仕事の詳細
企業名
株式会社ナレッジパレット
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）
仕事内容
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。
求める人物像
必須スキル ・機械学習・統計モデルについての基礎的な知識 (線形モデル、損失関数、交差検証など) ・機械学習・統計モデルを用いた研究開発経験1年以上（ライブラリ開発、データ解析、CI/CD、論文執筆、学会発表など） ・深層学習フレームワークへの精通 (PyTorch/Keras/TensorFlowなど) 歓迎スキル ・最新の深層学習アーキテクチャへの精通（Transformer/Diffusion model/VAEなど） ・自然言語処理の知識と経験（LLM/Chat GPT/大規模言語モデル/時系列モデル） ・チームマネジメント経験 ・ライフサイエンス分野に対する関心と学習意欲（医学、薬学、生物学など） ・XAI（説明可能なAI）への精通 (SHAP/LIME/Anchorsなど) ・コンペティション (Kaggle/SIGNATE/AtCoderなど) の経験と実績
勤務予定地
日本橋オフィス、神戸研究所のいずれか ※リモートワーク併用可、経験に応じてフルリモート勤務可 なお、会社の定める事業所への異動（転居を伴う配置転換を含む）を命じることがあります。
博士卒の初任給
年収600-1,200万円以上 ※経験・能力・年齢等を考慮し決定 昇給年1回、残業手当
本選考の採用フロー
応募 上記各ポジションページの「応募する」ボタンをクリックし、必要事項を入力のうえ、ご応募ください。 ↓ 書類選考 提出頂いた書類を基に審査を行います。 結果については合否に関わらず、1週間前後でメールにて通知いたします。 選考通過者には面接の日程をご案内いたします。 ↓ 面接 面接では弊社事業説明やご担当頂く職務内容についてお話しさせていただきます。 また、候補者様からのプレゼンテーション（自己紹介、志望動機、これまでのご経験やご自身のスキルについて）をお願いしております。 質疑応答の時間もございますので、ご質問があればお尋ね下さい。 結果については合否に関わらず、1週間前後でメールにて通知いたします。 ※面接は複数回実施します ※オンラインもしくは対面にて実施します ※追加で資料提出等をお願いする場合がございます ↓ 内定 最終面接を通過された方へ内定通知をお送りします。