社会心理学の理論を応用し明らかになったエビデンスに基づき、人の行動そのものを変える仕組みづくりを、クライアントと一緒に取り組むことが、あなたの仕事です。

扱う領域は、教育・労働・医療・観光・結婚など、身近で社会生活において重要な領域です。
これらの領域において今回は、【働きがい・法人支援】【教育・学校法人支援】【企業のマーケティング支援】などを担う方を募集します。

私たちの仕事を一部紹介いたします。

例えば教育の領域では、
年1～2回開催している単独セミナーには、多くの経営者や広報担当の先生方にご参加いただいており、
事後アンケートでは回答者全員から「講演の内容が参考になった」という高い評価を頂戴しております。
考え方に納得いただいたら、個々の学校の課題や状況に応じて、「選ばれる学校になるためにはどうするべきか？」を検討し提案をしていきます。

大学や専門学校の理事長や、教育・広報の責任者などに直接働きかけながら、本当に価値のある学校に人が集まる仕組みを一緒に加速させることで、学校そのものがどんどん変革していきます。
支援開始から結果が出るまで、1年～数年がかりで取り組みます。じっくり腰を据えて
クライアントに向き合ってください。多くの教育機関の変革を支援することで、社会全体を変えていける。
そんなスケールの大きい仕事です。

働きがいの領域においても同様に、
経営層や職場改善の中心となる管理職層、人事部門の担当者や労働組合の役員に対して
働きかけていくことが求められます。意識調査を実施して職場の実態を把握するのは、
あくまで会社や職場をより良くしていくためです。そのためには、調査結果に一喜一憂するのではなく、
そこから得られたエビデンスをもとに、具体的な改善アクションにつなげていかなければなりません。

意識調査を真の意味で活用してもらうためには、私たちがどのような理念のもとにサービスを提供しているのかを
クライアントに十分に納得してもらうことが不可欠です。我々にしかできない独自の技術や理念を伝え、
選んでもらったクライアントとは、設計から報告まで半年がかりでやりとりします。
意識調査の結果を伝える報告書を作成するだけでなく、会社や職場、ひいては社会をより良く改善していくための
パートナーとしてクライアントを巻き込んでいくことも求められる仕事です。

◇「進学活動・キャリア教育」研究事業
教育・学校への進学活動や、教育成果に関する長年の研究を元に、全国の大学や専門学校に対して、マーケティングや教育改善のサポートを行います。
大学や専門学校の首脳陣と直接やり取りしながら、調査の企画・設計・分析を行い、運営改善について議論します。また、学会などで研究成果を発表します。

◇「病気・健康関連行動」研究事業
研究者と共同で研究会を実施し、人々の病気関連行動や健康行動について研究や議論を行っています。
研究会で得た病気や健康一般に関する知見を特定の疾患や健康行動にも応用し、それらに問題意識を持つ医療関連企業などとともに、議論を重ねながら調査を計画・実施します。
調査によって、病気や健康に関する課題の現状やメカニズムを把握し、よりよい治療・健康のための着想を得たり、健康への啓蒙活動を行うために必要なデータを提供しています。

◇「観光行動」研究事業
人々の観光行動のメカニズムについての研究を、大学の研究者などと共同で実施しています。
旅行満足や旅行の検討プロセス、観光地の魅力など、一般的な「観光行動モデル」の探求を進めながら、調査・研究を行い、企業や自治体の施策立案、課題解決のサポートに取り組んでいます。

◇産業組織心理学事業
ワーク・モティベーションと組織の課題や風土との関係を分析し、課題解決に向けた組織の在り方を考察します。
経営陣に対し、組織の現状分析の結果を報告し、研究知見や他社事例を踏まえ、今後の組織や施策の方向性、結果の活用方法についてディスカッションを行います。

それぞれの事業は複数の人々がチームを組んで関わります。
個々人の発想に基づいて意見を出し合い、グループで議論を重ねることによって、個人では得られないクリエイティブな成果を上げていきます。
一人が一つの分野を担当するのではなく、複数の分野に関わるので、多様な人々との出会いや様々な発見があります。

お客様の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリード。案件は以下のようなものがあります。
・電力需供計画の最適化AIソリューション開発
・配船計画の最適化AIソリューション開発
・センサデータを用いた時系列予測、異常検知ソリューションの開発
・位置情報データを用いた人流分析、シミュレーション作成

具体的には、以下のような業務をご担当いただきます（能力と希望ベースで担当領域を相談）。
・お客様の課題解決のためのデータ集約、クレンジング、可視化、解析業務
・機械学習エンジンの設計、実装、分析結果等のレポーティング
・シミュレータの実装
・社内のデータサイエンティストを対象にした技術力向上のための教育活動
・SaaSプロダクトの開発における技術ディスカッションに参加

＜業務環境と魅力＞
・何よりグリッドを強くするのは、全社員に共通する「社会をよくしたいと思う志」です。機械学習、強化学習、量子コンピューターという最先端技術に投資すると同時に、その技術がどのように実社会・インフラ現場で使われ続けるかを全社員が日々考えています。
・「物理、数学、工学の博士多数」＋「重工やメーカ出身社員のドメイン知識」＋「コンピューターサイエンス専門家」＋「数理最適化の実務20年経験のプロ」で構成されたエンジニア組織。お客様のそれぞれ異なるニーズや制約条件に対して、柔軟かつ確実なソリューションを提供しています。
・数多いプロジェクトノウハウと顧客ネットワーク、専門家アドバイザーによる最新技術教育が社員の活躍をサポートしています。
・フルフレックス、フルリモート制度と、フランクなコミュニケーション文化が、裁量権を持って自由に行動する業務スタイルを支えます。

・バイオセンサの研究開発に向け、培養細胞の遺伝子改変や機能評価、タンパク質の機能改変の開発等に取り組んで頂きます。
・バイオ複合分野の技術開発が必要となるため、工学や情報科学など他分野の社内外の研究員と協議しながら共同で研究開発を進めて頂きます。また、試作品を用いた評価系の構築を行い、改良に向けた課題の洗い出し、解決策の提案ならびに実験計画の立案と実証実験を行って頂きます。
・化学品安全性評価に係る基盤研究で培った様々なバイオ技術の活用出口として、新規事業創出に向けた提案を行って頂きます。バイオ融合領域での研究開発や新しいバイオ製品の実用化に興味があり、意欲的に製品開発に取り組んでいただける方を歓迎します。

ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。
データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。

＜具体的な職務内容＞
・CADDiに蓄積された製造業関連データ（図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など）の収集、加工、分析
・製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発
・機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用
・データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション
・新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入
・ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援

【入社後のイメージ】
まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月?半年での受注を想定しています。

【仕事のやりがい・魅力】
・製造業における最大規模のデータ量を扱える
CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万?数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。

・Global SaaSトップクラスの成長スピード
日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百?数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万?数億円規模の大型案件を仕掛けています。

・一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる
クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。

・チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える
カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。

【募集背景】
「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」
お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。
製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。
同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。

■職務概要：
同社では「新規作用機序に基づく皮膚疾患治療薬」の開発を進めております。分野は生物・化学・医学・薬学・獣医学など幅広く求めています。
特に非臨床試験の「基礎研究業務」「医薬品開発業務」に従事していただける方、特に低分子化合物の創薬経験者を求めています。

■業務詳細：
・薬効薬理試験
・薬物動態試験
・薬物分子構造最適化（低分子化合物）
※上記のうちいずれかをお任せいたします。

生成AIをはじめとした、AIの応用研究に携わっていただきます。

・OCRモデルの開発・改善
AIモデルの設計・学習
モデル設計
既存エンジンとの比較・最適化

・前処理・後処理パイプラインの構築
画像の歪み補正・ノイズ除去・傾き補正
テキストの整形、構造化（表形式の抽出など）
誤認識の補正ロジック開発（言語モデルとの連携）

・データ収集・アノテーション
学習に必要な画像・帳票・文書の収集
自動アノテーションツールの導入・チューニング

・精度評価・改善
モデル精度（文字認識率、フィールド単位の正解率）の可視化とレポーティング
分析からの誤認識要因特定と改善ループの構築

・クラウド・エッジでのデプロイ
推論API化、オンプレミスまたはクラウド上での実装・運用
モデルの軽量化・最適化（Quantization, Pruningなど）

・関連技術との統合
生成AIとの連携（例：読み取った情報を要約、補完）
RPAやERPシステムとの連携による業務自動化への統合

【主要な技術スタック】
・バックエンド：Python
・フレームワーク：PyTorch、TensorFlow
・インフラ：AWS,GCP
・その他：Docker,Slack,Linear,GitHub

下記のような研究・開発業務に従事していただきます。
■化学分析(有機、無機、構造解析）
○?分?・有機化合物のNMR測定およびスペクトル解析
【使?機器、技術】溶液NMR、固体NMRの測定、抽出など試料の前処理、COSY、 HSQC、 HMBCなど?次元NMRのスペクトル解析
○次世代製品材料開発のための透過電?顕微鏡(TEM)等によるナノメータサイズの測?
【使?機器、技術】FIB、SEM、TEM、クライオミクロトーム
■機能性材料の研究開発
○ポリプロピレンの研究開発(重合実験等)
【使?機器】 ?圧オートクレーブ、MFR、DSC、IR、GC、SEM
○機能性フイルムの研究開発
【使?機器】GC、DSC、SEM、TEM、FT-IR 等
○新規磁性材料の研究開発
【使?機器】SEM、TEM、熱分析、PPMS（物理特性測定装置）
■有機合成（ライフサイエンス系）／未経験採?／無期雇?派遣
○短鎖ペプチド、オリゴ核酸等の低分?化合物の合成 【使?機器】 HPLC、MS、NMR
○核酸医薬の合成および評価 【使?機器】NMR,GC,HPLC,LC-MS
○医薬品関連化合物の合成研究、及び分析評価 ・ペプチドなどの中分?医薬品に関するプロセス研究 【使?機器】NMR、GC、HPLC、LC-MS

プロジェクト単位で仕事に従事するため、スキルが身に付きやすいことが特徴です。

下記のような研究・開発業務に従事していただきます。
◇バイオ系（細胞実験／動物実験／微生物／遺伝子／タンパク／抗体　ほか）
例）
◇バイオ医薬品の研究開発
●バイオ医薬品の製造プロセス開発研究・・・細胞培養、微?物培養、各種機器分析を?いた培養プロセスの検討・評価及び確?など
●バイオ医薬品原薬の精製?程の開発・・・HPLC試験及びELISA試験等
●バイオ医薬品原薬の品質保証・・・試薬発注、原料、中間体、製品のサンプリング。機器分析（HPLC、電気泳動、吸光光度計）。環境分析（?質、廃液なので分析、微?物培
養）
◇再?医療分野に関する研究開発
●iPSミニ臓器技術を基盤とした創薬応?研究 ・論?からのプロトコル確? ・iPS細胞の維持培養 ・iPS細胞各種細胞への分化誘導・細胞評価（qRT-PCR、各種ELISA、免
染）
●あるターゲット（社外秘）に向けたiPS細胞を?いた製品の研究開発 ・iPS細胞培養実験（継代、培地調整、交換、顕微鏡観察） ・RT-PCR、PCR、核酸の取り扱い
◇診断薬開発、バイオマーカー探索
●診断デバイスの開発・抗体作成から評価・PCRを含む遺伝?解析、ELISA等での抗体評価、組換え蛋??産等を?う。
●?学、外部機関との共同研究におけるバイオマーカー探索 ・代謝物、ペプチド、タンパク質等の質量分析及び定量データの取り纏め（GC-MS、LC-MS、HPLC） ・薬物動
態試験
●遺伝?関連検査キットの開発
◇新薬（主にがん領域）の研究開発

プロジェクト単位で仕事に従事するため、スキルが身に付きやすいことが特徴です。

●仕事概要
配車アプリ『GO』（https://go.goinc.jp/）やDRIVE CHART事業（https://drive-chart.com/）を支えるデータサイエンティストとして、タクシー需要共有予測や危険運転行動検知などの機械学習モデル・アルゴリズム構築に関わる要件定義、仕様策定、データ分析、データ前処理、AIサービス実装、精度改善など、予測モデルを実サービスに適用するために必要な幅広い業務に携わっていただきます。フットワーク軽く様々な課題解決を実行できる方をお待ちしています。

■本ポジションは、
・AI技術開発部 アルゴリズムグループ
・AI技術開発部 データサイエンスグループ
どちらかの配属を想定しています。

●業務内容
・事業部門または顧客とのコミュニケーションによる、予測モデル・アルゴリズムの要件定義、設計
・多様なデータソースを元に、機械学習を中心とした予測モデル・アルゴリズムの構築、精度改善
・実サービスへの予測モデル・アルゴリズム組み込み実装とその継続改善、モニタリング

●募集背景
・アルゴリズムグループ
タクシーアプリ『GO』では、革新的なアプローチとデータドリブンな意思決定に注力しており、成長戦略の一環としてデータサイエンスチームを強化することが重要です。
データに基づくイノベーションを推進し、より一層優れたモビリティサービスを一緒に作っていく仲間を募集しています。

・データサイエンスグループ
次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』は、機械学習技術を駆使した交通事故削減支援サービスです。
危険な運転行動を検出・分析した結果をドライバー様に提示することで、安全運転への行動変容を促進します。
データサイエンティストは、車両に取り付けられたセンサ、カメラのデータから危険な運転行動を検知するモデルの開発・運用を行います。検知モデルの精度を改善するだけに留まらず、高速化、コスト削減にも取り組みます。
また、新機能のためのモデル開発も行います。 一緒に世の中を安全にするために活躍してくれるデータサイエンティストの仲間をお待ちしています。

●解決したい課題
・アルゴリズムグループ
顧客満足度の向上やドライバーの収益最大化などの様々な課題に直面しています。
データサイエンススキルを駆使して、配車システムの効率化のためのアルゴリズム開発や、施策の効果検証を担当します。

・データサイエンスグループ
交通事故という社会課題を解決する一助を担います。普段の危険な運転行動をAI技術で検出することでユーザーであるドライバー様に危険な運転を反省し減らしてもらうことで運転行動を安全に変容してもらうことを目指します。

●本業務を通じて得られる経験
・実験だけで終わらず、泥臭い作業も含め、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、運用する経験
・累計数億kmを超える走行データから得られるGPS/加速度/ジャイロなどのセンサーデータや、数十万枚を超える画像データなどを用いて学習された画像認識モデルの推論結果を始め、多様なデータを活用する経験
・サービス要件を満たしつつ技術的に解決可能な問題設定を行い、サービス実装まで自ら推進する経験

●開発環境
プログラミング言語：Python
ライブラリ：pandas, scikit-learn, LightGBM, TensorFlow, PyTorch
データベース：BigQuery, Aurora(MySQL)
可視化：Redash, Kepler.gl, Plotly

●所属組織
■アルゴリズムグループ：8名
事業部、PdM、エンジニアなどの担当者と連携しながら、課題発見や施策検討を行い、実サービスにおいて必要な機能追加や改善を推進します。

■データサイエンスグループ：7名
AIドラレコサービス『DRIVE CHART』の危険運転行動を検出する予測モデルの構築、運用を担っています。機械学習をサービスに実応用することを一番大事にしており、データと向き合い予測モデルの構築、改善を行っています。

●仕事概要
GO Inc.の各種モビリティサービスを通じて発生した交通情報ビッグデータの活用を通じて、身近な交通を劇的に進化させるための仮説構築からデータ収集・分析・可視化・自動化などのデータによる意思決定プロセスの実行と、当社のデータについての戦略立案までをお任せします。
データ分析により、モビリティサービスの利用者と運び手への理解を深め、需要と供給に影響を与える施策を評価し、不確実性を適切に取り扱うことで事業の未来を予測する中心的な役割です。身近な交通の進化にチャレンジしてくれる方をお待ちしています。

●業務内容
・データドリブンなアプローチで、曖昧で困難なビジネス課題を解決する
・事業部門とのコミュニケーションにより、仮説を立て、分析の方向性を決める
・モデリング、分析、実験、シミュレーションなどのデータサイエンスの手法を実行する
・事業部門に分析内容を共有し、事業の方向性に対する決断をサポートする

●募集背景
GO Inc.ではタクシーアプリ『GO』を中心に、モビリティ業界のデジタル化を推し進めています。
そのためには、モビリティを利用するユーザだけではなく、運行責任を負う事業者、実際に運転をするドライバー、法整備を進める政府・中央官公庁、課題に直面する地方自治体など、様々な関係者とともに、モビリティのあるべき姿を考え、そして実行に移していく必要があります。
決められた正解も無い中で、戦略レベルで何を描くべきか、戦術レベルで実行したことが効果があったのかについて、真正面から考えられるような分析スキルやビジネススキルを持った仲間を集めることが急務となっています。

●解決したい課題
・長期的なユーザ行動のモデリングと推定
・売上とコストをユーザレベルで管理するユニットエコノミクスの健全性評価と改善パラメータの推定
・供給力不足に対する施策の効果量シミュレーション
・場所、時間帯、天候、タクシー利用意向などを考慮した顧客体験と継続・離脱の関係を明らかにする

●本ポジションの魅力
ビジネス意志決定者と直接コミュニケーションを取りながら、自分の分析結果を使って、会社の根幹に関わる意思決定や製品の変化に携わることができます。

●開発環境
プログラミング言語：Python、R
ライブラリ：pandas、statsmodels、lightgbm、pymc、econml、dowhy
データベース：BigQuery
可視化：plotly、Kepler.gl、Looker

●所属組織
AI技術開発部分析グループは4名体制です。
Lookerでの集計・可視化などの分析依頼については、プロダクトマネジメント本部 データインテリジェンス部が対応しています。
プロジェクトベースで進めたい新規機能案件や、シミュレーション、モデリングを伴う案件は、分析グループが担当し、事業責任者や渉外、マーケなどの担当者と一緒にプロジェクトベースで進行します。プロジェクトスケジュールは定式化されてはいないため、内容に応じてスケジュール調整しながら行っています。
また、分析グループでは「統計的因果推論」の技術に注目し、週1回の勉強会で積極的に知識のアップデートを図るなど、自己研鑽を欠かさないようにしています。

【概要】
産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、自動運転や自律走行ロボットの実用化など、様々な課題を持つお客様向けに、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェアの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。

【具体的な職務内容】
・自動運転を実現するためのソフトウェア開発
・AGV／AMR向けロボットシステム開発、データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェア開発
・数理最適化分野のコンサルティング・開発サービスおよび量子コンピュータ等の次世代アクセラレータ向けソフトウェアの開発
・データセンター向けNVMe SSDファームウェア開発（組込みソフトウェア開発）
・FPGAをアクセラレータとして活用するシステム開発
・組込み機器に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発(例：4K8K機器・ADAS・医療画像処理・検査装置)
・機械学習アルゴリズムや深層学習技術を利用したソフトウェア及びソリューションの開発
・金融系システム（デリバティブプライシング）開発

【プロジェクトのやりがい】
・顧客との直接取引が多く、次世代の技術や最先端の技術に携わることができます
・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です
・低レイヤのソフトウェア技術が活かせるプロジェクトが多数あります
・ソフトウェアエンジニアでも、技術分野とビジネス分野両方のキャリアパスが用意されています

【具体的な業務】
大学の教授や企業の研究部署の担当者より材料サンプルを預かり、本社内に設置している装置にて分析を行います。
結果のレポートを企業へ報告するところまでお任せします。
分析するだけのお仕事ではなく、顧客のお悩みや課題を自身でお伺いした上で分析を行い、作成したレポートの結果で新製品の開発が進みます。
■顧客：研究所、企業の材料開発部門、分析グループ、大学の研究室等

【配属先の役割・組織構成】
配属先の応用研究室には現在1名(30代・博士)が所属しています。

【キャリアパス】
大卒８年目（３０歳）で主任研究員へ昇格、その後は上席研究員（課長クラス）、室長（部長クラス）への昇格をキャリアパスとして設けています。

【その他（研修制度など）】
研修制度と銘打った定番の研修項目はありませんが、新入社員の経験に沿ったOJTを実施しております。

【具体的な業務内容】
・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
・データ活用プロジェクト(※)： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。

ライフサイエンス・マテリアルサイエンス分野の研究支援を行う当社にてクライアントの研究プロジェクトの一員として参画いただき解析・シミュレーションやデータベースの構築をお任せします。

・研究機関等の研究支援
・コンピューターハードウェア・アプリケーションの提供
・HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)環境構築・保守
・バイオ関連データベースの開発及び構築
・バイオインフォマティクスデータ解析
・プログラム開発
・コンサルティング
など※IT技術を活用した教育・研究環境を構築するための総合サービスの提供を行います。
【クライアント例】大学、国の研究機関、製薬会社の研究所等

【職務内容】
〇スタッフサービスの社員として、大手一流メーカー（同社取引先企業）の
　 研究開発、新製品開発、設計などのプロジェクトメンバーとして業務を
　 行ないます。
　 主な業界は、自動車・半導体・航空・宇宙・デジタル家電・情報通信機器・
　 IT・WEB・プラント・化学・バイオ・医薬・ロボット・医療機器・環境・エネルギー
などです。

データックは、製薬企業を顧客としたデータベース研究受託支援事業を行っています。
大手製薬会社を含む20社近くの製薬企業と取引を実施し、直近2年間で前年比売上平均100%の成長を達成するなど、急成長しています。
プログラムマネージャーとして、データベース（レセプト、DPC、電子カルテ、レジストリ）を用いた疫学研究について、研究計画策定、解析実務、論文執筆のディレクションなどをお任せします。
データベース研究案件が急激に増えているため、主に研究実務に加えて、各プロジェクトマネージャーのディレクションをご担当していただくことを想定しています。

■業務内容
主な職務内容は下記となります。
・各プロジェクトの進捗管理
・データベース研究の実務
・研究計画の策定
・統計解析の実施（弊社内の専門スタッフへの依頼、アウトプットのディレクション業務となります）
・文献レビューや論文化の実施（弊社内の専門スタッフへの依頼、アウトプットのディレクション業務となります）

■一緒に働くチームについて
現在の部門は、正社員7名で、非常勤職員や業務委託の方を含めると総勢約15名です。
チームメンバーと協力しながらプロジェクトを進めることができる環境です。

本求人は研究職のオープンポジションです。
民間企業での研究経験者はもちろん、学生時代（学士・修士・博士課程）の研究経験、ポスドクなどアカデミアでの研究経験をお持ちの方を対象としています。
専門性やご経験、ご希望に応じて、書類選考通過時に最適なポジションをご案内いたします。

＜配属組織＞
技術開発本部
当社の幅広い事業分野で培った知見や技術力をもとに、横断的に新たな価値を創造し、お客様や社会が抱える課題の解決に貢献しています。
※当部署の組織図は 【こちら】
※当社のコア技術に関する情報は 【こちら】

＜ポジション例＞
以下のような部署への配属を予定しています。
専門性やご経験、ご希望に応じて、書類選考通過時に最適なポジションをご案内いたします。
※ご希望条件（勤務地や配属部署、専門性）がございましたら応募書類に記載ください。

●ソリューション技術センター 成形加工研究室
金属板材（薄鋼板・アルミ板など）のプレス成形における課題に対して、数値シミュレーション技術や実験技術、AI技術を活用して、ソリューション提案を行う。

●プロセス技術センター 鉄鋼プロセス技術開発室
素材製品（鉄鋼、鋳鍛鋼、チタン、鉄粉など）の製造工程における課題に対して、燃焼・伝熱・流動・圧延・加工・計測・制御の要素技術を活用して、高品質・高歩留・省エネ・高生産性を実現する。

●機械研究所 構造強度研究室
素材製品（鋼材、アルミ、銅板、チタンなど）の構造・強度における課題に対して、数値解析やシミュレーション、物理モデル開発、実験技術を活用して、安定生産や高強度化に向けて品質予測・改善検討・提案を行う。（数値解析と実機データを連携したデジタルツインの構築）

●機械研究所 化学技術研究室
有機物や高分子の知見に基づき、素材製品の潤滑性／表面機能／機械やプロセス製品性能評価手法の確立や性能改善を行う。

●デジタルイノベーション技術センター メカトロニクス研究室/計測技術研究室/生産マネジメント研究室
グループのDX推進に向け、先進技術の獲得/開発及び、事業展開を図り、DXに関する「技術担保」「人材育成」「データ活用基盤整備」を担う。

等
※上記は一例となりますので、求人すべてでご経験にマッチするポジションを検討させていただきます。

＜キャリアパス＞
ご経験や年次に応じて以下のようなキャリアパスを想定しています。
・メンバークラス
上司や先輩と共に研究開発テーマを実行してもらう中で技術専門性、研究推進スキルを高度化していただきます。専門性を磨くため、学会発表や論文投稿、学位取得、海外留学も推奨しています。

・中堅クラス
事業への貢献を拡大し、新しい研究開発テーマを探求するため、適性に応じて事業部門へのローテーションやお客様へのゲストエンジニア派遣を行います。これにより、幅広い経験と知識を身につけることができます。

・管理職クラス
研究チームや研究室を先導するリーダ・マネジメントを担っていただきます。また、社内外から技術力を認められた研究者には、高度専門職（研究首席や上席研究員）としてのポジションも用意されています。

当社で実施する各種研究・開発をリードいただく人財を募集いたします。

具体的な業務内容は以下のようなイメージです。
・酵素等を用いた効率的なタンパク質抽出
・各種分析試験（一般成分分析等）、外部機関への分析依頼
・実験データ処理、データ整理
・飼育試験（外部委託）による給餌効果の検証
・研究レポートの作成、その他社内外資料の作成（補助金等）
・外部有識者との打ち合わせ

使用機器など
インキュベーター、分光計、凍結乾燥機、真空乾燥機、オートクレーブなど

当社ブランクス部にて、最先端の半導体デバイスを製造するために不可欠な光学部材の開発をする業務をお任せ致します。当社で戦略事業として注力する組織の中で、最先端領域でキャリアを形成することが出来ます。


【詳細】(1)PVDプロセスの生産技術エンジニア業務 (2)PVDプロセス設備の維持管理・品質改善を行うエンジニア業務 (3)（1）,（2）を統括するマネジメント業務 【顧客】海外の大手半導体デバイスメーカー 【製品】最先端の半導体デバイスを製造するために不可欠な製品を生産

当社は高品質ウレタン原料を活用し、建築分野、土木分野からの幅広いニーズにお応えするために、さまざまな製品を供給しています。今回は、弊社にて扱っている製品の研究開発をお任せ致します。

【業務詳細】
・製品開発､製造：配合設計に従い､ポリマーと資材を均一に混合分散させる
　※ポリマー合成や混練り
・材料評価､分析：シートサンプル作製、物性測定（粘度・防水性・色味・引っ張り・圧縮など）、データ整理、解析等

【職場環境】
・グループ基盤が整った安定した職場環境です。
・福利厚生および各種制度が充実しています。
・化学系建材分野における高い専門性を身に着けられます。
・業界内でのシェアトップクラスの現場でご活躍いただけます。
・住環境の面から社会貢献できるという仕事へのやりがいがあります。

【配属組織】
配属先は、研究開発部の商品開発グループとなります。社員３名、派遣１名が在籍しており、基本的には新規開発をメインに業務を行っております。
同じ研究開発部には商品技術グループもあり、社員４名、派遣１名が在籍しています。こちらのグループでは現在販売している商品のフォロー、営業担当に対してのテクニカルサポート等をメインに行っております。

※その他：
化学物質を扱う業務となるため、有機溶媒、アミン、イソシアネート等に対してのアレルギーをお持ちの方は就業が難しいかと存じます。

【業務内容】
・社会的課題の調査と構造整理
・ビジョンやシナリオを描く事業企画
・人間関係やボトルネックの洞察
・リスクマネジメントなども踏まえたプロジェクト設計
・多くの関係者を動かしながら目標を達成するプロジェクトマネジメント

【代表的なプロジェクト】
「家での早期発見プロジェクト」
住宅で起きる緊急性の高い疾患/事故を非接触センシングで早期発見し、早期治療に繋げるサービスを実現することによって社会コスト削減を目指すプロジェクト

＜その他プロジェクト＞
・「脳梗塞」細胞治療薬の開発（子会社にて）
・再生医療分野の新規事業立案
・自動培養装置の事業戦略提言
・日本発・最先端医療機器の海外展開
・次世代バイオセンサーを活用した感染症予防インフラ構想
・私立大学医学部の産学連携支援
・肝炎対策普及啓発実施計画立案（H24）
・新型インフルエンザ対策（H20厚生労働省特別研究）

【事業内容】
ライフサイエンス事業部は、ヘルスケアの領域で事業の創出に取組んでいます。
また、子会社NCメディカルリサーチ社の事業運営も同事業部が担当しており、再生医療の分野で事業推進をしております。

ご経験によっては、2023年4月にイーソリューションズからカーブアウトしたTotal Future Healthcare（TFH）社の業務に携わっていただく可能性もあります。具体的には「急変の早期発見」「軽症での早期発見」のため、国内外の最先端モニタリング技術で早期発見し、病院へ繋げる一気通貫サービスを構築などになります。
これにより、TFH社では日本の医療費/介護費削減を目指しています。

■業務内容：
京大発新素材「多孔性配位高分子PCP/MOF」を含む次世代多孔性材料を活用した事業展開を行っています。当該材料の探索スクリーニング、in-silico分子設計、機能評価、合成手法開発、量産化手法開発、評価システム開発、機能評価のいずれかをお任せします。
※ご経験等により、アシスタントでの打診となる場合がございます。その場合、スキルにより入社後1～2年程度で研究員としてご活躍頂く事も可能です。

■組織構成：
研究開発部門では4チームに分かれており、研究員と研究アシスタントで30名弱が在籍しております。(平均年齢30代中盤／女性比率40％程度)

■事業実績：
2020年、当該新素材を用いた日本国内初の実用化（フッ素樹脂の耐久性向上）に貢献しています（記事は日経新聞に掲載）。また、開発中の次世代高圧ガス容器CubiTanに関しては2021年にβ版の認可を取得し、市場での実証実験が開始しています。2023年5月1日より神戸ポートアイランドに建設した新拠点での操業を開始し、事業拡大に向け進んでいます。

■業務概要：
・熱電発電モジュールの研究開発業務
・熱電発電システムの開発業務
・設計、検査、品質管理、モジュール化

◎製品：自立電源（独自特許の熱電発電モジュールとそれを用いた発電ユニット、電源回路で構成）
熱電発電モジュール…熱として無駄に放出されたエネルギーを電気エネルギーに変換するモジュール
開発例）工場の余剰蒸気を用いて産業機器のモータなどの工場の電力として活用、パイプやモータ、ポンプなどの熱を利用してセンサや監視カメラなどの電源として活用

◎担当フェーズ：発電ユニットの熱・機構設計開発（シミュレーション、試作・評価）、電源回路設計、量産工程移管
※複数名でチームを組み役割分担。週1回以上のMTGを行いながら進めます。

■組織構成：
30名在籍（本社：5名、R&D阪大拠点：20名、R&D桂拠点：5名）
※20代～60代まで活躍。開発の面白さ・WLB観点で大手からの転職者も有。
※未経験業務・分野でもOJTで数年かけてじっくり育成・1から勉強頂くのでご安心ください！

■事業の強み：
（１）熱電市場は省エネ・脱炭素・IoT化の推進で2026年には1100億拡大。
（２）全一次エネルギーの45%が再利用できる対象。同分野で国内競合はなく海外競合と比べて下記強み有！
・2分の１のコスト　半導体技術の応用で実現
・3倍の発電効率　他社と違って同社は柔軟性のある形状。密着性が高いため効率がいいです！
（３）ENEOS、全日空商事など様々な企業・団体から億単位の出資。

■経営理念：
半導体事業における豊富な経験と、熱電発電に関する独自技術を基に、地球上に莫大に存在する低温排熱（約300度以下）を、効率よく電気エネルギーに変換し回収する熱電発電の普及を図り、エネルギーの効率的な利用を促進することにより、SDGsに対応する持続可能な社会の構築に貢献します。

■業務内容：
海外から新たに導入する最先端理化学機器（細胞生物学系装置、創薬系装置）のフィールドアプリケーションサイエンティストです。
50数個ある機器の中から3－5製品をご担当いただきます。
購入前、購入後のクライアントに対して具体的な使い方のデモンストレーションを行います。
クライアントの求める研究や課題、アウトプットに合わせたご提案も行っていただきます。

■業務の流れ
（1）まずは、生命科学、生物学、農学、薬学、食品化学等のバックグラウンドを活かして、導入機器のトレーニングを受けます。
（2）クライアントは、製薬系企業がメイン。研究開発プロセスを簡素化する次世代機器についてその特性や有用性をお伝えして、導入を進めていきます。
デモンストレーション、依頼分析、新規測定法の開発／有用な製品やアプリケーション情報の発信／顧客ニーズに即した製品システムを提供する為の営業への情報共有、開発部門へのフィードバック等
（3）導入後も、顧客フォローアップなど営業担当やサービスエンジニアと連携して行います。

■取り扱い製品：創薬スクリーニング装置、細胞生物学関連装置、3Dバイオプリンター、フローサイトメトリー、分析機器、省人・自動化装置　等
※お客様先への出張はまれにあります。

・大規模言語モデルを用いた、研究開発ツール（自社プロダクト）のソフトウェア開発
・研究開発ツールの活用支援
量子コンピュータが実用化すると、材料・素材開発の分野は大きく変わることが期待されています。材料開発における量子コンピュータの活用を広げる上で、研究開発の手段として計算科学が広く普及することが不可欠となります。

具体的な場面で計算を実行する上では、研究開発の目的や解決すべき課題を整理した上でモデル化することが壁となっています。そこで、理論に基づくモデル化など研究開発を支援するための、大規模言語モデルを用いたアプリケーション・ツールの開発および導入の支援を行っていただきます。

具体的な取り組みについては以下のケースをご覧ください！
■量子スタートアップがLLMを活用して研究開発現場の革新を目指す理由
https://qunasys.com/case/posts/9pgeh_8h4/

■材料開発データベースの整備により 社内コミュニケーションを活発化、開発力の向上へ
https://qunasys.com/case/posts/lhog7h29nu/

【得られる経験・スキル】
・新たな価値創出経験：研究開発のモデル構築を実用化し、より多くのお客様に使って頂くことを通じて、新たな価値を社会に送り出す経験が得られます。
・最前線での課題解決体験：お客様の具体的な課題解決にツールがどのように役立つか、技術的な最前線での現場経験を通して、実践的なビジネススキルとソリューション提案力が向上します。
・プロジェクトマネジメント経験：顧客との折衝や複数プロジェクトの管理を通じて、実践的なプロジェクトマネジメントのスキルを磨くことができます。
・コミュニケーション力と折衝力の強化：顧客との直接的なやり取りを通じて、技術的な提案だけでなく、対人コミュニケーションや折衝スキルも向上させることができます。
・プロダクト立ち上げ期からの参画：プロダクトの初期フェーズから開発に携わることで、サービスの立ち上げからスケールに向けた成長プロセスを全体的に理解し、実践的な経験を積むことができます。
・製品開発全体のライフサイクル理解：要件定義、設計、実装、テスト、リリース、運用といった全工程に関わることで、プロダクト開発全体の流れと品質管理のノウハウが身につきます。

【開発環境】
・言語: Python, TypeScript
・フレームワーク・ライブラリ: Next.js, React, Gradio, LangChain, Nest.js
・インフラ: Google Cloud, Microsoft Azure, AWS, Vercel, Netlify
・バージョン管理: GitHub
・コミュニケーションツール: Slack, Notion, Zoom
・開発ツール: Cursor, VS Code, Docker, Terraform, Figma, Intellij IDEA

・化学・固体物理・CAE（Computer Aided Engineering）への応用を念頭に、企業・大学と連携しながら、量子コンピュータの実用化へ向けた量子計算の調査・研究を行う
・研究の成果を論文や学会等を通じて発表する
・社内外で提案されている量子アルゴリズムを実装する

量子コンピュータの実用化を見据え、化学、固体物理、CAE（Computer Aided Engineering）といった幅広い分野での応用を目指した量子計算の調査・研究を進めます。企業や大学との連携を通じ、産学共同で先端技術の未来を形にするプロジェクトに携わっていただきます。

スタートアップならではのこれまでにないスピードと精度で解決できる課題を見出し、新しい発見を切り拓くダイナミックな研究開発に挑んでいただくことができます。量子アルゴリズムの実装においては、量子コンピューティングの技術革新に直接貢献することができ、技術と理論を結びつけることで現実の課題解決に繋がる手応えを実感することができます。

研究者の一人として健康機能を有する食品素材の事業導出を見据えた開発を担当頂きます。
具体的には
・事業会社やAQI内の関連部門と連携して、国内外に向けた事業導出を踏まえた研究開発方針の検討および推進
・プレイヤーの立場として自ら主体となっての細胞評価やヒト試験の立案、遂行及び論文化
を等を担当頂きます。

※事業導出を踏まえた活動を担っていただく上で各部署・社内外の関係者との折衝が発生するため、事業化のプロジェクトにメンバーの一人として関わり、一連の流れが理解できていることを求めます。

■業務内容
クライアントが抱える課題を整理し、統計モデル・機械学習モデルや、モデル運用システム（MLOpsパイプライン）の構築を行うことで解決に導きます。

具体的な業務の例
・要件定義
・プロジェクトの設計・管理
・必要データの提案・収集
・データの前処理・加工
・分析環境・MLOps環境の構築
・統計モデル・機械学習モデルの構築
・分析システムのAIプラットフォームへの実装
・分析経過・結果の報告　など
※業務は経験や適性に応じてお任せします
※プロジェクトによって対応内容やスコープは異なります

■プロジェクトについて
クライアントは国内の大手企業が中心です
通常3～6か月程度で一区切りとなります
基本的には3～5名のチーム、最小でも2名体制で臨みます
フルスクラッチでの開発は少なく、既存のETLツールやAIプラットフォームを活用する場合が多いです
データサイエンティストと機械学習エンジニアの職務は明確に分かれておらず、適性やプロジェクトの内容によって担当範囲が変わります
同じクライアントを継続して支援する場合もあれば、別のクライアントの案件にアサインされる場合もあります
完全な客先常駐はせず、クライアント先を訪問するのは週1～2回・1回1～3時間程度です
基本的にリモートワーク中心で業務を進めますが、最低週１日の出社日を設定しています。（メンバーは、週1～3日は出社しています。）

■チーム体制
プロジェクトは基本的には3～5名のチーム、最小でもプロジェクトリーダーとエンジニアの2名体制で臨みます。ほとんどの案件が直接取引のため、クライアント側の経営企画やDX推進部門の担当者・意思決定者とも、密にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを進めることができます。技術的な困りごとなどがあれば、社内のチャットツールやオフィスで、プロジェクト外のエンジニアに相談することも可能です。

【お客様のビジネスをデータで革新するプロフェッショナル】
当社は「データ解析で世の中をよりよく変える」をミッションに、広告、金融、医療など多岐にわたる業界のお客様に対し、データサイエンスの専門家として深くコミットしています。お客様が抱える複雑な課題に対し、最先端のデータ解析と技術力を駆使し、ビジネスを成功に導く具体的なソリューションを提供しています。

あなたには、これまでのデータ解析の実務経験を活かし、幅広い業界のプロジェクトに携わることで、データサイエンティストとしての専門性をさらに高め、お客様の課題解決に貢献していただきます。

【高い専門性と裁量で取り組むデータ解析業務】
クライアントのビジネス成長を加速させるため、データサイエンティストとして以下のような業務に携わっていただきます。

・クライアントのビジネス課題をヒアリングし、分析の方向性や具体的な要件を定義
・膨大なデータの抽出・加工・クレンジング・前処理、および分析に最適化されたデータ基盤の設計・構築
・高度な統計解析や機械学習／深層学習モデルの構築・評価・改善、および実運用を見据えたシステム実装
・分析結果から深いインサイトを抽出し、ビジネス戦略に落とし込んだ提案資料の作成とプレゼンテーション
・データ品質管理、分析プロセス改善、新規技術導入など、自律的な業務改善・推進

将来的には、プロジェクトリーダーとしてチームを牽引するだけでなく、多様な業界・ドメインでの経験を活かし、特定の専門分野を深く追求したスペシャリストとして、お客様へのより戦略的な提案を行う上流工程に挑戦することも可能です。私たちは、あなたのキャリア志向に合わせて、汎用性の高いスキルと深い専門性の両方を兼ね備えたデータサイエンティストへの成長を支援します。

【携わるプロジェクト例】
・大手飲料メーカー：新商品コンセプト開発支援における高度な需要予測モデル構築
・大手ゲーム会社：販売本数予測モデルの精度向上とレコメンデーションシステムの開発
・コンビニチェーン：パブリックデータとPOSデータを組み合わせた新たな顧客行動分析と戦略提言
・外資系銀行：プラチナ会員化を促進するアクティビティ分析とパーソナライズされたマーケティング施策提案

【開発環境】
主要言語：Python、R、SAS、SQL
クラウド：AWS、Azure、GCP
BIツール：Tableau、Power BI
※上記は主要なツール・技術であり、プロジェクトによって使うツールは異なります。

【充実の育成支援と成長ロードマップ】
データサイエンティストとして、さらに高みを目指したい方を当社は積極的に支援します。
経験年数やスキルに応じて、最大5ヶ月の研修期間を柔軟に調整。基礎を固めた後は、OJTで実務にいち早く参画し、着実にステップアップできます。

・PythonやSQLなど、基礎から応用まで段階的に習得可能な実践型カリキュラム
・グループ会社の専門教育機関による少人数制の個別サポート
・質問しやすい環境で、経験に応じた丁寧なフィードバック

■募集内容■
バイオインフォマティクス事業に携わるエンジニアを募集します。

■業務
・ユーザーの声をサービスに反映させる 各事業のエンジニア業務（バックエンドからフロントまで）
・エンジニア出身CEOおよびCTOのもと、事業戦略・事業管理など経営面の業務にも積極的に携わっていただきたいと考えています

開発言語一例
Python、R、React.js、Next.js、TypeScript
上記技術の内、2種類以上の知見を持っている方大歓迎です。
（ただしキャッチアップ意欲があれば マストではございません）

■サービスの強み・特徴
当社サービスは、一時的に重たい計算が発生するバイオインフォマティクスの特性から、サーバーレスにて基幹システムを構築。フルコンテナコンピューティング技術を用いて、コストを最小限に抑えて、研究者に解析手法を提供しています。