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データアナリストの案件一覧

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該当件数：306件

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【データアナリスト】Large Epigenome Model（LEM）の開発の求人・案件

常駐
案件内容

大規模エピゲノムデータを学習させた基盤モデル（Large Epigenome Model, LEM）の開発を担当していただきます。ゲノム領域の潜在表現を獲得することで、さまざまな生物学的タスク（バイオマーカー予測、予防医療AIなど）への応用を可能にするプロジェクトです。
主な業務内容：
大規模エピゲノムデータを用いた自己教師あり学習・表現学習モデルの設計・実装
Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルを活用したゲノム領域の潜在表現獲得
Long context 処理可能なモデルのアーキテクチャ設計と事前学習の高速化アルゴリズム研究
PyTorch / JAX などを用いた深層学習フレームワークでのモデル実装
大規模 GPU 学習、分散トレーニング、HPC 環境での運用
PyTorch Distributed、CUDA、クラウド環境（AWS 等）での学習・運用
必須スキル

・表現学習、自己教師あり学習、Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルの実務経験
・PyTorch / JAX など深層学習フレームワークでの実装経験
・Long context モデルや大規模言語モデルのアーキテクチャ設計経験
・大規模 GPU 環境での学習・分散トレーニング経験

【Python/R】エピゲノム解析／医療R&Dデータ分析の求人・案件

常駐
案件内容

ヘルスケア系スタートアップの研究開発部門にて、
DNAメチル化（エピゲノム）データを活用した統計解析・データ分析業務を担当いただきます。

本プロジェクトでは、以下のデータを統合し、
生物学的年齢（Biological Age）や疾患発症リスク・死亡リスクの予測モデルの研究開発を進めています。

・DNAメチル化データ（CpGサイト：約27万特徴量）
・人間ドック・健康診断データ
・大学研究機関の長期追跡研究データ（20年スパンの死亡率・疾患発症データ）

チーフサイエンティストおよびバイオインフォマティクスチームと連携しながら、
研究開発に必要なデータ前処理・探索的分析・統計解析・可視化を担っていただきます。

また解析結果は、
医学論文・学会発表・研究レポート等で利用されるため、Publication Qualityのデータ可視化が重要なミッションとなります。

【主な業務内容】
・DNAメチル化データ／医療データのクレンジング・整形
・探索的データ分析（EDA）
・統計解析（回帰分析、生存時間解析など）
・医療研究向けデータ可視化（論文・学会用図表作成）
・Python / Rを用いた解析パイプライン構築
・研究チームとの仮説検証ディスカッション
必須スキル
・PythonまたはRを用いたデータ分析経験
（Pandas / Tidyverse等）
・統計解析の基礎知識
（回帰分析、統計検定など）
・データ可視化スキル
（論文・レポート向けの図表作成経験）

【Python/R】医療×AIスタートアップでのR&Dデータアナリストの求人・案件

常駐
案件内容

DNAのメチル化情報（エピゲノム）やプロテオーム、メタボローム、MRI画像などの生体データを用いた、生物学的年齢（バイオロジカル・エイジ）の予測モデルおよび予防介入AIの開発をお任せします。
・アジア最大規模のゲノム・生体データを活用したAIモデルの構築・評価・改善 ・血液検査の数値等を予測するバイオマーカー予測アルゴリズムの開発 ・予防医療に向けた、ユーザーへの介入・レコメンドAIの構築 ・データの収集・前処理・整形（数十万次元のデータや、不均衡データへの対応など） ・LightGBMなどの機械学習から、深層学習を用いた基盤モデルまでの検証および実装
必須スキル
・PythonまたはRでのデータ分析経験（Pandas / NumPy 等） ・機械学習モデルの実務経験（分類・回帰・異常検知など）
・実験・分析の結果を整理し、再現性のある形で共有、改善案まで言語化できること
・新しいドメイン知識（医療・バイオなど）を積極的にキャッチアップする意欲

【SQL】スマホアプリ利用状況分析の求人・案件

リモート
案件内容

通信事業者向けスマホアプリのユーザ行動ログを分析し、既存機能の改善示唆を提案
分析手法の提案、分析実施、結果報告、ツール提案およびダッシュボード構築を担当
必須スキル
・SQL経験
・データ分析経験（物販・販促系の分析経験尚良）
・BIツールによるデータマート作成、ダッシュボード作成経験
・コミュニケーション能力

募集終了
【Python/R】研究開発データアナリストの求人・案件

常駐
案件内容

研究開発部門にて、DNAメチル化（エピゲノム）データを用いた統計解析業務を担当します。 チーフサイエンティストやバイオインフォマティクスチームと連携し、解析結果を医学論文や学会発表で用いるための「質の高い図表」としてアウトプットすることが重要なミッションです。
・エピゲノムデータ、健康診断データ等のクレンジング・整形 ・探索的データ分析（EDA）および仮説検証 ・論文投稿・学会発表用のデータ可視化（R/ggplot2等を用いたPublication Qualityの作図） ・統計解析（回帰分析、生存時間解析など） ・PythonおよびRを用いた解析パイプラインのコード整備
必須スキル

・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験（Pandas, Tidyverse等）
・論文やレポート向けの高度なデータ可視化スキル（見た目を美しく分かりやすく整えられる能力）
・統計学の基礎知識
・他職種（研究者・エンジニア）と連携して仮説検証を進めるコミュニケーション能力

募集終了
【Python/R】研究開発データアナリストの求人・案件

常駐
案件内容

スタートアップの研究開発部門にて、DNAメチル化（エピゲノム）データを用いた統計解析業務を担当します。 チーフサイエンティストやバイオインフォマティクスチームと連携し、解析結果を医学論文や学会発表で用いるための「質の高い図表」としてアウトプットすることが重要なミッションです。
・エピゲノムデータ、健康診断データ等のクレンジング・整形 ・探索的データ分析（EDA）および仮説検証 ・論文投稿・学会発表用のデータ可視化（R/ggplot2等を用いたPublication Qualityの作図） ・統計解析（回帰分析、生存時間解析など） ・PythonおよびRを用いた解析パイプラインのコード整備
必須スキル
・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験（Pandas, Tidyverse等）
・論文やレポート向けの高度なデータ可視化スキル（見た目を美しく分かりやすく整えられる能力）
・統計学の基礎知識
・他職種（研究者・エンジニア）と連携して仮説検証を進めるコミュニケーション能力

募集終了
【データアナリスト】アルゴリズム設計・研究企画の求人・案件

常駐
案件内容

生物学的年齢を再定義するアルゴリズム・アーキテクト
・エピジェネティクス情報を用いた新規エイジングクロック（生物学的年齢）算出ロジックの考案 ・臓器別（脳・心臓・腸など）の老化予測モデルの要件定義および実験計画の策定
・深層学習（LLM等）をバイオデータへ適用するためのアーキテクチャ設計および技術選定
・解析結果に基づく「病気にならない体作り（介入方法）」のサービス化に向けた仕様検討
必須スキル
・機械学習・深層学習を用いた新規アルゴリズムの研究開発・実装経験 ・論文からの先行研究調査および実装（SOTAのキャッチアップ）能力
・不確実性が高いデータ（正解が曖昧なデータ）に対する評価指標（F1スコア、再現率等）の設計能力

募集終了
【Python/R】機械学習モデル構築・実装の求人・案件

常駐
案件内容

生命のコードをAIに学習させる。LLM×深層学習エンジニア
・Python/PyTorchを用いた深層学習モデル（CNN/Transformer等）の構築・学習・評価, ・大規模言語モデル（LLM）技術を応用したエピジェネティクス解析モデルの実装
・特徴量エンジニアリングおよびハイパーパラメータチューニングによるモデル精度向上
・Git/GitLabを用いたチーム開発（プルリクエスト、コードレビュー）およびモデル管理, ・クラウド環境（GCP/BigQuery等）を用いた学習基盤の活用
必須スキル
・PythonまたはRを用いたデータ分析の実務経験
・機械学習モデル構築の実務経験、または同等レベルの知見
・分析結果を整理し、改善案まで含めて言語化できる能力

【データアナリスト】大手ネット銀行向けのazure synapse analyticsを使用した分析の求人・案件

リモート
案件内容

・データ分析
・DWH構築
・データ統合

＜環境／言語／ツール＞
azure synapse analytics
必須スキル
・複雑なデータ処理に関わるプログラミングの広範な知識
・データ作成の正確性（納品に耐えうるデータ作成）
・上記スキルを満たす方

募集終了
【Python/R】AI／機械学習を用いた研究開発支援の求人・案件

常駐
案件内容

・研究開発（R&D）領域におけるデータ分析・機械学習業務
・データ収集、前処理、品質確認（欠損・外れ値・分布確認 等）
・探索的データ分析（EDA）、可視化、仮説検証
・機械学習モデルの構築および評価（分類／回帰／時系列／異常検知 等）
・特徴量設計、評価指標設計、データリーク検知
・分析結果のドキュメント化、再現性を意識した社内共有
・適性に応じてモデル開発高度化、AI×DB活用、MLOps領域への関与あり
必須スキル
・PythonまたはRを用いたデータ分析の実務経験
・機械学習モデル構築の実務経験、または同等レベルの知見
・分析結果を整理し、改善案まで含めて言語化できる能力

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