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仕事の詳細

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企業名

グランドグリーン株式会社

職種

植物科学分野・作物育種の研究員

仕事内容

品種の創出に向け、主としてゲノム編集を用いた研究開発を担当していただきます。 能力に応じて研究のデザインから実施まで主体的に研究を進めることが可能です。 経験に応じ、他のメンバーへの指導も担当していただきます。 弊社の主な技術は下記の通りです。 【ゲノム編集技術】 様々な作物・品種に適用可能な独自プラットフォーム ゲノム編集は、迅速な品種開発のソリューションの1つです。 グランドグリーンでは、独自開発した作物のゲノム編集プラットフォーム技術を用いた新種苗開発を行っています。 ★グランドグリーン独自のコア技術 ①汎用的デリバリー技術「gene App™」 様々な植物種の様々な実用品種に適用可能な独自の高効率デリバリー技術。従来のアグロバクテリウム法では、外来遺伝子を活用するため、遺伝子組み換えを介し、かつ、組織培養が必要なため一定の期間が必要でした。gene App™は、遺伝子組み換えを介さず、かつ、組織培養が不要なため、従来の技術に比べ、短期間で高効率なゲノム編集を実施することが可能です。(特許出願中) ②オリジナルゲノム編集kit「3GE(triple GE)™」 これまでのゲノム編集ツール(酵素)や、酵素を発現させるベクターは作物に対して最適化されていませんでした。3GE™は、植物細胞向けに独自改良を施したゲノム編集ツールと発現ベクターによって高効率なゲノム編集を提供します。(特許出願中) ③ゲノミクス 植物科学PhDやブリーダーを中心とした経験豊富な専門家チームの下、DNAの塩基配列を高速で正確に決定する次世代シークエンサー(NGS)や独自のデータ解析、ネットワークを活用し、標的遺伝子の特定を行います。 ★AIを活用したプロモーター領域のゲノム編集技術「Promoter AI™」は特許を取得 AIを活用したプロモーター領域のゲノム編集技術「Promoter AI™」は、遺伝子発現強度を決定するプロモーター領域をAI予測に基づいて編集することで、遺伝子の機能はそのままに発現量を調整する技術です。これにより、従来の機能欠損型だけでなく、機能強化型のゲノム編集により画期的な形質付与が可能となり、植物の品種開発に革新をもたらすことが期待されます。 ★2024 年10 月に名古屋大学にて産学協同研究講座(通称:未来作物ラボ)を開設 アカデミア研究者の皆様との共同研究も積極的に実施しており,今後も産学連携による新たな作物および技術の開発を推進していきます。 弊社技術の詳細はこちら: https://www.gragreen.com/technology 弊社サービスの詳細はこちら: https://www.gragreen.com/service

求める人物像

【応募資格】 ・大学院卒以上 。特に博士号を取得していること(取得見込み可)が望ましい ・農業分野の基礎技術の社会実装に貢献する意欲のあること ・他の研究員/研究補佐員と連携して仕事ができること ・植物における分子生物学的手法に習熟していること

勤務予定地

名大Lab 愛知県名古屋市千種区不老町 名古屋大学高等総合研究館 (最寄駅:名古屋大学駅 / 東山公園駅)

博士卒の初任給

・月給 375,000円 ~(想定年収 4,500,000円 ~:経験と職位に応じて決定します) ※専門業務型裁量労働制を適用(1日のみなし労働時間:9時間45分)

本選考の採用フロー

1. エントリー ​履歴書を添付の上、下記の応募フォームよりエントリーしてください。 2. 書類選考 ​​応募から1〜2週間程度でご連絡いたします。 3. Web面接 オンラインでの面接を行います。(1回程度) 4. 面談 対面での面談を行います。(1回程度) 5. 内定

外部サイトの情報を見る

https://www.gragreen.com/recruit

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【具体的な仕事内容】 ・最先端AIソフトウェアの研究開発 人工知能、機械学習・ディープラーニング、データサイエンス、画像処理、検査・計測・ロボット、自然言語処理、ヒューマンインタフェース、組込み制御などの新アルゴリズム研究開発 【例えば・・・】 ・人(自然知能)の知識処理に当る機械学習、ディープラーニング  画像、音声、言語などのデータに対する判断や認識の精度を飛躍的に高めるコア技術 ・人(自然知能)の視覚処理に当る画像処理  ものを見分けたり、位置を推測したりする画像認識。またそれを高速に処理するGPUプログラミングなど ・人(自然知能)の言語処理に当る自然言語処理  応答に必要な音声認識や情報検索、それらの精度を高める機械学習技術など 【プロジェクトマッチング方法】 ・お客様からの多様なプロジェクトの中から、あなたの経験やスキル、希望を考慮しながらあなたのキャリアアップに、最適なプロジェクトをお任せします。 お客様先プロジェクトの場合は通勤時間も配慮します。 【研究開発の進め方】 以下の流れをお客様とともに繰り返すことにより、難解な技術課題を解決します。 ・お客様の全体構想と共に課題をお聞きする。 ・その課題をブレークスルーする為の論文等を調査。 ・その調査結果に従って最適なアルゴリズムを実装、評価。 ・その試験結果を解析し、お客様に報告し次の課題を抽出、共有化。 この流れを適切な期間の周期で繰り返すことによって、難解な技術課題をステップで解決していきます。 結果、最新の理論を実際の問題に適用していく中で、生きた理論や実際に役に立った技術を習得できます。 また、プロジェクトリーダーミーティング等を通じて、プロジェクトでの課題の共有、対応を行っています。 【研究開発プロジェクト例】 ◆知識処理関連 ・データサイエンス ・ディープラーニングを使用した地表認識システム ・自然言語処理のための機械学習システム ・数理統計解析による最適化アルゴリズム ・生体化学反応シミュレーションシステム ◆画像処理関連 ・顔画像処理基本アルゴリズム ・運転自動化に向けた交通標識認識アルゴリズム ・3次元画像認識技術 ◆自然言語処理 ・技術文献検索アプリケーション ・音声認識におけるDNNインタフェース新機能開発 ◆その他 ・検査、計測、ロボット等の制御系 ・ユビキタスネットワークロボット技術

2026年卒