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。
同社では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同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。
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。
経験・資格・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
・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)
勤務地
年収
Recruiting No.
社名
事業内容
多くの人が待ち望み、誰も作れなかった新薬を高度な技術で生産し、世界市場に届けます。
高度な専門性を持ち、お客様の業務に精通したSEと営業が一丸となり、 お客様のビジネスの成長を “攻めと守り”のITで支援。
世界に向かうデジタルビジネスのパートナーとして、売上拡大とコスト最適化を支援しています。
エネルギー、インフラ、ストレージ。3つの注力事業において、新しい人材が 「新生東芝」 を動かし始めています。
グローバル展開する企業のプライムパートナーとして、経営から製造現場まで、多様な課題の解決をITで支援。
医師が安心して意見交換できる会員制サイト『MedPeer』。臨床の「集合知」が新しい価値を生み、ビジネス拡大中です。
