AIエンジニア
AI ENGINEER
私たちは、人工知能技術の研究開発を通じて、すべての人が楽しく健康に暮らせる、より良い社会の実現を目指す会社です。
近年、AIやIoTなどの技術革新が急速に進んでいます。これらを取り入れた高度な技術開発体制の強化が不可欠です。
このため、医学・薬学のライフサイエンス系データに加え、建築・農業・食物など、生活に根付いたデータも解析対象とするAIエンジニアを募集しています。
業務内容
人にまつわる多様なデータ（医療画像・遺伝子情報・生活習慣など）の可視化や、機械学習を活用した解析をご担当いただきます。
医療・ライフサイエンス系のデータだけではなく、建築・農業・食物分野など、人間の生活に根付いたデータも解析していますので、データの多様性に対する適応力、単一の専門に閉じない視点、分野横断的な応用力が自然と身につく環境です。
また、当社は多くの大学・研究機関との共同研究も行っています。「研究成果をそのままにしない」ことに重きを置き、実用化・現場実装までつなげる橋渡しのプロセスも重視しています。
小さな組織だからこそ、意欲のある方には責任あるポジションをお任せしていきます。
想定される業務内容
- 医療・ライフサイエンス領域を中心とする機械学習／深層学習アルゴリズムの設計・実装
- 共同研究に基づく機械学習モデルの実装および解析支援
- 人・生活にまつわる多様なデータ（医療画像、建築データ、Web由来データなど）のアルゴリズム開発や、課題解決へ向けた応用開発
- 技術プレゼンテーション、学会・論文での発表
- 顧客からの技術的問い合わせ対応、および提案資料作成・改善提案のサポート
大切にしたい考え方
AI技術がビジネスのあらゆる側面に浸透しています。
この時代に新しい価値を創造するには、職種を問わず、すべてのメンバーが新しい技術や価値観に適応しつづけなければなりません。
私たちはこの変化を踏まえ、自律的に考え行動し、社内・社外のチームと協調しながら未来を共に築ける組織を目指しています。
自律的・内発的に成長する意識
知的好奇心と論理的思考で自ら学び、変化を楽しむ。誠実な対話で協調し、当事者意識と行動力で、ともに未来を切り拓きます。
相互尊重と建設的コミュニケーション
感謝と誠実さを大切に、みなさんとチームワークを育みたいと考えています。ポジティブな議論を通じて、よりよい成果を目指します。
成果と行動へのコミットメント
自身の専門性を活かし、事業貢献へコミット。失敗を恐れず「まずやる」行動力と、最後までやり遂げるプロ意識のもと、新たな価値を創造します。
仕事の進め方
- 少人数体制のため、役割にこだわらず、状況に応じた柔軟な対応が求められます（たとえば、顧客理解を深めるため、問い合わせ対応・資料作成などの業務にも携わっていただきます）
- 顧客は人間に関わるデータを取り扱う企業・アカデミア・製薬業界などが中心です。
- テキストでのやり取りが多いため、言語化・構造化能力が欠かせません
- Slackを中心とした非同期コミュニケーションを中心に業務を進めています
- 創業時からテキスト化を重視して来たため、ドキュメントは会社の規模感と比してかなり整備されています。
- 調べたこと・試したこと・その結果をもとに、自律的に相談しながら進めています。
そのために、課題の構造を読み解く力や、ゴールから逆算して考える力、運用や保守まで含めた視点をもち、チームで協力しながら業務に取り組む姿勢が必要だと考えています。
出社・リモートワークについて
- 業務連携や意思疎通をうながすため、原則出社をお願いしています（特に試用期間は直接顔を合わせた対話を重要視しています）
- 事情のある場合は在宅勤務規程に従った手続きにより、リモートワークによる勤務も可能です
スキル・経験
必須（ないと難しいです）
- 情報科学・数学・物理・生命科学 / 情報等、数理・情報系の学問分野を専攻された方（修士・博士歓迎）
- 機械学習・統計・AIアルゴリズムを活用したデータ解析またはアルゴリズム実装の実務経験
- Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 等の機械学習・深層学習フレームワークを用いた AI モデル構築・運用経験
- アルゴリズム・データ構造・データベース・ネットワークなどの情報科学基礎に関する理解
- ライフサイエンス領域への興味・関心（知識や実務経験は必須ではありません）
歓迎（あればうれしいです）
- バイオ・医療系データを用いた解析や研究経験
- クラウド環境（GCP, AWS, Azure 等）を用いた開発・運用経験
- 課題に応じたアルゴリズムの設計・比較・評価のご経験
- 論文を実装に落とし込んだ経験、またはその試行経験
- 機械学習系コンペティション（Kaggle, AtCoder 等）への参加経験・上位実績
- 技術の社会実装に向けた連携経験（研究室・インターンを含む）
開発環境
| 開発言語 | Pythonを中心とし、必要に応じR等 |
|---|---|
| 使用ライブラリ | Scikit-learn, NumPy, PyTorch, BioPython (以上 Python）、Seurat（以上R） |
| 使用可能な生成AI | GitHub Copilot、Google Gemini（必要に応じOpenAI GPT等も利用可） |
| OS | Linux, MacOS, Windows |
| プロジェクト管理 | GitHub, Slack, esa, Notion, Google Workspace |
| インフラ環境 | Amazon Web Serviceを中心に利用 |
| 支給デバイス | MacOSもしくはWindows OSのノートPCを貸与 |
雇用形態
正社員
|
試用・研修期間 |
あり（3〜6ヶ月間）
|
|---|---|
|
労働時間制 |
フレックスタイム制
|
短時間正社員
| 短時間勤務制度 |
あり（3〜6ヶ月間）
|
|---|---|
| 試用・研修期間 |
あり（3〜6ヶ月間）
|
| 労働時間制 |
フレックスタイム制
|
給与
| 年収 | 530〜750万円が目安となります（通勤手当は別途支給） ※ 残業手当・賞与を含みます |
|---|---|
| 賞与 | 年2回（6月・12月） |
| 各種手当 |
|
| 給与査定 | 年2回（1月/7月） |
また、上記の想定年収は、正社員フルタイム勤務（週5日・8時間勤務）を想定しています。
短時間正社員制度の利用などもご希望いただけますが、その場合は、想定年収の支給を確約するものではありません。
休日・休暇
| 休日 | 完全週休二日制（土・日・祝）、GW・夏季・年末年始休暇 |
|---|---|
| 有給休暇 | 入社6ヶ月後から付与、初年度10日 |
| 年間休日数 | 2024年度実績：128日 |
| その他の休暇 |
|
| 給与査定 | 年2回（1月/7月） |
福利厚生
| 各種社会保険 | 厚生年金、健康保険（関東IT健保）、雇用保険、労災保険 |
|---|---|
| 退職金制度 | 日本ITソフトウェア企業年金基金 |
| 検診費用補助 | 人間ドック受診費用補助制度あり（ただし上限あり、全社員対象・年1回） |
| 予防接種費用補助 | インフルエンザ予防接種費用は全額補助（全社員対象・年1回） |
| 出張費用 | 全額負担（国内外問わず） |
| その他 |
|
採用フロー・応募
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