BI・DWHエンジニア／メディカル（医薬品・CRO・医療機器）の求人・転職情報

自社製品の導入から運用保守およびシステム開発・改善業務を通じて「ITと現場の架け橋」となる業務をお任せします。

■導入・セットアップ：製品の設置、NW設定、動作確認　
■保守・点検
■技術サポート：医療

従事者への操作説明・問い合わせ対応
■システムカスタマイズ：各病院の運用フローに合わせたソフトウェアの設定変更や最適化
■データ連携・構築：院内LANや電子カルテ等、既存システムとの接続設定・トラブルシューティング
■改善提案：医療現場の課題に対して、ソフトウェアの仕様変更や新機能を企画

※医療現場へは営業担当と同行します　
※国内出張は月２回程度　
※深夜・休日対応は原則発生しません

▼業務概要
患者情報を扱うウェブサービスとして求められる情報セキュリティの確保と、顧客の課題解決をアジャイルに実現するための高い開発生産性、優れたユーザ体験を下支える安定した運用の実現を通じて、顧客に信頼されるサービスの提供を継続的に実現していただきます。

・マイクロサービスの知識を使い、Google Cloud Platformでのインフラシステムを設計/構築
・アプリケーションやデータベースを含めた各レイヤーの信頼性向上及びパフォーマンス改善
・システム全体の可用性の可視化及び障害のトラブルシューティング
・開発体験（Developer Experience）向上に繋がるスクリプト/プログラムの開発

▼ポジションの面白さ
・初期メンバーは、ウォンテッドリーやチームラボなどテック系のスタートアップ出身のメンバーが多く、モダンな開発環境で開発しています。
・レイヤーが全く無く裁量も大きいため、すべての技術レイヤーの開発に取り組むことが出来ます。
・新しいことへの挑戦に対して積極的ですので、今までのご経験を活かし技術面、チーム作りやビジネス設計など幅広く価値を発揮し、互いに高め合う環境があります。
・今後3年間新規開発が多く見込まれ、継続的な機能改善に加え多くの新しいプロダクト開発にも関わることが出来ます。

▼業務概要
レセコン一体型クラウド電子カルテ「Henry」のアプリケーション開発を担当していただき、複雑な診療報酬制度をモデリングし、下記の業務を通して医療従事者の方が扱いやすいサービスを一緒に実現していきます。

・Kotlinでのサーバー開発
・gRPCを使ったマイクロサービスでの開発
・Reactでのモダンなウェブアプリケーションの開発
・KPIやユーザーフィードバックなど客観的情報に紐づく新機能開発や継続的な機能改善

▼ポジションの面白さ
初期メンバーは、ウォンテッドリーやチームラボなどテック系のスタートアップ出身のメンバーが多く、モダンな開発環境で開発しています。
レイヤーが全く無く裁量も大きいため、すべての技術レイヤーの開発に取り組むことが出来ます。
今後3年間新規開発が多く見込まれ、継続的な機能改善に加え多くの新しいプロダクト開発にも関わることが出来ます。
顧客と近い距離でビジネス設計から開発まで一気通貫して貢献することができます。

【魅力】
協和キリンはバイオテクノロジーに重点を置くライフサイエンス研究開発企業です。先進的なデータ分析技術の応用とデジタルヘルスケアソリューションの提供を可能にする事業変革を主導し、グローバル市場への迅速な事業拡大に取り組んでいます。
グローバルデータアーキテクチャディレクターのもと、地域や機能を横断した全社的な最適化に注力し、データアーキテクチャおよびそれを支えるデータプラットフォームの設計、導入、運用計画を主導します。さらに、チームリーダーとして、チームマネジメントを管轄しない組織体制のもとで成果を追求します。

【業務内容】
• 事業目標に沿ったエンタープライズデータ／情報アーキテクチャの設計・改善
• グローバルおよび地域チームと連携したデータ連携・配信標準の策定
• データモデリング、性能・コスト最適化に関するベストプラクティスの定義
• データ基盤における可用性、拡張性、セキュリティ、ガバナンスの確保
• インフラ・セキュリティチームと連携した業務／コンプライアンス要件への対応
• データプラットフォームおよびプロダクトの選定・導入・ライフサイクル管理
• KPIモニタリングによるパフォーマンスおよびキャパシティ課題の予防・改善
• アーキテクチャおよびデータ関連ドキュメントの整備・管理
• 部内外メンバーへの技術的リーダーシップ、コーチング、支援

【仕事概要】
・現状のテスト課題抽出と施策立案・実行
・体系的なテスト計画の策定・設計及び実行
・テストチームのリード及びマネジメント業務
・自動化を含めた効率的かつ効果的なテストの検討と実践
・テスト実行の進捗管理・品質分析
・テスト結果のレポーティング・改善提案
・開発チームとの連携・調整

【身を置く環境】
・品質保証に関する活動、テストの技術選定について裁量と責任が与えられる
・新たな医療機器&サービスのテストを、ゼロから「設計」「構築」「運用」できる
・AI / HW / SWの各チームと共に品質向上活動を実施することができる
・大量のデータを保有するデータシステムに携わることができる

　⬢ 開発環境
　　・開発言語：JavaScript、TypeScript、Python
　　・フレームワーク：React、FastAPI
　　・構成管理：GitHub
　　・データベース：MySQL
　　・インフラ環境：AWS
　　・仮想環境：**Docker
　　・テストツール：MagicPod
　　・デザインツール：Figma
　　・コミュニケーション：Slack
　　・社内ツール：GoogleWorkspace、esa、Notion
　　・タスク管理：Redmine

データスチュワード担当者として、組織内外の多様なデータ資産の品質管理や標準化、ガバナンス体制の設計・運用をリードし、迅速な洞察とデータ駆動型意思決定を支援します。また、グローバル基準や法規制を遵守しつつ、データ活用環境の信頼性向上と自社専門領域での価値創出に貢献します

My company is enhancing the data management and analysis capabilities to provide actionable insights.
Within the Business Excellence department, the role will focus on establishing internal data structures and managing data quality, including Databricks and Power BI, through a global data strategy. The Data Management and Engineering Manager (DME) will work closely with Business Excellence Head and members, and vendors to maintain a series of data analytics tools, and to ensure commercial-related datasets and subsequent analysis to improve our business.

DME will develop and maintain a thriving data environment using GitHub and Databricks, automate schemes for business data analysis, and conduct basic data-oriented analysis cross-functionally to achieve the following objectives, the Data Management Specialist actively supports the department head and the Business Analytics Lead.

• Provide actionable and valuable insights to the Marketing and Sales departments to drive competitive advantage and future growth, while proactively identifying and managing competitive threats by sharing the current corporate vision and market conditions.
• Continuously improve the BI and CRM environment within ViiV Japan.
• Develop and update forecasting models and databases to enhance forecast accuracy.
• Collaborate with the Marketing, Digital, Tech and IT teams at ViiV and GSK to improve the quality of business plans.
• Support and manage market research planning and execution
• Manage third-party partners for data generation and BI tool implementation

■Key Responsibilities
1. Business Data Engineering Management (Commercial & Medical)

• Data Environment Establishment: Design and implement structured commercial data models aligned with Japan’s data strategy using tools such as Python, R, and SQL, and keep upgrading data infrastructure needed to support agentic AI adoption for evolving technology

• Data Automation: Lead the automation of commercial data pipelines leveraging Azure Databricks and other cloud-based technologies.

• Global Data Alignment: Act as the primary liaison with global data teams to ensure consistency in data structures and definitions.

• Code Review & Optimization: Oversee and refine data generation scripts provided by third party vendors to ensure quality, performance, and compliance.

2. Global KPI Communication

• Monthly Reporting: Deliver monthly product share reports to global stakeholders, highlighting Japan-specific insights and trends with self-service business intelligence (BI) to scale the capability across org

• Insight Generation: Collaborate with analytics teams to interpret data and provide actionable recommendations based on KPI analysis

3. Data Governance & Risk Management
• Governance Leadership: Establish and enforce data governance policies to ensure data View Job Posting Details integrity, security, and compliance.

• Risk Assessment: Evaluate and mitigate risks associated with the integration or removal of tools within the data ecosystem.

4. AI-Based Commercial Tool Implementation

• Tool Deployment: Lead the implementation of AI-driven tools into commercial systems in partnership with the Business Analytics Lead and Business Excellence Head.

• Change Management: Facilitate adoption and training across relevant teams to maximize tool effectiveness and business impact.

5. CRM tool management/analysis

• CRM data maintenance and relevant procedures are consistently monitored by DMM/DMS.
All procedures should be documented and systematically stored as valuable assets for ViiV Japan.

• Qualitative analysis based on CRM data should be conducted to gain a deeper understanding of the current business