メディカル・バイオ - 創薬・テクニシャン
メディカル・バイオ - 統計解析

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。

■休日：週休二日制, 祝日, 年末年始

【必須（MUST）】
・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（医学、薬学、生物学など）
・ビジネスレベルの日本語能力

【歓迎（WANT）】
・機械学習・統計モデルの研究開発経験（ライブラリ開発、CI/CD、論文執筆、学会発表など）
・コンペティション (Kaggle/SIGNATE/AtCoderなど) の経験と実績
・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)

■職種未経験者：不可