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【日本有数のユニコーン企業】ヘルスケア・ウェルネスプロジェクト 開発エンジニア・リサーチャー

株式会社Preferred Networks

想定年収

750万円 ~ 1,400万円

勤務地

東京都

従業員数

300名(2023年1月)

仕事内容

■Healthcare & Wellnessのミッション
PFNのHealthcare & Wellness(H&W)チームは、LLM(大規模言語モデル)などの生成AI基盤モデルや最先端のAI技術を駆使して、創薬、医療といったヘルスケア産業や、保険、食品、介護といったウェルネス産業における革新的なソリューションを創出し提供することをミッションとしています。
ヘルスケア・ウェルネス産業では、研究開発や社内業務へのLLMの利活用、ヘルスケアデータのAI解析、医用画像のAI解析、健康増進に向けたAIソリューションなど、多様なAI技術が求められています。その中で、AIに対する認識も、特定タスクを解決するツールから、ビジネスや研究開発の競争力の源泉と捉えなおす動きが高まり、AIの利活用が本格化しています。それに伴い、顧客や業界の課題もより複雑化・多様化しており、その技術的な課題を解決できる人材のニーズが高まっています
このような背景から、ヘルスケア&ウェルネス担当のエンジニア・リサーチャーとして、クライアントとのプロジェクトにおいて、技術開発を行う人材を募集します。

■職務内容
クライアントが抱える本質的な課題を解決するため、ビジネス開発メンバーや他のエンジニア/リサーチャーと密に連携しながら、以下の業務を遂行していただきます。
⦁顧客へのヒアリングを通じた課題の深掘りと要件定義
⦁論文調査やデータ解析を通じた技術的な実現可能性の評価
⦁クイックなプロトタイプ開発と、顧客へのデモンストレーション
⦁機械学習モデルの実装、学習、評価、改善
⦁顧客への進捗報告や成果をまとめたプレゼンテーション・報告書の作成
⦁プロダクト開発を見据えたシステム開発メンバーとの連携
ご経験やスキルに応じて、以下のような専門性の高いプロジェクトに参画いただきます。特に製薬企業、医療・ヘルスケア関連企業、ライフサイエンス関連研究機関との案件を想定していますが、それ以外の顧客案件にもアサインされる可能性があります。

■これまでのプロジェクト事例
⦁医療LLMの研究開発:医療知識を持った特化型LLMの研究開発と社会実装の検討
⦁創薬研究を支援するAIエージェントの研究開発:社内外データを活用し、研究者の仮説検証を支援するAIエージェントの研究開発
⦁医用画像解析:外部ステークホルダーと連携した医用画像解析、診断支援AIの開発
⦁標的・バイオマーカー探索:論文データ、オミックスデータを用いた新規創薬ターゲットやバイオマーカーの探索
⦁新規プロダクト開発:マウス尾静脈自動注射システム「AUTiv」、薬機法等のガイドラインに照らして資料の自動レビューを行う生成AIシステム「Slide Review」、ライフケアプラットフォーム「VITA NAVI」の開発・提供
⦁新規ソリューション開発:ヘルスケア・ウェルネス産業の顧客に対するその他AIソリューションの提供等

仕事内容変更範囲

会社の指示する業務

職位

募集背景

募集人数

1人

応募条件

技能/経験

■必須要件
・実データに基づく問題解決の経験
・特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
・ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等)
・コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る
・特に Python または C++ によるプログラミング能力
・次の分野のうちいくつかの分野での実践・実務経験
・ライブラリの開発経験
・Unix/Linuxサーバ運用経験
・医学、薬学、生命科学に関する学位または同等以上の知識
・数学、自然科学(物理、化学など)に関する、高校卒業程度の知識(もしくは学習により習得可能なこと)
・チームでの課題解決の経験
・ビジネスレベルの日本語能力(日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当)

■歓迎要件
・医学、薬学、生命科学領域における業務経験
・バイオインフォマティクス分野での研究または開発経験
・製薬企業、医療・ヘルスケア関連企業、ライフサイエンス関連研究機関での業務経験
・コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験
・コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること
・特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績
・アプリケーション開発もしくは運用経験
・Web/クライアント/スマホなどの機種問わず
・ツール/ゲームなどのジャンル問わず
・ソフトウェアの開発経験
・リードエンジニアとして開発プロジェクトを牽引した経験
・OSSへのコントリビューション経験
・AWSやGCPなどのクラウドサービスを用いたシステムの開発経験
・CI/CDの構築経験
・TerraformやAnsibleなどによるインフラ管理経験
・その他、プログラミング能力が秀でていることが証明できること
・データ分析力やコンピューターサイエンスの知識の応用力経験
・機械学習・統計ツールを用いたデータ解析技術(例えばNumPy / pandas / scikit-learnなど。特定のツールに習熟していることは必須ではありません)
・プログラミング競技コンテスト、ゲームAIコンテスト、データ分析コンテスト(Kaggleなど)などの実績・経験
・深層学習・生成AIフレームワーク(PyTorch, Transformersなど)を用いた経験
・大規模言語モデルを用いたデータ分析の経験
・数学、物理に関する、大学卒業程度の知識
・研究開発の経験
・自分の専門分野に関する深い知見と経験
・英語論文の調査・読解およびサーベイ資料作成経験
・英語論文執筆経験
・プロジェクト推進・リーダーシップ経験
・10名以上のチームのリーダーシップ経験
・外部顧客等と共同したプロジェクトの推進経験

学歴

大学

職務経験

(3年以上)

業界経験

不問

年齢

年齢制限不問  

英語力

不問

その他語学力

語学力詳細

勤務条件

雇用形態

無期雇用

試用期間

有り(3ヶ月)

給与

月給制

年収:750万円 ~ 1,400万円

月収:63万円~116万円

月額基本給:63万円~116万円

賞与・インセンティブ

年2回  

業績・評価により変動(年2回、4月、10月)

昇給

有り
年2回査定 *オファー時にご確認ください

勤務地

東京都

東京都千代田区大手町 1-6-1 大手町ビル

交通手段1 沿線名:各線 駅名:大手町 最寄駅から:徒歩3分

勤務地変更範囲

会社の定める事業所
転勤:当面無し

出向

出向:有り (株式会社Preferred Elements)

就業時間

09:00~18:00

休憩時間:60分

残業:月10時間~40時間程度

フレックスタイム制
標間、休憩時間1時間
コアタイムなし
※就業環境としては自由度が高く、フレキシブルな組織です。

残業手当

通常の残業代

通勤手当

交通費:一部支給(会社が認めた経路にかかる費用に限り毎月支給)

その他手当

休日・休暇

週休二日制, 土, 日, 祝日, GW, 夏季休暇, 年末年始

年間休日:121

年間有給休暇:有給休暇は入社時から付与されます
( 初年度 26日(入社初日から) )
【休日・休暇詳細】
産前産後休暇、育児休暇、慶弔休暇等

社会保険

雇用保険, 健康保険, 労災保険, 厚生年金

福利厚生

・定期健康診断実施
・ラップトップPC購入補助
・確定拠出年金制度
・ベビーシッター補助
・英会話学習100%補助

受動喫煙対策

就業場所 全面禁煙

備考

*選考回数は状況により変更する可能性がございます。 *表記年収はモデルであり、スキル・経験を考慮の上決定いたします。 *上記の勤務条件はフルタイム雇用において適用されるものとなり、パートタイム・嘱託雇用の場合には一部条件が異なります。

選考内容

選考プロセス

適性試験:無し 面接回数:3回

求人No.:NJB2316612

最終更新日:2025/7/25

企業情報

企業名

株式会社Preferred Networks

代表者名

代表取締役社長 岡野原 大輔

設立

2014年3月

従業員数

300名(2023年1月)

資本金

8,015,000,000円

本社所在地

〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル

株式公開

未公開

日系・外資

日系

事業内容

~私たちのミッション~
「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」

私たちは、半導体・計算インフラからソリューション・アプリケーションまで
計算機科学の要素技術を広く垂直統合し、
最先端の技術を最適な形で社会実装する企業です。
私たちは皆様と共に、進化したハードウェアとソフトウェアが
人に寄り添う未来を創造します。

~私たちの強み~
AI関連技術
・世界トップのAI・機械学習関連学会での論文採用実績
・Kaggle称号保持者、ICPC世界大会出場経験者が多数在籍
・日本語能力が高い国産の大規模言語モデルPLaMo™をフルスクラッチ開発

計算資源
・大規模なスーパーコンピュータを自社運用
・AI向けプロセッサーMN-Core™シリーズを神戸大と共同開発
・自社開発のスパコンMN-3がGreen500で電力効率世界1位を3度獲得

ドメイン知識
・産業ロボット、製薬、エネルギー等のリーディング企業との共同研究実績
・行動規範に掲げる「死ぬ気で学ぶ」の精神で各業界ドメイン知識を学ぶ姿勢
・様々なドメインの専門家が在籍

事業に関する特色

■トヨタ自動車、ファナック、国立がん研究センター、マイクロソフト、インテル等の世界をリードする組織と協業して先進的な取り組みを推進しています。

(1)外部協業
・マイクロソフトとディープラーニングソリューション分野で戦略的協業(2017年5月)
・トヨタ自動車がAI技術の共同研究・開発を進めることを目指し、10億円を出資(2017年12月)
・ファナックと機械学習や深層学習を活かした技術開発における協業(2015年8月)
・インテルと深層学習向けオープンソースフレームワークの開発で協業(2017年4月)
・国立がん研究センターと人工知能を活用した統合的がん医療システム開発プロジェクト開始(2016年11月)

(2)受賞
・FT ArcelorMittal Boldness in Business Awards/2017年3月 
 (https://www.ft.com/content/d5608670-ed57-11e6-930f-061b01e23655)

・第3回日本ベンチャー大賞「経済産業大臣賞」/2017年2月 
 (http://www.meti.go.jp/press/2016/02/20170220006/20170220006.html)

・Forbes JAPAN’s CEO OF THE YEAR 2016「最もイノベーティブなスタートアップ1位」/2016年9月 
 (http://forbesjapan.com/articles/detail/13729)

・三井物産とPreferred Networks、深層学習技術を用いたがん診断をはじめとする、
バイオ・ヘルスケアソリューションを提供する合弁会社の設立に合意
 (https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20181115)

・Preferred NetworksとPFDeNAが、深層学習技術を用いて少量の血液でがん14種を
判定するシステムの共同研究を開始
 (https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20181029)

・CEATEC Japan 2018でパーソナルロボットシステムを初公開、全自動お片付けロボットシステムを展示
 (https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20181015)

会社の特色

■新しい技術・知識を身につけ続けることに喜びを感じる社員と、それを後押しするカルチャーが特徴的です。
同時に、多様な専門性を持つメンバー同士が密に連携し、継続的に新しいアイディアが生まれ育っていく環境が大事にされています。
以下取り組みは、定期社内セミナー以外は任意参加です。一部は外部公開したり、輪講も社外の人を交えて行うこともあります。

(1)「定期社内セミナー」: 発表者の専門分野の情報や業務外の趣味の話等、幅広い話題を共有する機会。毎週定期実施し、社外にも配信。
(2)「論文やサーベイの社内共有会」: 毎週面白かった論文等を社内共有する会。某役員が毎週大量の論文を紹介するそうです。
(3)「学術系学会やテックカンファレンス、勉強会への参加・講演の支援」: 共有レポート提出を条件に業務時間として扱え、講演・発表はプラス評価されます。
(4)「専門書・教科書の輪講、論文読み会の開催」: 機械学習や分散システム、ソフトウェア開発手法等の専門書を購読。

その他の特色

深層学習と呼ばれるAI技術やロボティクスなどの分野で最先端の研究開発を行う。トヨタ自動車やファナック、NTT、ENEOSホールディングスなど、各業界のトップ企業と手を組み、深層学習を活用した共同研究を展開している。

売上実績

決算期
売上高
経常利益
-
8,486百万円(2021年01月31日時点)
-

求人No.:NJB2316612

最終更新日:2025/7/25

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