週4日の案件一覧

■募集背景
ヘルスケア領域の課題解決に取り組む初期フェーズの事業主体です。
データと先進技術を活用した研究開発を推進しており、データ分析・予測モデル構築の実務を担当いただく専門人材を募集します。
参画後は業務を通じて、適性に応じてモデル開発 / データベース活用 / 運用基盤構築 など専門領域へステップアップいただきます。
■業務内容

• データの収集・整形・品質確認（欠損/外れ値/分布チェックなど）
• 探索的データ分析・可視化・仮説検証
• 予測モデルの作成・評価（ベースライン構築、改善提案）
• 特徴量設計、評価指標の設計、異常検知
• 分析結果のドキュメント化・組織内共有（再現可能な形で）

– PythonまたはRでのデータ分析経験（各種ライブラリ等）
– 機械学習の実務経験または同等スキル（分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか）
– 実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること

先進医療分野のブランドにおける、新設解析拠点向け業務管理システムの実装・開発をご担当いただきます。
開発リードが策定する要件・全体設計に基づき、検体受付から解析・結果返却までの業務プロセスのデジタル化・自動化を推進します。
【具体的な業務内容】

• システム機能の実装・カスタマイズ開発
  （受付、抽出、ライブラリ調製、レイアウト管理、品質チェック等の業務画面・ロジック開発）
• データモデルの構築とデータベース開発
  （データ構造、バッチ、処理単位、各種管理情報を担保するDB設計・実装）
• 外部機器・関連システム連携の実装
  （各種自動化機器向け連携プログラム・結果取り込み機能開発）
  （クラウド処理環境等の各種パイプライン自動起動用API/イベント連携実装）
• 品質保証・セキュリティ・監査機能の実装
  （監査ログ、アクセス権限制御、データ改ざん防止処理の実装）
• テスト・障害対応・保守運用
  （単体テスト、結合テスト、検証用テストスクリプト作成・実行、不具合修正、機能改善）

– Webアプリケーション開発経験（3年以上）
– Python, TypeScript, Go, Java 等の言語を用いたバックエンド/フルスタック開発経験
– RDB / NoSQL データベースの設計・運用経験
– 複雑なデータ構造の設計、SQLチューニング、ORMの利用経験
– REST API / gRPC 等を用いたシステム連携・マイクロサービス開発経験
– バージョン管理ツールを用いたチーム開発、CI/CD環境での開発経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上でのアプリケーション構築・デプロイ経験

分析企業に類する、生体試料から遺伝子情報を分析する自社解析拠点を新設します。
この拠点の立ち上げにあたり、検体受入から分析・結果提供までを支える管理システムを構築します。

◼︎役割概要
新設する解析拠点に導入する業務管理システムの要件定義・方式選定・設計・構築・導入をリードしていただきます。実験工程とデータ解析工程をつなぐ、拠点システムの中核ポジションです。品質保証や法的要件担当から受け取る規制・法務要件（確認履歴、利用権限、同意管理、匿名化等）を、システムの機能要件として設計に落とし込みます。双方の重要関係者を担っていただきます。

◼︎業務内容
・拠点業務の要件定義（検体受入 → 抽出 → 前処理 → 計測 → 品質確認 → 結果報告 → 保管/廃棄）
・データ解析工程（データ分離、解析値算出、品質確認取り込み、自動処理起動・結果連携）を含む要件定義
・システム方式選定（既存製品の修正導入 / オープンソース活用 / 新規開発）と理由提示
・検体管理・配置・処理単位を中心としたデータ構造設計
・計測機器・自動化機器・解析処理との連携設計および開発推進
・操作履歴・権限管理・変更履歴・データ整合性を前提とした設計
・現場・解析・基盤・法務の各担当との要件調整および橋渡し
・開発・導入の推進、内製運用・規制対応を見据えた展開計画策定

– 解析拠点向け業務管理システムの構築または導入をリードした経験
– 実験工程（抽出〜前処理〜計測）とデータ解析工程の両方を理解し、双方を接続した経験
– 検体追跡性、各種管理単位を含むデータ構造の設計経験
– 計測機器連携（処理指示作成、結果データの取り込み）の実装または設計経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）を前提としたシステム設計の知見
– 関連部署を跨いだ要件定義・合意形成の推進力

通信関連企業から独立した事業会社にて、すでに運用を開始しているAI基盤の主要機能開発を担当します。
試作ではなく、本番サービスとしての高い信頼性・保守性を追求するフェーズにあります。
【業務内容】
-新規機能の開発
オーケストレーションツールを活用した状態管理ワークフローの設計・実装。
-バックエンド構築
WebフレームワークによるAPI設計、およびデータベースを用いたデータ基盤実装。
-運用保守・改善
本番環境でのパフォーマンス監視、ログ分析、および精度評価指標に基づいた改善。
-上流工程からの参画
曖昧な要求を具体的な技術仕様・工数に落とし込み、リリースまでの実行計画を策定。
【開発環境】
言語/FW：Python,Go,エージェントフレームワーク
DB：RDBMS,NoSQL
インフラ：AWS/GCP/Azure等（コンテナ実行環境,AI基盤サービス）,BaaS
管理：タスク管理ツール,コード管理ツール,チャットツール
手法：アジャイル（1週間スプリント）

-ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力
-本番サービスの開発・運用保守の実務経験
不特定多数のユーザーが利用する公開サービスのバックエンド開発・リリース・運用経験を重視します。
-エージェントフレームワークを用いたワークフロー構築の実務経験
自律型エージェントにおける高度な状態管理・ループ処理の実装経験。
-Python(Webフレームワーク)によるバックエンド開発経験
-検索拡張生成（RAG）の定量的な精度評価・分析基盤の構築経験
定性的な評価ではなく、評価指標を用いて改善サイクルを自走した経験。
-設計からリリースまでの一気通貫の担当経験
自身で技術選定やアーキテクチャ設計を行い、本番リリースまで完遂できる能力。
-コンテナ技術/コード管理ツールを用いたチーム開発およびCI/CDの運用経験

大規模データ、大規模モデル、多数のアクセラレータクラスター環境を前提とした、次世代データ解析基盤モデルの事前学習・開発に携わっていただきます。
　
◇データ解析・研究開発
大規模データ・医療関連データの前処理、品質評価、データ分析、特徴量およびデータ表現設計、学習・評価データセットの整備
◇機械学習/深層学習モデル開発
深層学習アーキテクチャを用いた基盤モデルの設計・実装・評価、表現学習/自己教師あり学習、ハイパーパラメータ調整、モデル性能評価・改善
◇大規模学習・開発基盤
分散学習フレームワークを用いた分散学習ジョブの設計・運用・最適化、I/Oパイプライン高速化、コンテキスト学習最適化、MLOps/ML Systems構築
◇チーム連携
評価指標・ベンチマーク設計、実験ログ管理・ドキュメント化、研究者やデータサイエンティストとの協働

– アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– 最新アーキテクチャを用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 計算リソースの定量的見積もり能力
– 数十億〜数百億規模のパラメータモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
– 大規模分散学習のエンジニアリング
– 分散学習フレームワークのカスタマイズ・チューニング経験（モデル規模や帯域に合わせた最適化）
– マルチノード環境でのアクセラレータ間通信ボトルネック解消、大規模データに対する効率的なI/Oパイプライン設計経験
– シーケンス並列等の実装による学習最適化経験

• 自社サービス展開企業において、機械学習を牽引する役割としてご参画いただきます。
• 要件定義や技術的意思決定の推進、機械学習基盤の設計・構築、機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。

【技術環境】

• 開発言語：プログラミング言語
• インフラ：AWS/GCP/Azure等
• 分析・モニタリング基盤：クラウド型データウェアハウス、BIツール
• その他：アプリ分析ツール、コンテナ技術、分散型バージョン管理システム、IaCツール、ビジネスチャットツール、デザインツール、ドキュメント管理ツール

– 大規模なユーザー規模におけるレコメンドシステムの開発・運用経験
– 技術選定、要件定義などの上流工程の経験
– AWS/GCP/Azure等のクラウドサービスを用いた機械学習の経験

AI×医療・バイオ領域における最先端の生成AI基盤モデル開発。
・1兆データポイントのエピゲノムデータを用いた言語モデルの設計およびフルスクラッチ事前学習
・GB200（複数ノード）を用いた大規模分散事前学習環境の構築・最適化
・数千万規模の超長尺コンテキストに対応するモデル構造（Mambaやコンテキスト並列等）の検討・実装
※分散学習時のメモリ・通信ボトルネックを自力で解決する挑戦的なR&Dポジションです。

– マルチノードGPU環境における大規模モデルの分散事前学習経験（または同等の知見）
– PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等を用いた並列学習（テンソル/パイプライン/コンテキスト並列）の実装・最適化経験
– OOMや通信ボトルネック発生時、CUDAや通信レイヤーを含めて原因特定・解決できる高度なトラブルシューティング能力
– 超長尺コンテキストを扱う代替バックボーン（Mamba、状態空間モデル等）への強い関心とキャッチアップ力

自社サービス展開企業における社内DX推進チームの一員として、主要なオフィス系クラウド環境およびローコード開発プラットフォームを用いた業務効率化、自動化、可視化の実装を担っていただきます。
管理部門や業務部門とコミュニケーションを取りながら、要件を具体的な形（アプリケーションやワークフロー）に落とし込む役割です。

【想定業務】
業務アプリケーション・ツールの開発： ローコードアプリ開発ツールやコンテンツ管理基盤等を用いた社内申請、承認フロー、情報共有基盤の構築
業務自動化の構築： ワークフロー自動化ツール等を用いた定型業務、データ連携の自動化
データの可視化・レポート作成： BIツール等を用いた経営・業務データのダッシュボード化
プロトタイプ作成・改善： 業務部門へのヒアリング内容を基にしたクイックな試作、およびフィードバックに基づく改修

– 主要なローコード開発プラットフォームおよびオフィス系クラウド環境群の実務経験（以下ツールのいずれか、または複数を用いた構築・開発経験）※ワークフロー自動化ツール / ローコードアプリ開発ツール / コンテンツ管理基盤 / コミュニケーションツール / フォーム作成ツール / リスト管理ツール
– 業務部門の要望を噛み砕き、仕様や実装イメージに落とし込めるコミュニケーション能力
– 申請承認フローの構築、情報共有基盤の構築、業務アプリケーション作成などのいずれかの実務経験