データサイエンティスト（R&D・疫学）

必須

• 事業または顧客の課題を把握し、解くべき問いと獲得すべき成果を定義した経験
• 研究者以外を含むステークホルダーと合意形成し、期限、品質、顧客要求、利用可能なデータ等の制約を踏まえて、研究・分析計画や成果物を調整した経験
• 疫学、公衆衛生、生物統計、医療統計、医療経済等の知識に基づき、バイアス、交絡、欠測等を考慮した研究デザインおよび解析方針を立案できること
• 研究デザイン、計画書の作成、解析、結果解釈、成果物作成までの一連の研究プロセスを、主導または中核メンバーとして遂行した経験
• SQLを用いたデータ抽出・集計の実務経験
• RまたはPythonを用いたデータ加工、統計解析および可視化の実務経験

歓迎

• 疫学、公衆衛生、生物統計、医療統計、医療経済等の修士号または博士号
• RWDを活用した研究や、学会発表・査読付き論文の執筆経験
• 医療・健康関連データ、またはそれに準ずる複雑な実データを用いた分析経験
• 製薬会社、医療機器メーカー、コンサルティングファーム、研究機関、医療機関等での統計分析・研究経験
• クライアントワーク、製品・サービス開発、自治体・行政との協働または産学連携の経験
• 保健師としての業務経験
• 新規事業・新サービスの企画、立ち上げ、検証、改善等に関与した経験
• 因果推論、予測モデル、機械学習等を研究または実務に適用した経験
• 生成AI、クラウド環境、Git等を活用した分析・開発プロセスの運用経験
• メンバーの育成、成果物のレビューまたは研究品質の向上に携わった経験

求める人物像

• 自身の専門性を継続的に磨き、環境や課題の変化に応じて、新たな知識・スキルを自ら学び続けられる方
• 研究の方法論や学術的新規性だけでなく、サービス、事業、顧客および生活者への価値に関心を持てる方
• 精緻さを追求する場面と、限られた情報で判断し前進する場面を見極められる方
• 自身の専門性を前提にせず、異なる専門性や立場を持つ相手と建設的に議論できる方
• 研究上の限界や不確実性を隠さずに説明したうえで、事業として取り得る選択肢を提示できる方
• 役割の境界に固執せず、チームの目的達成に必要な課題を拾い、自ら推進できる方
• フィードバックや環境変化を受け止め、行動を速やかに修正できる方
• 知見を個人に閉じず、標準化、文書化、レビューおよび育成を通じて組織の能力に変換できる方

使用ツール

募集内容

• また、予測・因果推論・推計等の研究開発を事業実装につなげ、独自の技術資産として継続的に蓄積することを重視しています。そのため、研究としての科学的妥当性を担保するだけでなく、事業上の課題を特定し、関係者と連携しつつ研究成果を顧客価値・製品価値へ変換できる人材を募集します。

組織・役割

• 入社後の主務は、ご経験・専門性・適性および事業上の必要性を踏まえ、以下のいずれかを想定しています。
• 製薬企業・医療機器メーカー向けのRWDを活用したデータベース研究
• 自治体の健康課題に関する分析、分析企画、レポート開発
• これらの主務に加え、R&D室のエビデンス創出チームを兼務し、部門横断の研究開発テーマにも取り組んでいただきます。主務とR&D業務の比率は、担当テーマや事業状況に応じて決定します。

共通する業務

• 顧客やステークホルダーの要求を整理し、分析可能な課題・仕様への落とし込み
• 研究・分析の目的に応じた計画書、仕様書、分析定義書等の作成
• SQL、R、Python、SAS等を用いたデータ加工、集計、統計解析および可視化
• 解析結果の解釈、成果物の作成および関係者への報告
• 営業・事業・開発部門や外部関係者と連携した提案・プロジェクト推進
• 担当案件の進行、品質およびリスクの管理

製薬企業・医療機器メーカー向けDB研究

• RWDを活用したデータベース研究の研究デザイン検討
• 研究実施計画書および統計解析計画書の作成
• クライアントへの研究結果の報告
• 論文投稿、学会発表等によるエビデンス発信

自治体向け分析

• 自治体の健康課題や政策動向を踏まえた分析企画・提案
• 自治体等への分析結果の報告・プレゼンテーション
• 汎用性の高い分析レポートや分析手法の企画・開発
• アカデミア、行政等との協働による分析・研究の推進

R&D室において期待する役割

• 疫学・公衆衛生の専門性を活かした、ヘルスケアデータによるエビデンス創出および推計・予測手法の評価
• 研究開発テーマにおける研究設計からPoC、技術資産化までの一連の推進
• 製品・事業部門と連携した研究成果の事業実装
• 学会発表や論文投稿等による研究成果の発信

仕事の魅力

• 「研究」で終わらせない、実装までの一気通貫
• 統計的に妥当な研究デザインを組むだけでなく、その成果がクライアントの意思決定や自社プロダクト・サービスの改善に反映されるところまで見届けられます。研究の質と実装のスピード、両方の視点を鍛えられます。
• 国内最大級のヘルスビッグデータに、実務として触れられる
• DeSCヘルスケアが保有する匿名加工情報・提携パートナーデータなどを統合した2,500万人規模のデータベースを、製薬企業向けDB研究や自治体向け分析という「実際の意思決定に使われる」文脈で扱えます。研究用に整備されたサンプルデータではなく、現実のバイアス・欠測・データの粗さと向き合いながら分析設計する経験が積めます。
• R&D室兼務による、部門を超えた専門性の蓄積
• 主務の枠を超え、部門横断の推計・予測手法の評価や技術資産化のテーマにも関与します。個人の知見に閉じず、標準化・文書化・レビューを通じて組織全体の分析力に還元する役割を担うため、「自分がいなくなると研究の質が落ちる」属人的な専門家ではなく、組織のケイパビリティを引き上げる専門家としてのキャリアを築けます。