Rの案件一覧

➀データ加工
・BigQueryやDataformを駆使し、グループが保有する膨大なデータをビジネスで活用可能な情報へ昇華させる
・通信販売事業での購買履歴やGA4データ、各種サービスの会員データ等、ドメインの異なる多様なデータをモデリングし最適なデータマートの構築

②データ可視化（BI画面作成）
・LookerStudioを用いて、直感的に状況がわかるダッシュボードの開発
・経営層や各事業責任者が閲覧するBI画面の開発

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

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

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

・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

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

そのデータが「科学的発見」になる。世界へ発信するアナリスト
・AI学習用データの収集・測定・取り込みパイプラインの構築・運用
・R言語を用いた統計解析および論文掲載用クオリティの図表（Figure）作成, ・Python/Rを用いたデータの前処理（欠損値処理、正規化）、加工
・社内外へのプレゼンテーション資料作成およびデータ可視化支援 ・データベーススペシャリストと連携したデータ抽出・品質管理

・R言語またはPythonを用いたデータハンドリングおよび可視化の実務経験
・複雑なデータを論文やレポート向けに分かりやすく図解・グラフ化するスキル
・SQLを用いたデータ抽出・集計業務の経験

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