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【ミッション】
医療データは、仕様が統一されていないことが多い為、データの内容を確認し、不正確・無関係なデータを特定し、データに対して正確な意味を付与していくこと（標準化・クレンジング）、またデータに混入している個人情報に類する情報を抽出・秘匿すること（マスキング）がメインミッションとなります。
＜参考＞
内閣府　次世代医療基盤法制度の解説動画
https://wwwc.cao.go.jp/lib_023/jisedaiiryo_animation.html

【業務イメージ】
弊社は、全国の医療機関や地方公共団体から医療データを収集いたします。
医療データは、仕様が統一されていないことが多く、また、医療機関によって入力・管理方法が異なることから、そのままでは利活用することができません。
すなわち、医療データの内容を確認し、不正確・無関係なデータを特定し、医療データに対して正確な意味を付与していくこと（標準化・クレンジング）が必要です。
また、医療データに混入している個人情報に類する情報を抽出・秘匿すること（マスキング）も必要となります。
今回募集する方には、こうした標準化・クレンジングやマスキングといった医療データの加工をAI等の技術や医療知識を使って実施する業務をご担当いただきます。

【具体的な業務内容】
・医療ビッグデータから特定のデータを検出するロジックの設計、開発、テスト
・医療ビッグデータの中にあるフリーテキストから医療情報に資する情報を抽出し、分析可能な形へ構造化する業務
・医療ビッグデータのETL処理、処理改善業務（Python・SQL）
・AIの学習データ作成・管理、精度検証、推論結果の修正
・その他、上記関連業務
　※データ分析を主体とした業務ではございません

【作業環境】
・言語：Python (Pandas, Transformersなど)、SQL、Shell、バッチ
・OS：Windows、Linux
・DB：Amazon Redshift、PostgreSQL、DuckDB
・IDE：Visual Studio Code、Jupyterなど
・クラウド環境：AWS
・ソースコード管理：Git
・課題管理：Backlog

【仕事の魅力】
・「医療ビッグデータ」をどう活用するのかという課題は、まだまだ未成熟な部分が多く、新たなサービスを作れるチャンスがあります。
・ビッグデータを高速に処理する技術を実践的に活用できます。
・AI（大規模言語モデル）の学習から精度検証、実践運用までのスキルを習得することができます。
・レセプトデータの他、希少性の高い電子カルテデータを取り扱うことができます。

【必須要件】
※以下すべてご経験をお持ちの方
・テキストデータの整形、クレンジングの実務経験（目安：2年以上）
・DB（SQL）を使用した開発・運用の実務経験（目安：2年以上）
・Pythonのコーディング経験（目安：2年以上）

【歓迎要件】
・大規模医療データの取り扱い経験
・NLP技術を用いてテキストデータから目的の情報を抽出した経験
・Linuxの使用経験
・自社ビジネスでのAI活用経験

【求める人物像】
・成長意欲が高く、課題を自分事として解決に向けて取り組める方
・チームワークを尊重し、丁寧なコミュニケーションの取れる方

■職種未経験者：不可