作成・評価（ベースライン構築、改善提案）
・特徴量設計、評価指標の設計、リーク検知 ・分析結果のドキュメント化・社内共有（再現可能な形で）

応募条件

【必須事項】

・数学・統計学・物理学・生命科学・計量科学など、定量的な研究分野における学習・研究経験
・統計モデル・数理モデルを用いて、実データから仮説検証や現象のモデル化を行った経験
（例：回帰モデル、多変量解析、生存時間解析、時系列解析、階層モデル、ベイズモデル、機械学習など）
・PythonまたはRを用いたデータ解析経験
・分析手法を単にライブラリとして利用するだけではなく、モデルの仮定・推定方法・評価指標を理解した上で適切な分析手法を選択できること
・データや研究課題に対して、仮説設定 → 分析設計 → モデル構築 → 結果解釈 → 追加検証の一連のプロセスを自ら進めた経験
・分析結果について、統計的・科学的な観点から解釈し、次に必要な検証や改善案を言語化できること

【歓迎経験】

・数学、統計学、物理学、生命科学、情報科学、計量経済学などの分野における修士号・博士号、またはそれに相当する研究経験
・査読付き論文の執筆、学会発表、または研究プロジェクトへの参加経験
・統計モデリングに関する専門的な知識（一般化線形モデル、混合効果モデル、ベイズ統計、因果推論など）
・機械学習モデルについて、予測精度だけではなく、過学習、交差検証、バイアス・バリアンス、汎化性能、モデル選択などを考慮した分析経験
・高次元データを扱った経験（オミクスデータ、医療データ、画像データ、時系列データなど）
・Git等を用いて分析コードや実験結果の再現性を管理した経験

【免許・資格】

【勤務開始日】

応相談

勤務地

【住所】東京

年収・給与

500万円～900万円　

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　

自動合成システムの構築・運用を手掛けるこのポジションは、機械とソフトウェアの技術折衝を通じて、国内外のベンダーと連携しながら先進的なラボオートメーションを推進

仕事内容

・自動合成システム（合成ロボット、自動分注等）の構築・運用
・マニュアル合成プロセスの自動化移行・最適化
・自動化技術の調査・評価、国内外ベンダーとの技術折衝

応募条件

【必須事項】

・大学院、大学卒以上
・医薬品企業、機器ベンダー、ライフサイエンス企業等での実務経験
・自動合成装置（Chemspeed、Unchained lab等）を用いた研究経験
・研究ワークフロー自動化の運用・最適化

【歓迎経験】

・博士号取得者
・ソフトウェア（Python、Pipeline Pilot等）の活用スキル
・英語でのコミュニケーションスキル
・有機合成化学を用いた創薬研究の実務経験
・プロジェクトマネジメントまたはチームリーダーの経験

【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　

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　

外資製薬メーカーにてデータストラテジストを募集しています。

仕事内容

・データドリブン創薬加速を目指したデータ利活用の中長期的な戦略立案・提案・遂行
・戦略遂行のための意識改革、チーム・プロジェクトマネジメント、人財育成計画の策定と実行
・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

応募条件

【必須事項】

・データサイエンス分野で独自の専門性を確立し、チームや部門の技術戦略を主導した実務経験
・多様な技術チームや専門家グループを横断的に統括し、プロジェクト・組織をリードした実務経験
・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見（必須）
・大規模/複雑なデータ処理・分析スキル（データ基盤設計、パイプライン開発/システム連携、AI/ML応用を含むエンジニアリングなど）（必須）
・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

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

メガファーマのDXを『AIエージェント』で再定義する。実験をビジネス実装へ変える、国内最高峰のAI戦略・開発ディレクターを募集しています。

仕事内容

Role and Responsibilities

1) AI & Intelligent Application Strategy

Define Japan’s AI roadmap covering:
・Agentic AI systems
・Generative AI applications
・Decision intelligence
・Predictive and prescriptive analytics
Identify high-impact use cases aligned with business priorities
Ensure AI initiatives are outcome-driven, not technology-driven
Align with global AI architecture and governance principles

2) Agentic AI & Modern AI Systems
Design and deploy AI agents that:
・Perform multi-step reasoning
・Interact with enterprise systems (CRM, Data Lake, content repositories)
・Automate workflows with human-in-the-loop governance
Define orchestration patterns for agent collaboration
Establish guardrails for autonomy levels (Human-led / Co-led / AI-led)
Ensure auditability, explainability, and logging standards
This role typically leads early-stage and capability-defining initiatives, not incremental enhancements.

3) Generative AI & Knowledge Systems
Develop RAG-based assistants for:
・Strategy drafting
・Insight extraction
・Field planning
・Content optimization
Define vector architecture, retrieval standards, and prompt governance
Ensure safe and compliant usage in regulated environments
Drive reusable AI building blocks rather than isolated bots

4) Advanced Analytics & Predictive Modeling
Lead development of models including:
・Segmentation & targeting
・Potential estimation
・Forecasting & scenario simulation
・Impact & KPI gap analysis
Establish model lifecycle standards (validation, drift monitoring, retraining)
Partner with Data & BI for production data pipelines

5) AI Governance & Risk Management
・Define evaluation protocols (offline & live)
・Monitor bias, drift, hallucination, and performance degradation
・Ensure compliance with regulatory, privacy, and MLR standards
・Maintain model and agent registry with full traceability

6) From PoC to Scalable AI Capability
・Collaborate with Strategy & Demand on business framing
・Run or co-run AI PoCs with clear value metrics
・Define Scale-ready artifacts (SLOs, monitoring, rollback strategy)
・Establish LLMOps / MLOps standards for sustainable deployment

7) AI Capability Building
・Build and lead AI engineers, data scientists, and AI product leads
・Promote AI literacy across business stakeholders
・Establish internal reusable AI components (agent templates, evaluation kits)
・Foster disciplined experimentation culture

応募条件

【必須事項】

Education
・MS or PhD in Data Science, AI, Computer Science, or related field preferred

Experience
・12+ years in analytics, AI, or engineering leadership
・Hands-on experience deploying AI systems beyond experimentation
・Experience in regulated industry preferred
・Proven ability to drive business adoption of AI

Technical Expertise
・Agent frameworks and orchestration
・Generative AI, RAG, vector databases
・MLOps / LLMOps
・API-first and event-driven architecture
・Predictive modeling and statistical learning
・Observability and monitoring frameworks

Business Skills
・Strong commercial acumen
・Ability to translate AI into measurable impact
・Executive communication
・Portfolio prioritization

Language
・Fluent Japanese; business-level English

【歓迎経験】

【免許・資格】

【勤務開始日】

応相談

勤務地

【住所】大阪、他

年収・給与

1000万円～1300万円　経験により応相談

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

研究者・エンジニアと連携しながら、大規模データを活用した基盤モデル開発を行っていただきます。

仕事内容

AI × バイオデータ研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。
1.データ解析・研究開発
•大規模オミクス / 医療データの前処理・品質評価
•探索的データ分析（EDA）・可視化・仮説検証
•特徴量設計・データ表現の設計
•学習用データセットおよび評価用データセットの整備

2.機械学習 / 深層学習モデル開発
•機械学習モデルの設計・実装・評価
•ベースライン構築およびモデル改善
•表現学習 / 自己教師あり学習 / 基盤モデル開発
•GPU環境を用いたモデル学習・実験運用
•モデル性能評価、誤差分析、改善提案

3.大規模学習・開発基盤
•分散学習ジョブの設計・運用・最適化
•学習パイプライン / 開発基盤 / 実験管理基盤の構築
•大規模データI/Oや再現性を考慮した研究開発フローの整備
•MLOps / ML Systems 観点での改善

4.研究プロセス・チーム連携
•評価指標設計・ベンチマーク設計
•実験の再現性担保、ログ管理、ドキュメント化
•分析結果のドキュメント化・社内共有
•研究者・データサイエンティスト・エンジニアとの協働

応募条件

【必須事項】

以下1, 2のいずれかの領域において、「実装・最適化」の経験を有すること。
1. アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
• Transformerベースのモデル、またはMamba等のState Space Models (SSM) を用いた大規模モデルの設計・実装経験。
• 基盤モデルのScaling Lawsに基づき、1兆トークン級の学習に必要な計算リソースを定量的で見積もる能力
• 数B〜数十B規模のモデルにおける事前学習のハイパーパラメータ・チューニングおよび学習安定化の経験

2. 大規模分散学習のエンジニアリング
• PyTorch FSDPやDeepSpeed等のライブラリを、モデルの規模やネットワーク帯域に合わせてカスタマイズ・チューニングした経験
• マルチノード環境におけるGPU間の通信ボトルネックの解消、および1兆トークン規模のデータに対する効率的なI/Oパイプラインの設計経験
• Ring Attentionまたはシーケンス並列（Sequence Parallelism）の実装を通じた、単一GPUメモリをに収まらないコンテキストの学習最適化

【歓迎経験】

• チーム開発の経験（Git運用、レビュー文化）
• AWS / GCP 等クラウドの利用経験
• 表現学習 / 自己教師あり学習 / Transformer / Autoencoder / 大規模言語モデルの研究開発経験
• GPU環境でのモデル学習の経験
• 分散トレーニング / HPC環境の利用経験
• 統計モデリング / 因果推論 / ベイズ統計などの知識
• 不均衡データ / 時系列 / マルチモーダルデータ解析の経験
• 論文実装・研究再現・ベンチマーク構築
• Pythonによるデータ分析・機械学習の実務経験
• 機械学習または統計モデリングの経験
（分類 / 回帰 / 時系列 / 異常検知など）
• データ分析結果を整理し、仮説・改善案まで言語化できる能力
• 論理的に課題を分解し、実装・検証まで進められる力

【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

1200万円～1400万円　経験により応相談

予測医療領域の自社開発ラボ立ち上げに伴うLIMS開発を行っていただきます。

仕事内容

・LIMS機能の実装・カスタマイズ開発
　 検体受付、核酸抽出、ライブラリ調製/バイサルファイト変換、プレートレイアウト管理、QCチェック等の業務画面・ロジック開発

・データモデルの構築とデータベース開発
　 プレート/ウェル構造、バッチ、ラン、試薬ロット、検体トレーサビリティを担保するDB設計・実装

・ラボ機器・外部システム連携の実装
　測定機器（Illuminaシーケンサー等）やラボ自動化機器（Hamilton、Tecan等）向けサンプルシート作成プログラム・結果データ取り込みパーサーの開発
　バイオインフォマティクスパイプライン（AWS batch、Nextflow等）を自動起動するためのAPI/イベント連携の実装

・品質保証・セキュリティ・監査機能の実装
　 監査ログ（Audit Trail）、アクセス権限制御、データ改ざん防止処理の実装

・テスト・障害対応・保守運用
　ユニットテスト、結合テスト、バリデーション（CSV）用テストスクリプトの作成・実行
　リリース後のシステム運用保守、バグ修正、機能改善

応募条件

【必須事項】

・Webアプリケーション開発経験（3年以上）
・Python, TypeScript, Go, Java 等の言語を用いたバックエンド/フルスタック開発経験
・RDB / NoSQL データベースの設計・運用経験
・複雑なデータ構造（リレーションシップ）の設計、SQLチューニング、ORMの利用経験
・REST API / gRPC 等を用いたシステム連携・Microservices開発経験
・Git / GitHub を用いたチーム開発、CI/CD環境での開発経験
・AWS 等のクラウド環境上でのアプリケーション構築・デプロイ経験

【歓迎経験】

・医療・バイオ・ヘルスケア分野でのシステム開発経験
・LIMS（Clarity LIMS, Benchling, SENAITE等）、電子カルテ、または電子実験ノート（ELN）の開発・導入運用経験
・FASTQ / BAM / VCF / IDAT ファイル等のデータフォーマットを扱ったパイプライン連携経験
・データインテグリティ / 規制対応システムの開発経験
・Docker / Kubernetes 等のコンテナ技術を用いた開発経験
・CSV（コンピュータ化システムバリデーション）、ISO 15189、GxP 対応などのログ設計・管理経験

【免許・資格】

【勤務開始日】

応相談

勤務地

【住所】東京

年収・給与

1000万円～1200万円　経験により応相談

当事業部は既存のサービス事業者よりも深い診療情報データ利活用により患者さん・医療機関・製薬会社へと価値を提供し、社会に貢献することを目的としています。

仕事内容

今回募集するのは、製薬企業に対するRWD解析サービスのMedicalDoctor(MD)ポジションです。
医療データ事業のチームはBizDev/PM、DA(DataAnalytics)の２体制を取っており、MDはそれぞれに対して専門知識・経験を得意領域を活かして携わります。各案件にそれぞれの担当がアサインされますが、MDには具体的には以下のような業務をお任せします。

・製薬企業の考えるニーズに応じたリサーチクエスチョンの考案、研究計画・解析計画の作成
・医学的視点でのデータ抽出業務の支援（データ取得範囲の規定、カルテ等の平文からのデータ取得方法の検討、取得済データのレビュー、解析手法に関する検討や実施など）
・解析結果の考察
・当社リサーチチームと協力しての論文化
・クライアントへの提案業務のサポート
など

応募条件

【必須事項】

・医師としての臨床経験　7年以上
・医学論文の執筆経験
・オフィス出社が可能であること（※業務の必要に応じて週2回程度）

【歓迎経験】

・MPH、専門医の取得
・解析要件整理・解析計画作成からデータベースへのアプローチ・解析作業・結果とりまとめまで一貫したデータ分析の実務経験
・メンバーの教育やチームマネジメントの経験

【免許・資格】

【勤務開始日】

応相談

勤務地

【住所】在宅可、東京

年収・給与

～1800万円　経験により応相談

PDバイオマーカーの研究職または、質量分析スペシャリストのいずれかをご担当いただきます。

仕事内容

1 PD マーカー研究者：
・創薬における PD マーカー／バイオマーカーの探索・同定・検証（早期創薬から臨床応用
を見据えた設計を含む）
・in vitro / in vivo 系を用いた薬効評価および仮説検証の推進
・トランスレーショナル研究の推進（必要に応じて臨床連携）

2. 質量分析（MS）スペシャリスト
・創薬研究における化合物および PD マーカー評価ならびに研究推進への貢献
・Echo-MS、LC-MS、AS-MS 等を活用した化合物および PD マーカーのデータ取得、解析
および解釈
・研究目的に応じた分析手法の開発・最適化
・創薬プロジェクトにおける化合物評価、PD マーカー評価および意思決定への貢献

応募条件

【必須事項】

PD マーカー研究者：
・大学院修士以上
・PD マーカーまたはバイオマーカー研究の実務経験
・早期創薬段階から臨床応用を見据えた PD マーカー／バイオマーカーの探索・検証経験
・分子生物学・細胞生物学実験の実務経験

質量分析（MS）スペシャリスト
・大学院修士以上
・創薬研究における化合物評価、PD マーカー評価または分析の実務経験
・質量分析（LC-MS 等）を用いた化合物または PD マーカーの定量評価経験
・データを解釈し、研究推進に繋げた経験
・薬理評価や創薬プロジェクトにおけるデータ解釈経験

【歓迎経験】

PD マーカー研究者：
・in vivo 薬効評価経験
・オミクス解析（RNA-seq 等）を活用したバイオマーカー探索経験
・ヒト検体解析またはトランスレーショナル研究の経験
・臨床 PD マーカー検討または臨床データとの接続経験

質量分析（MS）スペシャリスト：
・Echo-MS または AS-MS の使用経験
・HTS 環境での測定系構築経験
・PK/PD 解析または創薬評価への応用経験
・創薬研究における意思決定への関与経験

【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

～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