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・深層学習フレームワークへの精通(PyTorch/Keras/TensorFlowなど)
・基盤モデル・生成モデル・大規模言語モデルへの精通(Transformer/Diffusion model/VAE)
・上記を用いた研究開発経験(ライブラリ開発、データ解析、CI/CD、論文執筆、学会発表など)
歓迎スキル
・ベイズ最適化の経験(Ax/BoTorch/GPyTorch)
・ケモインフォマティクス(QSAR/QSPR/QSSR)の経験
・in silico創薬(SBDD/LBDD)の経験
・トランスクリプトームを用いた機械学習モデル作成の経験
・コンペティション(Kaggle/SIGNATE/AtCoderなど)の経験と実績
勤務地
想定年収
Recruiting No.
社名
事業内容
【東証プライム上場 有名総合輸送用機器メーカー】 生産技術本部 生産技術部プロセス先鋭グループ AI/自働化の研究開発担当
東証プライム上場 老舗光学機器メーカー FPD装置事業部 構想設計エンジニア
東証プライム上場 日系大手コンサルティングファーム コンサルティング本部 シニアコンサルタント
人々の生活や命を支えるため、「食料・水・環境」分野で地域に根ざした事業にチャレンジする
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。
