 職種Position |
AI・ML・データ系・システム開発 (制御・組み込み)
AI / ML / Data Scientist / System development (Control&Embedding) |
 会社概要Company profile |
革新的な細胞の分析分離技術をもとに、医療診断や治療、生命科学研究にイノベーションを起こすことを目指している東京大学・大阪大学発のベンチャー企業です。機械学習と先端光学技術を融合した超高速の細胞分析システムを開発しています。
A venture company spun out of the University of Tokyo and Osaka University, aiming to bring innovation to medical diagnosis, treatment, and life science research based on innovative cell analysis and separation technology. They are developing an ultra-fast cell analysis system that combines machine learning and advanced optical technology. |
 仕事内容Job description |
機械学習技術と新規イメージング技術を組み合わせた新しい細胞分析システムの研究開発に成功し、実用化に向けた設計開発を進めております。それに伴い、今後の製品化に向けて、データ分析・機械学習アルゴリズムの開発を推進していただけるデータサイエンティストを募集しております。
このシステムの実用化によって、様々な生命科学分野における研究、そして癌や白血病に関する血液診断・細胞診などの医療診断分野や創薬分野など、 医療と生命科学の発展と革新に大きく貢献する事業です。
【業務詳細】
・細胞データ分析(画像、ゲノム、シグナル等)
・細胞データ分析のための機械学習アルゴリズムの開発
また状況に応じて以下のような業務をお願いすることがあります。
・細胞分析システムの製品化に向けた研究開発
We have successfully developed a new cell analysis system that combines machine learning technology and new imaging technology, and are currently proceeding with the design and development for practical use. Accordingly, we are looking for a data scientist who can promote the development of data analysis and machine learning algorithms in preparation for future commercialization.
The practical application of this system will greatly contribute to the development and innovation of medicine and life sciences, including research in various life science fields, medical diagnostic fields such as blood diagnosis and cytology for cancer and leukemia, and drug discovery.
[Job details]
- Cell data analysis (images, genome, signals, etc.)
- Development of machine learning algorithms for cell data analysis
Depending on the situation, we may also ask you to perform the following tasks.
- Research and development for commercialization of the cell analysis system |
 応募資格Requirement |
【必須(MUST)】
・理系修士卒以上
・Pythonを用いた3年以上の実務経験
・機械学習のツールまたはライブラリを用いた3年以上の実務経験
・母語が日本語ではない場合、N1程度以上の日本語会話力
【歓迎(WANT)】
・ソフトウェアプロダクトの実装
・クラウド(GCP, AWS, Azure)を用いた研究開発経験
・Dockerを利用した研究開発経験
・Kaggleなどの機械学習コンペの経験
・ビジネスレベルの英会話力
・基礎的な生物学の知見のある方(バイオインフォマティクス経験者歓迎)
・C++の使用経験
[MUST]
-Master's degree or higher in science
-3+ years of practical experience using Python
-3+ years of practical experience using machine learning tools or libraries
-If your native language is not Japanese, you should have conversational Japanese skills of N1 level or higher
[WANT]
-Implementation of software products
-R&D experience using the cloud (GCP, AWS, Azure)
-R&D experience using Docker
-Experience in machine learning competitions such as Kaggle
-Business level English conversation skills
-Basic knowledge of biology (experience in bioinformatics is welcome)
-Experience using C++ |
 日本語力Japanese level |
ビジネス
Business |
 雇用形態Employment type |
正社員
Full-time |
 勤務エリアLocation |
東京都
Tokyo |
 勤務時間Working hours |
フレックスタイム制(基本労働時間:8時間/コアタイム:11時～15時)
Flextime system (basic working hours: 8 hours) |
 想定年収Salary |
600~1000万円
6 to 10 million yen |
 条件・待遇Condition |
【条件面】
雇用形態:正社員
勤務地:東京都
リモートワーク制度:有。リモートワークメイン
試用期間:6ヵ月間
休日:完全週休2日制(休日は土日祝日)
年間有給休暇10日～20日(下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります)
年間休日日数124日
残業時間:あり
福利厚生:通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、厚生年金基金
[Conditions]
Employment type: Full-time
Work location: Tokyo
Remote work system: Yes. Mainly remote work
Trial period: 6 months
Holidays: 2 days off per week (Saturdays, Sundays, and holidays)
Annual paid vacation: 10 to 20 days (minimum number of days granted after 6 months of employment)
Annual number of holidays: 124 days
Overtime hours: Yes
Employee benefits: Commuting allowance, health insurance, welfare pension insurance, employment insurance, workers' compensation insurance, welfare pension fund |
 選考についてProcess |
4. 選考フロー
-書類選考
- 1次面接(Zoom・60分)
- 技術テスト
※細胞画像のデータを分析、解析結果をレポートで提出
- 二次面接(来社・60分)
※ラボ見学(30分)+技術テストの内容を口頭で確認(30分)
- 最終面接(Zoom・30分)+人事面談(Zoon・15分)
- レファレンスチェック
4. Selection process
- Document screening
- First interview (Zoom, 60 mins)
- Technical test
* Analyze cell image data and submit a report on the results
- Second interview (visit to the company, 60 mins)
* Lab tour (30 mins) + verbal confirmation of technical test content (30 mins)
- Final interview (Zoom, 30 mins) + HR interview (Zoon, 15 mins)
- Reference check |
