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要約求人票をもとにAIがまとめたものです
検査系の開発・アップデートと、機械学習パイプラインの自動化・高度化を担うポジションです。Small RNA検査系の研究デザイン、バイオマーカー選定、機械学習モデルの構築や検証、新規手法の開発に取り組みます。
応募資格
必須
- ビジネスレベル以上の日本語または英語
- Linux/Shell scripts/SQL/Python
- 大学卒業レベル以上の数学
- 確率論・統計学の基礎的な理解
- 統計的機械学習・パターン認識の基礎的な理解
- 各種フレームワーク（scikit-learn, keras, tensorflow, pytorch等）を用いた機械学習モデル開発経験
- 特に、クラス分類問題に対する教師あり学習を用いた機械学習モデルの開発・実装
- 生物学あるいは周辺分野での研究・解析の経験
歓迎
〇開発ツール
- Docker
- Workflow management language (snakemake)
〇機械学習の経験
- スモールサイズデータの学習
- 不均衡データの学習
〇関連分野の知見・経験
- トランスクリプトーム解析の経験
- リキッドバイオプシーに関する知見・経験
- micro RNAに関する知見
- cfDNAに関する知見
- 次世代シークエンサー及び定量PCRの原理に関する基礎的な理解
- 生物学あるいは周辺分野での研究・解析経験
- Wet labでの実験操作の経験
- がんの生物学・医学的な知識または解析の経験
- Molecular diagnostics（分子診断学）分野の知見
- 機械学習の臨床応用に関する知見・経験
求める人物像
- 当社の目指すゴールに強く共感いただける方
- 未知のことにも、ひるまずに前向きに取り組みができる方
- リーダーシップをもって、自ら考え周囲を巻き込み、プロジェクトを自ら推進できる方
- チームで働き、多様性を尊重しながら成果を出していくことが好きな方
- 年齢や役職にとらわれず、本質的な物事に向かって取り組みができる方
- 社会課題解決への意欲がある方
- 仮説構築力、抽象化思考力に長けた方
- 素早く検証するフットワークがある方
募集要項最終確認 10/1
- 職種
- データサイエンティスト
- 雇用形態
- 正社員試用期間6か月（有期雇用契約）、本採用後無期雇用契約へ切替
- 給与
- 応相談
- 給与の詳細
- 応相談 年俸制 交通費原則全額支給 昇給：年２回
- 手当
- 交通費長期出張手当
- 勤務地
- 162-0814 東京都新宿区新小川町8-30 THE PORTAL iidabashi B1F464-0814 愛知県名古屋市千種区不老町1 NIC館714号
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- 9:00～18:00（個別の雇用契約に応じ変更可能）
- 休日・休暇
- 完全週休2日制（土・日）祝日休特別有給休暇：入社後、最大5日間付与（1週間当たりの勤務日数に応じて変動）特別休暇：法律上の戸籍制度に依存しない個々人のパートナーシップを尊重する。パートナーシップの宣言時、3親等以内相当の親族の弔事、それぞれ最大5日の有給休暇を付与。
- 福利厚生
- 米国式SO制度チームビルディング促進制度（全社オフサイト、懇親会サポート、部活制度 等）メンターとの定期1on1ビジネスからR&Dまで幅広い研修・学習プログラムOKRによる全社的な目標管理
- 社会保険
- 社会保険、雇用保険、労災保険、労働保険 いずれも法定通り加入
- 受動喫煙対策
- 屋内禁煙
- 選考の流れ
- ※エントリーのご回答内容をもとに慎重に検討させていただき、適したポジションをご提案できる場合にのみご連絡を差し上げます。恐れ入りますが、10営業日以内に弊社よりご案内がない場合は、今回はご縁がなかったものとしてご理解ください。
- 掲載日
- 2026/07/03 22:21（91日前）
- 最終確認
- 2026/10/01 20:25（1日前）
仕事内容
募集背景・キャリアパス
- miSignalをはじめとする検査系の精度向上と新規手法の開発には、機械学習とバイオロジー双方を理解した高度なデータサイエンスが不可欠です。事業が拡大する中、モデル構築から運用自動化・高度化まで一気通貫で担える体制の強化が急務となっています。本ポジションでは、バイオマーカー選定や新規検査系の開発を主導し、臨床価値の高いモデル創出を推進いただける方を募集しています。 将来的には、MLパイプライン全体のアーキテクチャ設計や新規検査の企画など、R&Dの中核を担うキャリアへ発展できます。
仕事内容
- 検査系の開発・アップデート、機械学習パイプラインの自動化・高度化をお任せいたします。
業務例
- 〇Small RNA検査系の開発・アップデート
- 研究デザイン
- 統計解析を用いたバイオマーカー選定
- 機械学習モデルの構築
- 品質基準・精度管理の設定
- 検査系の分析的および臨床的な検証のデザインと実施
- 〇検査系の機械学習パイプラインの自動化・高度化
- 機械学習エンジニア・ソフトウェアエンジニアと連携し、モデルの開発から運用のサイクルを自動化
- 〇Small RNA検査系のための新規手法の開発
この求人はCRAIF株式会社の採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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