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仕事の詳細

企業名

アステラス製薬株式会社

職種

メディカルサイエンスリエゾン職

仕事内容

MSLは、担当する疾患領域のエキスパートとして社外の医科学専門家と良好な信頼関係を築きます。最新の医学的・科学的な知識に基づいて情報交換を実施し、臨床現場のアンメットメディカルニーズやクリニカルクエスチョン、メディカルインサイトを顕在化し、その情報を集約・分析して育薬を推進するメディカル戦略の高質化・実行に繋げます。得られた情報は、社内においては研究本部、開発本部等にも共有し、各部門の戦略立案に貢献し、外部においてはシンポジウム等の企画・立案を通して疾患・診断・治療等の啓発に貢献します。

求める人物像

2026年3月までに、理系大学の博士課程卒業・修了もしくは卒業・修了見込みの方。

勤務予定地

本社(東京都)

博士卒の初任給

406,600円

本選考の採用フロー

博士選考は複数ターム制で実施いたします。 ▶選考フロー:書類選考 ⇒ 面接(複数回) ⇒ 内定 ※ご提出が完了した方から、順次選考を進めさせていただきます。 ※選考状況によっては募集が早期終了となる可能性もございますので、早めのエントリーをおすすめいたします。

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職種
計算生命科学分野(機械学習エンジニア/データサイエンティスト)

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。 当社では「細胞から取り出したビックデータで細胞を操り、新薬創出につなげる」という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当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。 具体的には、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。 適性等に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがあります。

2025年卒

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職種
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仕事概要 当社の目指す「データドリブンな細胞制御」「データドリブンな創薬」に繋がる新規技術の研究開発および細胞ビッグデータの取得を推進いただきます。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技術開発およびその事業化を共に推進していただける研究者を募集します。 【具体的には】 ・微細空間における細胞培養系、微量培地調液系、多角的な細胞評価系を構築し、培養条件スクリーニングスループットを現行の二桁以上に向上させる研究 ・1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術及び上記細胞培養スクリーニング技術を統合した細胞培養最適化技術に関する研究 ・「多種類の細胞株 × 様々な細胞状態」の遺伝子プロファイルデータおよびメタデータを取得し、当社独自の統合データベースを構築する研究 ・要素技術をラボラトリーオートメーションにより高度化し、データ取得プロセスを大幅に改良する研究 【その他進行中の当社研究プロジェクト】 ・1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術の量および質的なスループットを向上させ、現行の一桁以上の効率化を行う自社研究 ・トランスクリプトーム以外のオミックス情報を同時測定するハイスループット技術の導入等、データを拡張するための自社技術開発 ・新たな1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術の自社開発 ・1細胞・大規模トランスクリプトームデータによる表現型創薬、臨床バイオマーカー探索を実施する他社(アカデミア含む)との共同研究 ・細胞医薬品の品質マーカー探索、細胞培養条件最適化を実施する他社(アカデミア含む)との共同研究 適性等に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがあります。

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