LabBase博士・ポスドク-株式会社小松製作所（コマツ）-油機開発者（26KHH006）

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仕事の詳細

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企業名

株式会社小松製作所（コマツ）

職種

油機開発者（26KHH006）

仕事内容

建設・鉱山機械の性能・価値を左右する油圧システム設計、油圧機器及び制御機器の研究開発を担当。配属先によりコンポーネント開発部門、ソリューション開発部門、将来技術開発部門のいずれかで活動。配属先：開発本部油機開発センタ

求める人物像

研究開発／製品開発／製品設計／システム設計の実務経験データサイエンス関連業務経験、システムエンジニア業務経験者は大歓迎

勤務予定地

小山工場（栃木県小山市横倉新田400、最寄駅：JR東北本線/水戸線/両毛線小山駅）。転勤は当面なし（将来的には転勤の可能性あり）

外部サイトの情報を見る

https://www.komatsu.jp/ja/recruit/career/list_01

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創薬研究職は、医薬品創製の基礎研究から非臨床研究までをカバーする、創薬の最も上流に位置する職種です。「Focus Area」アプローチを通じた、柔軟かつ効率的な創薬機会の特定を含めた探索的基礎研究、先端の創薬基盤技術研究、また、開発候補品を臨床へとつなぐ開発研究など、世界各地の拠点において日々研究活動に取り組んでいます。

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職種: Bioinformatics Scientist — Antibody Discovery & NGS

[The Role] We are looking for a Bioinformatics Scientist who will work across the full spectrum of antibody discovery—from mining screening data to computationally designing new candidate sequences. Working at the front line of our antibody discovery engine, you will own the end-to-end NGS analysis pipeline, partner directly with wet-lab scientists to close the loop between computation and experiment, and collaborate with ML engineers to apply generative AI approaches for sequence design and optimization. This is not a downstream analysis role. You will shape which candidates enter our optimization pipeline—whether discovered from screening data or computationally designed—and your biological interpretation will directly influence lead selection decisions. As an early member of the computational team, you will have the autonomy to define how our discovery informatics evolves. [ポジション概要] スクリーニングデータのマイニングから、生成AIによる新規候補配列のデザインまで、抗体探索の全領域を横断するBioinformatics Scientistを募集します。抗体探索エンジンの最前線で、NGS解析パイプラインのエンドツーエンドのオーナーシップを持ち、ウェットラボサイエンティストと直接連携して計算と実験のループを閉じるとともに、MLエンジニアと協働して配列デザイン・最適化への生成AIアプローチを推進する役割です。これは下流の解析業務ではありません。スクリーニングから発見された候補であれ、計算的にデザインされた候補であれ、どの分子が最適化パイプラインに入るかを決定し、あなたの生物学的解釈がリード選定の意思決定に直接影響します。計算チームの初期メンバーとして、ディスカバリーインフォマティクスの進化の方向性を自ら定義する自律性を持つポジションです。 What You Will Do • NGS Pipeline Development & Execution Build, execute, and continuously refine pipelines for processing high-throughput sequencing data from antibody display and screening campaigns. Ensure reproducibility, scalability, and rapid turnaround to keep pace with experimental cycles. • Candidate Discovery & Prioritization Analyze clonal enrichment, sequence diversity, and predicted developability to identify and rank antibody leads. Provide data-driven rationale for which candidates advance to downstream characterization. • AI-Driven Sequence Design Collaborate with ML engineers to leverage generative AI and protein language models for de novo antibody sequence design and optimization. Evaluate computationally designed candidates using the same biological and developability criteria applied to screening-derived hits, bridging the gap between generative models and experimental validation. Wet-Lab Partnership Serve as the primary computational partner to bench scientists. Interpret screening results collaboratively, provide rapid feedback on experimental outcomes, and co-design iterative screening strategies based on data insights. • Pipeline & Codebase Evolution Maintain and improve our Python-based analysis codebase. Architect flexible, modular systems that can incorporate new algorithms, public datasets, and evolving experimental formats as the field advances. • Scientific Intelligence Monitor the rapidly evolving landscape of AI-driven antibody discovery and NGS methodology. Evaluate emerging tools and approaches, and bring validated improvements into our production workflows. [担当業務] • NGSパイプラインの開発・実行抗体ディスプレイ・スクリーニングキャンペーンから得られるハイスループットシーケンシングデータを処理するパイプラインを構築・実行し、継続的に改善する。再現性、スケーラビリティ、迅速なターンアラウンドを確保し、実験サイクルに追従する。 • 候補抗体の発見と優先順位付けクローナルエンリッチメント、配列多様性、予測される開発可能性を分析し、抗体リードを特定・ランク付けする。どの候補が下流の特性評価に進むべきか、データに基づく根拠を提供する。 • AIを活用した配列デザイン MLエンジニアと協働し、生成AIやタンパク質言語モデルを活用したde novo抗体配列デザイン・最適化を推進する。計算的にデザインされた候補に対しても、スクリーニング由来のヒットと同じ生物学的・開発可能性の基準で評価を行い、生成モデルと実験バリデーションの橋渡しを担う。 • ウェットラボとの連携ベンチサイエンティストの主要な計算パートナーとして機能する。スクリーニング結果を共同で解釈し、実験結果に対する迅速なフィードバックを提供し、データインサイトに基づく反復的なスクリーニング戦略を共同設計する。 • パイプライン・コードベースの進化 Pythonベースの解析コードベースを維持・改善する。新しいアルゴリズム、公開データセット、進化する実験フォーマットに対応できる柔軟でモジュラーなシステムを設計する。 • サイエンティフィックインテリジェンス AI駆動の抗体探索とNGS方法論の急速に進化する動向をモニタリングする。新興ツールやアプローチを評価し、検証済みの改善をプロダクションワークフローに導入する。

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