AI・ML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

■Job Description
The Agentic AI Lead is the senior hands-on engineer in the Enterprise AI Technology Delivery team. The role designs, builds, evaluates and operates GenAI and agentic AI systems that AstraZeneca Japan's commercial, medical and field organizations rely on in production, and raises the engineering practice of the team that builds them. This is a building role: the majority of the Lead's time is spent in code, traces and evaluation data, not in coordination.
The Lead takes ownership of the team's existing AI platform assets and key systems for business users. The Lead is also accountable for their reliability, cost and security. The Lead works autonomously with limited supervision, provides technical direction and coaching to the team's AI engineers, and partners with business owners to make sure what gets built solves a validated business problem.

当社は画像データと最先端の深層学習技術を駆使し、外科医の手術を未来へと導く支援システムを開発する会社です。
すでにこれまでにないリアルタイム手術支援ソフトウェアを臨床現場に送り出していますが、更なる手術支援の実現に向けては未知の課題が数多く残されています。
本ポジションは、事業フェーズの進展に伴い、AIリサーチャー・AIエンジニアが生み出した研究成果を実際の医療機器ソフトウェア製品へ落とし込む、製品開発・実装・評価を担うソフトウェアエンジニアを募集します。

【業務内容】
・日本向け医療機器ソフトウェア製品の機能拡張）
・海外向け医療機器ソフトウェアの横展開、各市場に応じた改修の実装
・医療機器メーカープロダクトと当社製品とのインテグレーション実装
・あらかじめ定められた設計ポリシー、システムアーキテクチャに基づくコンポーネントの実装
・実装物の動作検証、テスト、品質評価

▼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。

At Lilly, the work is demanding because patients are waiting. We unite caring with discovery to help make life better for people around the world, knowing that every decision, every detail, and every day matters. Headquartered in Indianapolis, Indiana, our over 50,000 employees around the globe take on complex challenges to discover and deliver life-changing medicines, strengthen how health is understood and managed, and support the communities we serve. This is hard, urgent, selfless work—but it’s work worth doing. If you’re driven by purpose and ready to bring your best to work that truly matters for patients, we invite you to join us. .

The Principal AI Engineer is a hands-on technical contributor who builds and operationalizes AI capabilities for Japan's AI portfolio. Working within APEX (AI Product & Experience) and partnering closely with the Architects, this role designs, builds, and evaluates the applications, pipelines, and reusable components that take AI and generative AI solutions from prototype to production. The focus is applied AI/ML engineering with a forward lean toward agentic AI solutions to transform business processes, operationalizing them reliably, and testing enterprise AI capabilities so the right ones get reused in the platform. This role suits someone who operates independently, contributes to technical design decisions, and builds production-grade systems.

【Primary Role & Responsibilities】
This job description provides a general overview of the role at the time it was prepared; responsibilities may evolve over time.

・Partner with product owners, delivery teams, architecture, and business stakeholders to turn requirements into working solutions across the product lifecycle (SDLC).
・Contribute to technical design discussions for POC and production work; independently drive scoped delivery while escalating risks appropriately.
・Track the evolving AI landscape (foundation models, communication protocols e.g. MCP, agentic frameworks e.g. A2A, and industry standards) and translate what matters into practical recommendations.
・Clearly communicate technical decisions, capabilities, and limitations to technical and business audiences, alike.

【Supplementary Responsibilities】
■Build
・Design, build, test, and iterate on generative AI solutions — AI (including Advance AI)-powered applications, retrieval-augmented generation (RAG), and agentic systems with tool use and multi-step reasoning.
・Decompose business processes into components suitable for AI assistance, from productivity tools to multi-agent workflows.
・Build and maintain the data and integration pipelines that support AI products.

■Operationalize
・Apply MLOps / LLMOps practices — deployment, versioning, monitoring, evaluation pipelines, cost/latency monitoring, and guardrails.
・Apply software engineering and DevOps fundamentals — CI/CD, containerization, version control, testing, and documentation.
・Monitor production solutions for drift and performance degradation and drive resolution.

■Evaluate and Reuse
・Test and benchmark enterprise AI platforms and capabilities (e.g. Snowflake, internal Lilly AI capabilities), assessing fit, performance, and reusability for the Japan portfolio.
・Design for reuse and scalability, so capabilities work across initiatives rather than serving a single use case.
・Contribute to Japan's AI foundation layer, partnering with the Architecture & Technology AI lead on shared building blocks and implementation patterns.



Lilly does not discriminate on the basis of age, race, color, religion, gender, sexual orientation, gender identity, gender expression, national origin, protected veteran status, disability or any other legally protected status.

#WeAreLilly

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本ポジションは、日本のAIポートフォリオを支えるAI機能の実装・運用までを一貫して担うテクニカルスペシャリストです。APEX（AI Product & Experience）チームに所属し、アーキテクトと緊密に連携しながら、AI・生成AIソリューションをプロトタイプから本番環境へと展開するためのアプリケーション、パイプライン、再利用可能なコンポーネントの設計・構築・評価を担います。業務の中心は実践的なAI/MLエンジニアリングであり、特に業務プロセスの変革に向けたエージェント型AIソリューションに重点を置きます。これらを信頼性高く運用するとともに、エンタープライズ向けAI機能を検証し、有効なものをプラットフォーム上で再利用できる形に整えることが求められます。自律的に業務を遂行し、技術設計上の意思決定に貢献しながら、実運用に耐える品質のシステムを構築できる方に適したポジションです。

【主な職務内容】
本記述は作成時点での職務全体の概要であり、責任範囲は状況に応じて変化する可能性があります。

・プロダクトオーナー、デリバリーチーム、アーキテクチャチーム、事業部門の関係者と連携し、要件をソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体を通じて実際に稼働するソリューションへと落とし込む。
・PoCおよび本番開発における技術設計の議論に貢献するとともに、担当範囲のデリバリーを自律的に推進し、リスクは適切に関係者へ共有・エスカレーションする。
・急速に進化するAI領域（基盤モデル、MCP等の連携プロトコル、A2A等のエージェントフレームワーク、関連する業界標準）の動向を継続的に把握し、重要な変化を実務上の提言につなげる。
・技術的な意思決定、機能、技術的な制約について、技術者・ビジネス関係者の双方に明確に伝える。

【補足的な職務内容】
■構築（Build）
・生成AIソリューションの設計・構築・テスト・改善。AI（Advanced AIを含む）を活用したアプリケーション、検索拡張生成（RAG）、ツール利用や多段階推論を伴うエージェントシステムを対象とする。
・業務プロセスを分解し、生産性向上ツールからマルチエージェントワークフローまで、AIによる支援に適したコンポーネントへと再構成する。
・AIプロダクトを支えるデータ連携・統合パイプラインを構築・保守する。

■運用化（Operationalize）
・MLOps / LLMOps の実践（デプロイ、バージョン管理、モニタリング、評価パイプライン、コスト・レイテンシ監視、ガードレール）。
・ソフトウェアエンジニアリングおよびDevOpsの基礎を適用する（CI/CD、コンテナ化、バージョン管理、テスト、ドキュメント整備）。
・本番ソリューションのドリフトや性能劣化を監視し、解決を主導する。

■評価・再利用（Evaluate and Reuse）
・エンタープライズAIプラットフォームや関連機能（例：Snowflake、Lilly社内AI機能）を検証・ベンチマークし、日本のポートフォリオにおける適合性、性能、再利用性を評価する。
・個別の案件にとどまらず、複数の取り組みで活用できるよう、再利用性とスケーラビリティを前提に設計する。
・Architecture & Technology チームのAIリードと連携し、共通の構成要素・実装パターンの整備を通じて、日本におけるAIプラットフォーム基盤の構築に貢献する。

■職務概要
創薬研究の課題に対し、最先端のAI・IT技術を駆使して解決に導き、従来の研究手法やプロセスそのものを抜本的に変革する、先進的な研究DXの推進を牽引していただきます。
構想策定から構築まで、社内専門家を巻き込みながら主体的に取り組んでいただきます。

■具体的な業務
創薬研究におけるAI・IT技術者として、次の業務を担います。
・抗体・低分子・オミックス等の創薬研究データベースや、計算科学者向けのHPC・GPUクラウド解析環境の設計・構築を主導
・分析機器からのデータ収集・加工の自動化、生成AI技術を基盤・アプリケーションへ統合

＜従事すべき業務の変更の範囲＞
会社が定める業務

・大規模計算環境を活用した、創薬向け基盤モデルのファインチューニングおよび精度検証
・分子生成AIの活用および自社計算創薬ソリューションの技術開発
・受託解析・共同研究および自社創薬プロジェクトにおける、AI技術を用いた化合物設計・評価の実施
・最新のAI創薬技術（論文・OSS・公開モデル等）の調査、社内検証、実務への適用可否の見極め

当社は画像データと最先端の深層学習技術を駆使し、外科医の手術を未来へと導く支援システムを開発する会社です。すでにこれまでにないリアルタイム手術支援ソフトウェアを臨床現場に送り出していますが、更なる手術支援の実現に向けては未知の課題が数多く残されています。
本ポジションは、明確な応用目標に紐づかない先行的な研究（基礎研究）を担い、画像認識・動画理解・VLM・LLMなどの最先端技術動向を調査し、自社プロダクトの次世代技術シーズを創出していただくAIリサーチャーです。研究成果は応用研究・開発研究チームおよびソフトウェアエンジニアチームへ橋渡しし、製品開発につなげていきます。

【業務内容】
・画像認識、動画理解、VLM、LLMなどの最新技術動向調査、将来プロダクトへの適用可能性の評価・検証
・外科内視鏡画像・動画データを活用した新規モデルアーキテクチャ・アルゴリズムの基礎研究
・仮説立案から実験設計、評価指標設計、エラー分析までを通じた独自技術シーズの創出
・研究成果の学会発表、論文化、特許化の推進
・応用研究・開発研究チーム、ソフトウェアエンジニアチームへの技術移管・連携

【職務内容】
当社医療機器製品の導入・事業化に向けて、協業他社との提携、社内外に跨るPJ推進に従事頂くことを考えています。

＜想定される主な業務＞
外科医療における人工知能を活用した手術動画の解析ソフトウェアの設計、実装、評価を担当いただきます。
● 日本向け医療機器ソフトウェア製品の機能拡張(メジャーアップデート)
● 海外向け医療機器ソフトウェアの横展開、各市場に応じた改修
● 医療機器メーカープロダクトと当社製品とのインテグレーション
( ソフトウェアレイヤ及びハードウェアレイヤで設計が必要）

【魅力】
・プログラム医療機器（SaMD）の取り扱いを前提とした業務の知見、実務経験が得ることが出来ます。
・国内、海外にて様々なPJが進行しており、中心的役割を担っていただきます。

私たちは画像データと最先端の深層学習技術を駆使し、外科医の手術を未来へと導く支援システムを開発する会社です。
すでにこれまでにないリアルタイムで手術支援機器を行うプロトタイプの臨床現場に送り出しています。
しかし自律手術の実現に向け、まだまだ課題はたくさんあります。
そこで、私たちは未知の挑戦に取り組み、持てる技術全てを注ぎ込んだ製品をこれからも創り出していきます。
そのストーリーに共感し、未知なる領域への興奮を感じるエンジニアの方々、ぜひお力を貸してください。

【弊社の魅力】
・革新的な医療機器であり、世界初のプロダクトです。
・すでに高い精度を達成しており、国際学会など含め多くの学術報告が可能です。
・社内に外科医がいるためフィードバックを受けやすい環境です。共同研究機関も日本中にあり、多くのフィードバックが得られます。
・フルリモートやハイブリッドでの働き方については柔軟に活躍いただけます。

【業務内容】
・ 画像認識、動画理解、VLM、LLM などの最新技術動向を調査し、自社プロダクトへの適用可能性を評価・検証すること
・ 外科内視鏡画像・動画データを活用した AI モデルの研究開発
・ 仮説立案、実験設計、評価指標設計、エラー分析を通じたモデル性能の継続的な改善
・ 臨床価値の高いデータを最大限に活かすための、関連部署との連携
・ 新規データセットの設計・作成における、学習結果のフィードバックおよびデータ解析
・ 研究開発を加速するためのデータ分析、評価ツール、可視化ツール等の開発
・ 研究成果の発表、論文化、特許化等の推進
・ ソフトウェアエンジニアや関連部署と協業し、研究成果を製品開発へ橋渡しすること

当社は画像データと最先端の深層学習技術を駆使し、外科医の手術を未来へと導く支援システムを開発する会社です。すでにこれまでにないリアルタイム手術支援ソフトウェアを臨床現場に送り出していますが、更なる手術支援の実現に向けては未知の課題が数多く残されています。
本ポジションは、基礎研究で創出された技術シーズをもとに、アルゴリズム開発・モデル改良（応用研究）およびモデルのハイパーパラメータチューニング・学習/評価/推論・横展開（開発研究）を担うAIエンジニアです。外科医からのフィードバックを直接得られる環境で、臨床価値の高いAIモデルを実装・改善していただきます。

【業務内容】
・画像認識、動画理解等の要素技術を外科内視鏡データへ適用するためのモデルアーキテクチャ・損失関数の改良
・前処理・後処理・推論パイプラインの改善
・モデルのハイパーパラメータチューニング、学習/評価/推論の実施
・海外展開を含む横展開に向けたアルゴリズム・モデルの改修
・仮説立案、実験設計、評価指標設計、エラー分析を通じたモデル性能の継続的改善
・臨床価値の高いデータを活かすための関連部署（医師含む）との連携、データセット設計へのフィードバック

【職務内容】
当社医療機器製品の導入・事業化に向けて、協業他社との提携、社内外に跨るPJ推進に従事頂くことを考えています。

＜想定される主な業務＞
外科医療における人工知能を活用した手術動画の解析ソフトウェアの設計、実装、評価を担当いただきます。
● 日本向け医療機器ソフトウェア製品の機能拡張(メジャーアップデート)
● 海外向け医療機器ソフトウェアの横展開、各市場に応じた改修
● 医療機器メーカープロダクトと当社製品とのインテグレーション
( ソフトウェアレイヤ及びハードウェアレイヤで設計が必要）

【魅力】
・プログラム医療機器（SaMD）の取り扱いを前提とした業務の知見、実務経験が得ることが出来ます。
・国内、海外にて様々なPJが進行しており、中心的役割を担っていただきます。

■Job Summary:
Digital is our new energy. Syneos Health is seeking a hands-on digital technology leader who can provide technical AdTech support and design and build Agentic AI workflows for healthcare commercialization.

This role combines practical problem solving, solution architecture, and client delivery. The successful candidate will translate business needs into reliable, scalable, and compliant technology solutions that improve how teams plan, activate, measure, and optimize digital engagement.

The two most important measures of success in this role are:
1) the ability to diagnose and resolve AdTech implementation and operational issues, and
2) the ability to create production-ready Agentic AI workflows that orchestrate data, tools, models, and human review steps. Commercial and healthcare industry knowledge are valuable, but technical execution is the primary focus.

■Key Responsibilities:
The performance of this role will have the greatest impact in two areas:
1) strengthening Syneos Health's technical AdTech capability, and
2) developing reusable Agentic AI workflows for internal teams and clients.

Specific Responsibilities for this role include:
• Provide hands-on technical support for AdTech solutions, including campaign setup, tagging, tracking, data flows, audience activation, measurement, and troubleshooting across platforms and vendors.
• Diagnose integration and delivery issues involving DSPs, SSPs, ad servers, analytics tools, APIs, pixels, identity solutions, consent requirements, and data transfer processes.
• Define technical requirements and solution architecture for healthcare advertising and omnichannel use cases, with appropriate attention to privacy, security, and regulatory constraints.
• Design, build, test, and maintain Agentic AI workflows that connect large language models with enterprise data, APIs, business rules, and human approval steps.
• Create reusable agents and workflow components for tasks such as research, content operations, campaign operations, quality checks, reporting, and client service support.
• Establish evaluation, monitoring, guardrails, exception handling, and auditability for Agentic AI workflows so that outputs are reliable and fit for business use.
• Develop prototypes and production solutions using appropriate coding, orchestration, and low-code tools; document the design so that solutions can be supported and scaled.
• Work directly with clients, internal business teams, technology teams, and vendors to clarify requirements, explain trade-offs, and deliver working solutions.
• Lead technical workstreams, conduct solution reviews, and coach team members on AdTech implementation and Agentic AI workflow development.
• Contribute to proposals and solution demonstrations by clearly articulating the technical approach, expected business value, dependencies, and delivery plan.

【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

【業務内容】
・生成AIを用いたPoC、及びグループ内への情報発信
・外部と生成AIを用いたプロジェクトをする際のアドバイスやサポート

▼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。

[Job Summary]
We are looking for a versatile, mid-level Bioinformatician to join our growing team. This is a high-impact role where you will directly influence our drug discovery pipeline by transforming raw wet-lab screening data into therapeutic leads. As an early member of the computational team in a startup environment, you will be a "full-stack" contributor—responsible for both the technical execution of NGS pipelines and the strategic interpretation of emerging biotech trends.

[Key Responsibilities]
• NGS Data Execution: Execute and refine pipelines to process high-throughput sequencing data from various display platforms (Phage, Yeast, or B-cell screening).
• Candidate Discovery & Ranking: Identify and prioritize antibody leads by analyzing clonal enrichment, sequence diversity, and predicted "developability" (e.g., avoiding aggregation or immunogenicity).
• Cross-Functional Collaboration: Act as the primary bridge between data and the bench. You will partner closely with wet-lab scientists to interpret screening results and provide rapid feedback to iterate on experimental designs.
• Literature & Tech Scouting: Proactively perform literature surveys and technical "benchmarking" to keep the team informed on the latest developments in AI-driven antibody discovery and NGS methodology.
• Pipeline Evolution: Maintain and improve our Python-based codebase, ensuring it is flexible enough to incorporate new algorithms or public datasets as the field evolves.

[ Remote & Multinational Team ]
We operate as a fully remote organization, enabling us to recruit the best talent globally. We prioritize flexibility, trust, and output over physical location.

PHCグループでは、中期計画のひとつとして「健康経営」の領域に取り組むことを標榜し、健康状態の可視化や予防医療による従業員の活力向上に向け貢献する企業・健保向けソリューションの構築に取り組んでおり、その一環として、2023年4月よりLSIメディエンスの健康診断サポート事業をウィーメックスに統合しました。高齢化や医療費の高騰などを背景に「医療から健康・予防・未病へ」への期待が高まり、国家的にも戦略的な取り組みが加速しています。健康経営においては、予防や健康管理にとどまらず、生産性改善や長時間労働抑制、メンタルヘルス等を意味し、大企業中心に経営者や人事の注目する重要テーマの一つとなっています。

＜業務について＞
当ポジションでは、予防医療領域における「AI駆動型ソフトウェア開発ライフサイクル（AI-SDLC）」を自社プロダクトおよび業務プロセスに導入・推進いただきます。単なるIT導入ではなく、事業課題の特定から現場の複雑なニーズや課題（ドメイン知識）を深く理解し、AI・データを活用した業務設計、プロダクト企画、開発推進、現場定着まで、自ら手を動かし一気通貫で推進いただくことを期待しています。
例えば、以下のようなミッションに取り組んでいただきます。
・生成AI/AIエージェントの実装
複数の業務プロセス（健康診断サポート業務、データ分析、顧客対応等）に生成AI・AIエージェントを組み込み、業務時間の大幅削減を目指すシステム構築
・コンテキストエンジニアリング
社内に点在するドメイン知識（業務ルール、顧客ニーズ等）をナレッジグラフ化し、開発AIアシスタントにリアルタイム提供することで、開発精度・スピードを飛躍的に向上
・デジタル基盤の刷新
従来の基幹システムを、生成AIコーディングプラットフォーム（GitHub Copilot、Google Antigravity、Claude Code等）やクラウド基盤を活用した次世代アーキテクチャへ段階的に移行
・自動化パイプラインの構築
要件分析～コード生成～テスト～デプロイまでをAIエージェントで自動化し、リリース周期を従来の1/3に短縮
特に、生成AIやAIエージェント等の最新技術のキャッチアップから活用シーンを設計し、従来の業務プロセスやシステム開発のあり方を刷新し、事業成長を加速させる役割を担っていただきます。

【入社後のキャリアパス】入社後1ヶ月程度は、事業およびサービス理解のために座学でのOJTを行っていただきます。2ヶ月目以降は、プロジェクトにアサインをして、実務を行っていただく想定です。その後、実績・志向に応じてマネージャーやその他ポジションなどキャリアを拡げていただきます。

【職務内容】
医療ITやサービスに関するデジタルソリューション、ソフトウェアの研究開発
＜具体的な職務＞
・機械学習・生成AIなどを利用した医療情報や医療画像の解析、利活用検討
・クラウドサービスを活用した医療情報システムの設計構築、情報セキュリティ管理
・社内研究開発テーマに向けた各種アルゴリズム開発、社外との共同研究等
・社内業務改善に向けたデータの利活用検討等

【担う役割】
技術専任マネージャーの下で研究開発テーマの実務を担いながら若手社員の技術指導を行い、数年後にはご自身が技術専任マネージャーの候補を目指していただきます。あるいは、当初から技術専任マネージャーとして研究開発テーマを技術的にリードしていただきます

【仕事の魅力】
医療現場にもデジタルの波が押し寄せており、医療業界のDX化は急加速しています。その様な中でIT・ソフトウェアの技術を通じて医療への貢献を実感することができる遣り甲斐のある仕事です。

【職務内容】
医療ITやサービスに関するデジタルソリューション、ソフトウェアの研究開発
＜具体的な職務＞
・機械学習・生成AIなどを利用した医療情報や医療画像の解析、利活用検討
・クラウドサービスを活用した医療情報システムの設計構築、情報セキュリティ管理
・社内研究開発テーマに向けた各種アルゴリズム開発、社外との共同研究等
・社内業務改善に向けたデータの利活用検討等

【担う役割】
技術専任マネージャーの下で研究開発テーマの実務を担いながら若手社員の技術指導を行い、数年後にはご自身が技術専任マネージャーの候補を目指していただきます。あるいは、当初から技術専任マネージャーとして研究開発テーマを技術的にリードしていただきます

【仕事の魅力】
医療現場にもデジタルの波が押し寄せており、医療業界のDX化は急加速しています。その様な中でIT・ソフトウェアの技術を通じて医療への貢献を実感することができる遣り甲斐のある仕事です。

[ AI Scientist Job Description ]
Join our innovative biotech startup focused on leveraging artificial intelligence to accelerate drug discovery and development. We're seeking a highly motivated and skilled AI Scientist to design, implement, and deploy cutting-edge machine learning and deep learning models on complex biological data.

[ Key Responsibilities ]
The AI Scientist will be a core member of our interdisciplinary team, responsible for:
• Model Development: Design, train, optimize, and validate machine learning (ML) and deep learning (DL) models for tasks such as predicting drug-target interactions, analyzing genomics/proteomics data, virtual screening of compounds, and modeling biological pathways.
• Algorithm Research: Stay abreast of the latest advancements in AI/ML research and apply novel algorithms to solve challenging problems unique to the biotech domain.
• Pipeline Implementation: Develop scalable and reproducible computational pipelines for model training, evaluation, and deployment within our cloud infrastructure.
• Collaboration: Work closely with biologists, bioinformaticians and other AI scientists to translate biological questions into measurable AI problems and integrate AI solutions into the discovery process.
• Communication: Clearly communicate complex results, model limitations, and insights to both technical and non-technical stakeholders.

[ Remote & Multinational Team ]
We operate as a fully remote organization, enabling us to recruit the best talent globally. We prioritize flexibility, trust, and output over physical location.

当社が開発する製品のアルゴリズム開発・評価および取得データのバリデーションおよび精査


推定装置のアルゴリズム設計および評価
推定装置のアルゴリズム評価指標の確立
臨床・非臨床試験取得データのバリデーション
機械学習モデルを複数用いたプロセスフローの確立
機械学習モデルの選択メカニズム開発や計算プロセスの最適化
システム開発に関わるメンバーとの開発プロジェクト参画および推進
競争優位性の可視化、特許出願、競合調査等

当社が開発する製品のアルゴリズム開発・評価および取得データのバリデーションおよび精査

対外的な折衝
論文の理解および正確な情報発信
推定装置のアルゴリズム設計および評価
推定装置のアルゴリズム評価指標の確立
臨床・非臨床試験取得データのバリデーション
機械学習モデルを複数用いたプロセスフローの確立
機械学習モデルの選択メカニズム開発や計算プロセスの最適化
システム開発に関わるメンバーとの開発プロジェクト参画および推進
競争優位性の可視化、特許出願、競合調査等