【ミッション】
・生成AI基盤モデルもしくはその周辺プロダクトのプロダクトマネジメントをリードする

【具体的な業務】
・生成AI基盤モデルもしくはその周辺プロダクトの戦略立案、ロードマップ管理、市場調査、仮説検証の実施
・組織を横断したプロダクトチームの推進

【ミッション】
・生成AI事業に関連するプロジェクトマネジメント

【具体的な業務】
・生成AIの社会実装に向けた研究開発やPoCのプロジェクトリード
・プロダクト戦略に応じた要件整理、タスク分解を踏まえたプロジェクトマネジメント
・関連する資料作成

■CPC内で細胞培養スタッフと一緒に培養業務を行ってもらいます。 　
日々培養のルーチンワークを行います。

※研究自体は行っていません。

《当医院䛾幹細胞再生医療について》
・自己培養幹細胞を提供しています。培養する際には、患者自身の皮膚皮下脂肪の細胞を培養加工施設にて培養増殖しています。
・安全性や保管方法:採取基準や保存管理基準、衛生管理基準、品質管理基準に基づいて、医師が細菌検査/ウイルス検査を調整。 　細菌検査等のチェックも行っています。

主には企業向けサービスであるPKSHA FAQに関するテナント管理や新規構築、バージョンアップといったデプロイ作業とデプロイツールのメンテナンス/作成を行うインフラエンジニアとしてご担当いただきます。
弊社提供サービスにはPKSHA FAQをはじめ、自社でデータセンターを契約しオンプレミスで提供している様々なサービスがあります。
これらのインフラを幅広く運用するインフラエンジニアが所属する部署での業務となります。
今後、PKSHA FAQでのテナント新規構築やバージョンアップデプロイを加速させていくにあたり、インフラエンジニアの募集を行います。

入社後は、最初に今後利用していくデプロイツールやPKSHA FAQサービスの構成について学んでいただきます。
その後、デプロイツールを使った作業を体験していただき、実際にツールのメンテナンス/作成を行っていく流れになります。 当部門では、PKSHA FAQに関連するツールのメンテナンス以外も、PKSHA FAQ以外のサービスのツールメンテナンス、お問合せの調査対応、サーバ・ネットワーク運用/構築など、さまざまな業務に携わることが可能です。

【 具体的な業務内容 】
・デプロイツールメンテナンス
・定期的なデプロイの実施
・テナント管理などに用いる各種ツールのメンテナンス/作成

【 インフラエンジニア一般業務 】
・テナント管理
・お問い合わせに関する調査対応
・個別作業の依頼対応
・改善施策

クライアントの経営課題ともいえるマーケティング課題に対して、分析設計、実施、結果報告までの一連の業務
・マーケティングを含む様々な分野でのデータ分析およびそのコンサルティング
・大規模データの解析業務（データマイニングや機械学習）
・数理モデリング業務（予測、最適化、統計モデルの設計など）

①金融機関のDX戦略立案および戦略推進のコンサルティング
②事業構造改革・業務改革領域のコンサルティング
③データ解析・AI活用によるトップライン向上・業務最適化推進のコンサルティング

以下の業務の商品企画、提案営業、プロジェクト遂行を中心に対象範囲は広く想定。
①中期経営計画策定、DX戦略策定支援、業務改革支援（BPR・BPO）
②規制対応支援（バーゼル対応、ALMなど）
③収益リスク管理、融資業務革新（法人、リテール）
④マーケティング戦略策定、デジタルマーケティング支援

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担当してもらいます（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

主にシェアリングサービス・コネクテッド事業領域にて、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAI・データ分析を含む技術開発をお任せします。
直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。

【具体的には】
商品開発部門もしくは社外企業と連携し、以下のようなプロジェクトをご担当いただきます。
・「道路異常検知」プロジェクト…クラウド上の膨大な走行画像データから、路面異常を自動検出するアルゴリズムを構築する研究・開発
・乗り合い送迎サービスの停留所の最適配置アルゴリズムの開発
・ナビ技術ベースの位置情報を活用したサービス・コンテンツの企画・開発
・その他、協業企業との新事業につながるサービスの企画・開発

【使用言語、環境、ツール等】
使用言語：C,C++,Python
環境：Windows,Ubuntu
ツール：各種フレームワーク(Tensorflow,Keras,PyTorchなど)

・アクセスログの解析を中心とした、ユーザーの利用状況・動向の調査・分析、レポーティング
・サービス全体・各種施策における、各種効果測定および効率改善
・BIツールを用いたデータレポーティングやKPIダッシュボード作成
・分析を実現するためのデータ収集や段取り、調整
・データを使った新しい取り組みの企画立案
・データに基づく意思決定支援、戦略立案

テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。

・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
・クライアントに対する分析結果等のレポーティング
・ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み
・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み

※過去事例：クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る

当社の３PL 事業においては製造業、流通小売業などのお客様のサプライチェーン上の課題を解決する IT ソリューションとコンサルティングをサービスとして提供しています。サプライチェーンの情 報を統合・可視化する IT 基盤を SaaS として提供し、課題解決のためのデータ分析や、業務コンサルティングをあわせて提供することを事業として進めています。

コンサルティング 内容 は、 サプライチェーンデザ イン、在庫最適化、貨物トラッキング、物流コスト最適化、需給調整などです。お客様の SCM における課題調査、ソリューションの検討、 IT サービスの調整など一連のコンサルティングサービスを担当していただきます

【マーケティング本部のミッション
マーケティング部の採用コンセプトは"ギルド的な組織"です。売上を作る活動と密接に動いている部署であり、実施する施策レバレッジの効いた影響範囲が大きくなる特性があるので、一人ひとりの動きが事業成長の度合いを左右します。
そのため事業成長をドライブする為に各メンバーが必要な特定領域の専門性を持つ人材となり、事業への貢献を担うことをベースの役割期待としています。

【ユーザーマーケティングのミッション】
昨今、大手企業のHR領域参入により競争環境が激化する中、当社が業界のパイオニアとしてのポジションを継続するために、今まで実施した事がない新たな施策にチャレンジするフェーズになっております。
現状はカスタマーのファネル別に担当者が区分され、専門性に磨きがかかる一方、新たな取り組みを生み出す事に対しての課題感があります。FY25に向けて、新たな取り組みを開始するための企画・提案力のある人材を採用していきたいと考えております。

【役割】
・マーケティングコミュニケーションにおける中長期計画策定
・ユーザー・クライアントマーケティングの起案〜実行〜改善までの推進
・社内の関連部門と連携した新規施策の企画立案・方向性検討から実行・改善までの推進

【具体的な業務内容】
・ユーザー/クライアント向けマーケティングコミュニケーションの中長期計画策定
・各種デジタル広告を用いたワーカー獲得
・マスマーケティングの起案・遂行
・ユーザー向けキャンペーンやコミュニティ施策の企画・遂行
・CRMツールを活用したマーケティング施策の企画・実行
・ユーザーオンボーディング施策の設計
・既存ユーザーのエンゲージメント醸成を目的とするコミュニティ施策や利用促進施策の起案〜実施

【担当業務例】
・流入経路別の新規ユーザー獲得施策
・TVCM等オフライン施策
・インストール後のワーカーマッチング体験の改善
・ユーザーの利用率増加に向けたCRM施策やキャンペーン施策
・ユーザー向けコミュニティ施策
など多岐にわたります。

ANC(アクティブノイズコントロール)やASC（アクティブサウンドコントロール）システムにおける
・システムコンセプト設計・アーキテクチャ策定及びその具現化と実車検証
・関連部門と連携した制御ソフトウェアの設計
・OTAによる継続的な機能進化への対応
・最先端の制御技術の研究
※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合がございます。
※ANC(アクティブノイズコントロール)については：https://global.honda/jp/tech/Active_Noise_Cancellation_ANC/
※ASC(アクティブサウンドコントロール)については：https://global.honda/jp/tech/Active_Sound_Control_ASC/

【開発ツール】
開発言語：Matlab、Simulink、Python等

【宇宙開発戦略室について】
Hondaがモビリティ開発を通して培ってきた、四輪、二輪等の技術アセットを使って新しい領域へのチャレンジとして、宇宙領域への開発を進めてきました。従来各研究領域で、アバターロボット、ロケット技術、燃料電池等の開発を進めておりましたが、Hondaとして1つの戦略をもって開発推進していくために当戦略室は2023年誕生しました。
当社における宇宙開発領域の集約を行い、領域の垣根を越えた新価値の提供を目指します。

【具体的には】
Hondaの宇宙開発事業の推進に向け、国内外の研究機関・パートナー、社内の関連開発部門と連携しながら、以下の業務をお任せします

●宇宙戦略立案・推進
-Hondaと顧客に対して最も良いと考える全体戦略策定ほか、国内外/官民との渉外、安全/品質等の体制構築などの推進
-宇宙領域プロジェクトの事業化を見据えた戦略、および事業開発計画の策定
-アライアンス、パートナーシップの選定・交渉・締結、ロビイング等
-対外リリース、採用、宇宙領域コミュニティ 等の社外コミュニケーションの推進
-社内の横断的な業務推進（Honda内、コーポレート領域など）

●宇宙用輸送機・循環型エネルギーシステム・宇宙用ロボット・宇宙用集積型燃料電池における開発・設計/システムズエンジニアリングを用いた開発業務
-製品や周辺関連要素全体の様々な側面からの分析/設計/テスト設
計
-提供価値から手段や技術にいたる関係性の構造化、およびそれに
基づく各分野専門家への適切な要求の供給
-プロジェクトマネージャーと連携した検開発体制構築と開発の先
導

●宇宙領域におけるS&MA(Safety and Mission Assurance)
宇宙関連全テーマにおける
・ビジネス/プロダクト/プロジェクトなど様々な視点からの全体システム開発における
- ライフサイクル全体に渡る安全分析
- 安全方策機能設計と物理への割付
- 不安全リスク計算と安全方策の有効性計算
- 安全方策テスト設計
・安全論証の作業成果物構築、評価と管理

【開発ツール】
●設計：CATIA/FTA
●解析：NASTRAN/MATLAB/Simulink/Fluent/STAR-CCM+　等

【研究・開発の内容】
高密度運航を目指して
eVTOLは、UAM（Urban Air Mobility）に分類されると言われています。
このUAMは、新たな空のLayerで運航されることが想定され、新しい管制や仕組み・ルールの中で運用されるとされています。
この新Layerでの運用において、さらなる普及による利便性の向上を目指し、高密度な運航を実現していくことが提唱されています。

この高密度な運航を実現する為には、システムはより複雑化していくと考えられます。この為、エコシステム全体の自動化、また、飛行の自律化がキーとなると考えています。
Hondaはこの高度で複雑なシステムの実現に目を向け、研究をスタートしました。

飛行の自律化と機体統合認識システム
飛行の自律化においては、周囲を監視し、安全な行動を選択することが求められます。
この為、周囲の状況を、　“より正確に”、“より広く”、“より早く”　認識する高度な、認識システムが要求されます。
機体統合認識システムとは、種々の手法により計測される、周辺情報、通信により得られる情報など統合して、周辺あるいは、予定経路の状況を把握・監視するシステムです。
統合認識システムのCapabilityは、航法性能を決定づける大きな要素となります。

将来的には、非常に、高密度な運航による高い利便性の提供が期待されるeVTOLが普及する社会では、都市内などの複雑かつ多様な状況に適用できること、急な天候変化・視界不良への対応できることが、より安全性を高める、キーデバイスとなると考えます。

【具体的な業務】
まず、対応できるシーンを向上させるための、新しい認識技術を積極的に取り組んでいきたいと考えています。そのため、技術の調査や評価、あるいは考案し、キーデバイスの要素の探索を行います。
平行して、統合認識システムとして、冗長性や安全性の構想設計を行い、統合システムの全体像を定義していきます。
センサフュージョンシステムの基盤構築を行う為、種々のセンサのLowデータから、パーセプションまでデータ処理を一貫して行い統合し。3次元マップを生成する技術に取り組んでいただきます。

【開発ツール】
言語：Python、C/Cppなど
オープンソース：Caffe、Tensarflowなど
ツール：MATLAb/SimLink、ABOX
※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合がございます。

【研究・開発の内容】
高密度運航を目指して
eVTOLは、UAM（Urban Air Mobility）に分類されると言われています。
このUAMは、新たな空のLayerで運航されることが想定され、新しい管制や仕組み・ルールの中で運用されるとされています。
この新Layerでの運用において、さらなる普及による利便性の向上を目指し、高密度な運航を実現していくことが提唱されています。

この高密度な運航を実現する為には、システムはより複雑化していくと考えられます。この為、エコシステム全体の自動化、また、飛行の自律化がキーとなると考えています。
Hondaはこの高度で複雑なシステムの実現に目を向け、研究をスタートしました。

飛行の自律化と機体航法システム
飛行の自律化においては、周囲を監視し、安全な行動を選択することが求められます。
より適正の高い経路を選択し、それを精度高く実現することが求められます。また、高密度な運航においては、時間の正確性も重要な要素となります。
機体航法システムとは、種々の手法により計測される、周辺情報、通信により得られる情報を用いて、飛行経路の修正や機体の起動やそれに関わる運動制御を行うシステムです。

障害が発生した際においても、自律的に機体を誘導し、安全な着陸を果たすことが可能なシステムの構築を目指します。

【具体的な業務】
機体制御システムの開発における
・飛行航路を実現するための制御システムの構想と設計
・それに基づいたアルゴリズムの実装とその検証
・検証環境の構築
・検証環境を活用した、性能の評価
・実証テストの計画と実行

【研究・開発の内容】
高密度運航を目指して
eVTOLは、UAM（Urban Air Mobility）に分類されると言われています。
このUAMは、新たな空のLayerで運航されることが想定され、新しい管制や仕組み・ルールの中で運用されるとされています。
この新Layerでの運用において、さらなる普及による利便性の向上を目指し、高密度な運航を実現していくことが提唱されています。

この高密度な運航を実現する為には、システムはより複雑化していくと考えられます。この為、エコシステム全体の自動化、また、飛行の自律化がキーとなると考えています。
Hondaはこの高度で複雑なシステムの実現に目を向け、研究をスタートしました。

空域の安全確保とOperationシステム
高密度な運航の実現は、機体システムの高度化・自動化だけで達成することはとても難しいと考えられています。
その為、空域全体を監視し、それぞれの機体の運航をコントロールする、Operationシステムがそのカギを握っています。

Operationシステムは、情報の統合、外部エンティティとの調整を行い、空域のリスクを点検し、各機体の運航をオペレートする機能を有するシステムです。

【具体的な業務】
・動向の調査と分析
・システム全体のアーキテクチャ構想と設計
・ユースケースの設定と分析
・それに基づいた要求・要件定義、機能設計
・アルゴリズムの実装とその検証
・ODDの設計
・検証環境の構築

【開発言語・ツール】
システム設計ツール：EnterpriseArchitect、Cameo
言語：Python、C/Cppなど
オープンソース：Caffe、Tensarflowなど
ツール：MATLAb/SimLink、ABOX

統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、
マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。

具体的には以下のような業務を予定しております。
・データ分析
・解析データのレポートの見える化（可視化）
・プログラミング（解析、シミュレーション等）

全社での情報活用を目的に、基幹系のシステム（開発・SCM・販売・品質・バックオフィス系等）を中心として、データの収集から活用のための基盤の構築、及び各データ活用プロジェクトへの適用を行っていただきます。

【配属部署】
全社の「生産性倍増」のためのデータ活用・AI活用をミッションとするチームでの配属を予定しております。
マツダでは数十年にわたり構築してきたアプリケーションが存在に、その中には、多くの基幹系のデータが蓄積されています。そうしたデータの可視化、分析を行っていくことが重要なテーマです。
今回配属予定のチームでは、このようなデータを取り扱うための、DHW基盤の構築・運用・保守を行うと共に、様々な業務領域でのプロジェクトへの基盤の適用を行っていきます。

またカンファレンス（海外・国内）参加などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。

既存のAIライブラリ等を活用して、AI機能を搭載したシステム開発を担っていただきます。

【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しております。
現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しております。
また、当チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業（MaaS）」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務／活動領域をアサインさせて頂きます。

膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務などを行います。そのための最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証/検証も実施いただきます。
※主業務：ビックデータ基盤の検証、構築、保守、運用

【配属部署】
全社の「生産性倍増」のためのデータ活用・AI活用をミッションとするチームでの配属を予定しております。
マツダでは工場の各種センサやコネクティッドカーなどの技術進化により、膨大なデータを取得できるようになっており、そうしたデータを取集・加工・蓄積し、活用していくことが重要なテーマです。
今回配属予定のチームでは、このようなデータを取り扱うための、データ基盤の構築・運用・保守を行うと共に、品質領域、コネクテッドサービス領域等でのプロジェクトへの基盤の適用を行っていきます。

またカンファレンス（海外・国内）参加などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。

①革新炉等による社会への新たな価値提供に資する研究・調査分析・実証・実装
②原子力安全向上、技術・人材・産業基盤確立に資する研究・調査分析・実証・実装
③福島復興・福島第一原発廃炉を成し遂げるための研究・調査分析・実証・実装
具体的には、下記に関する調査研究・コンサルティング業務における、事業構想・企画・営業・遂行を含むプロジェクトマネジメント

■原子力の利活用による社会課題解決：エネルギー安全保障の確保および脱炭素の達成
・革新炉導入促進
・放射線利活用
・原子力施設立地地域における街づくり支援
・原子力政策・人材育成等の海外事業展開

■原子力業界における課題解決
・安全性向上
・サプライチェーン強化・構築
・地域共生
・人材育成、技術伝承
・デジタルトランスフォーメーション
・廃棄物処理・処分

自社AIモデルの開発（自然言語処理、時系列データの分析、AI音声分析、AI画像解析等）をご担当いただきます。
開発したモデルは、金融・保険業界、自治体などに向け、様々なソリューションを提供しており、また今後さらに幅を広げていく計画です。

今後も様々なことにチャレンジをしていきますので、最新技術を身につけていきたい、より専門性を深めていきたいとお考えの方はぜひご応募ください！

【当社のAI事業について】
当社は、自然言語処理や画像認識、音声認識などのAI技術に強みを持っており、複数の特許を取得したりメディアでも掲載されるほど注目されています。
例）画像認識した人物の識別/音声による感情を分析

職務内容：
・半導体の前工程に利用される同社の主力製品である【フォトレジストのプロセス開発・生産技術業務】をご担当頂きます。
・R&D部隊と日々連携をし、合成の知見を活かながら、化合物のルート構築・探索→パイロットスケール→受託合成メーカーとの調整業務を行って頂きます。

生産技術部について：全体で約50名が所属しており中途社員も多数活躍しております。4つの課があり（1）半導体前工程向けフォトレジスト担当（2）高純度化学薬品・剥離液担当（3）半導体後工程向けフォトレジスト担当（4）設備の自動化検討に分かれており、今回は（1）の募集となります。

【担当業務】
医療業界を担当する専門チームで、該当業界に対する幅広い知識、経験を活かし、クライアントが抱えるさまざまな経営課題やニーズに対し、事業戦略や解決策の提案から実行支援までを行います。

【担当業界】
企業（製薬企業、医療機器メーカー、金融機関、新規参入企業など）、医療法人、自治体等となります。

【担当領域】
戦略策定（新規事業開拓・事業構造転換・M&A）から実行支援（組織構造、業務プロセス、人材構造、情報システムなど）まで、PwC国内外の様々な専門領域を持つメンバーと連携し、クロスボーダー、クロスソリューションのプロジェクトや提案活動を推進します。

【具体的なプロジェクト】
創薬の難度向上への支援、グローバル規制強化対応、組織・人材構造変革、大規模IT導入、M&A支援、SCM改革など

【人員構成】
中途入社者80%、コンサル未経験から入社した社員50%、女性メンバー30%程、外国籍メンバー10%強と、非常に多様性に富んだチームです。

【部門からのメッセージ】
高齢化や成長国における経済力向上に伴う需要の増加が見込める反面、創薬の難度向上、規制強化、コスト増、グローバル化への対応が求められています。
規制当局、医療費支払者、医療従事者、患者に対する情報の透明性を図りつつ、企業は研究開発や営業・マーケティングの生産性を飛躍的に向上させる方法を探っています。
https://www.pwc.com/jp/ja/japan-industry/healthcare/hpls-consulting.html
http://www.pwc.com/jp/ja/japan-industry/pls/report.html

「医療を良くしたい」と思い、現状に対して問題意識をお持ちの方、医療、医薬、医療機器、医療サービス等の業界経験と高い専門性をお持ちの方、医療における先進的な解決策の策定・実装に取り組みたいと思われる方、英語を使った業務にチャレンジしたいと思われる方、ご応募お待ちしております！

医療・ライフサイエンス画像AIの開発におけるパイオニアである当社エルピクセルでアルゴリズム開発をお任せします。

主にX 線・MRI・CTといった医療画像、顕微鏡動画像や動物個体の動画像といったライフサイエンス画像を解析、社内外のステークホルダーと議論しながら最適なソリューションを開発していただきます。

主に深層学習を用いて課題解決を目指しますが、深層学習のみに固執せず幅広い視野で最適な解決策を検討できる方を求めています。

▼案件例
・自社開発プロダクト 医療画像診断支援AI「EIRL」のアルゴリズム開発
・製薬企業などから依頼をされた受託案件のアルゴリズム開発、分析業務

▼関わるプロダクト
「EIRL(エイル)」
自社開発　AI 画像診断支援技術。AI を活用した独自のアルゴリズムによって、MRI、CT、胸部X線などの医療画像情報を解析し、医師が効率的で正確な診断が出来る環境の提供を目指します。
https://eirl.ai/ja/

「IMACEL(イマセル)」
創薬を支援する画像解析AIです。当社の強みである画像解析技術とAI技術を活用し、創薬研究における課題解決を目指します。
https://imacel.net/


エルピクセル創業以来の強みである「ライフサイエンス×画像解析」を武器に、より広範な社会課題を解決すべく、自社プロダクト「EIRL」の技術の更なる開発を進めるため、医療・ライフサイエンス分野の機械学習エンジニアを募集いたします。


■業務内容
・医療・生命科学分野等の画像解析アルゴリズム開発
　　┗ 一部、画像以外のデータ解析業務もあり
・関連アルゴリズムの調査検討、新規アルゴリズムの考案・発明、それらの実装
・社内外のステークホルダーに対する技術プレゼンテーション
・研究開発成果の学会発表、論文発表

■開発環境
・プログラミング言語
　 - Python
・フレームワーク
　 - Pytorch
　 - Keras / TensorFlow
　 - scikit-learn
　 - OpenCV
・インフラ
　 - IDE は基本的にエンジニアの自由
　 - GPU 搭載共用サーバ
　 - Singularity
　 - Docker
　 - GitHub

■仕事で得られるスキルや業務の魅力
・成果物が社会実装されるまでのフローが確立していて、製品化の確度が高い環境です
　　┗医療という身近で社会貢献性の高い分野で、自分の開発が現場に活かされるやりがいを感じられるポジションです
・医療・ライフサイエンスのAI開発のフロントランナーとして業界最前線の開発に携われます
・ライフサイエンスの知見がソフトウェアの分野で発揮が出来ます

更に…
自社開発では
・提携医師とチャットツールを通して開発に必要な意見、指導を得ることが出来ます
・研究開発したものが製品として医療の現場に活用されるやりがいを感じられます

受託開発では
・受託元のプロジェクトに深く関わり、大きな裁量を持って開発に取り組むことができます
・技術の深い部分からビジネス展開まで一貫して関わりリードすることができます

■所属部署
研究開発本部
・機械学習エンジニア組織は、医療グループとサイエンスグループで構成されています。
・それぞれ主に医療系画像、ライフサイエンス系画像の認識アルゴリズム開発を担当しており、どちらに配属されるかはご本人の希望とスキルを踏まえ決定します。
・医療グループは主に自社開発、サイエンスグループは受託開発を行いますが、どちらにも関わっていただく可能性があります。

【職務内容】
知財戦略立案／知的財産関連業務
＜具体項目＞
・当社の創薬モダリティの多様化やオープンイノベーションの活性化、DXを活用したアラウンドピル知財業務の深化に伴い、他社特許や技術動向等の知財情報を解析し、事業・経営情報とを統合し当社製品やサービスに関する知的財産戦略の立案・提案
・知的財産戦略に基づく知的財産の形成、保護、及び訴訟係争を含めた活用策の立案と実行
※扱う製品や技術分野：低分子医薬品、バイオ医薬品、創薬関連技術、製剤・生産関連技術、ソフトウェア関連技術、その他製薬に関する技術

【配属部署の紹介】
新規モダリティやアラウンドピル等新たな価値提供の実現に対応した知的財産戦略強化を行うため、部内での情報共有方法を構造化し、部内でのリテラシー共有を可能にしています。また、各部署の協力を得ながら、全社知財リテラシー向上の取り組みを進めています。さらに、権利化訴訟係争等を通じ、実務者としての知識と経験を蓄積、活用し、「病と向き合うすべての人に、希望ある選択肢を。」届けられる会社成長に貢献しています。

【魅力・やりがい】
知財戦略立案実行を通じ、会社収益に直接的に貢献できます。また、事業戦略及びR&D戦略への積極的な関与を推進中であり、事業に対する知的財産戦略の影響力を体験することができます。さらに、実務担当者として、権利化だけではなく訴訟係争実務を直接海外の代理人から学ぶことができます。

【本職務における競合との差別化ポイント】
担当プロジェクトについて、出願・権利化から訴訟係争までを一気通貫でご担当いただき、知財経験の幅を広げていただくことが可能です。また、経営層との直接対話を通じて、より高い視座を獲得することが可能です。

【当該職務を担う事で候補者が得られる経験/メリット等】
希望に応じ、将来に亘って幅広い創薬モダリティ（低分子、抗体、核酸等）を担当頂いたり、また、創薬のみならず開発や営業品の知財業務を担当頂いたりするため、製薬業界の知財業務に関して幅広い知識と経験を積むことができます。

【キャリアパス】
5年以内の管理専門職への登用予定

下記のようなお仕事をお任せします。（2024年1月現在）

・研究管理（日本支社の各プロジェクトの進捗を確認し、まとめて中国本社へ報告）
・中国本社との定例会議の通訳
・中国本社とのやり取り（都度の業務連絡）
・技術関連パワーポイント資料の翻訳・通訳
・日本語が流暢ではない副社長の日本語通訳（特に社内日本人PMとの会議時等）
・中国本社の研究管理システムへの資料アップデート
・中国本社からの委託事業の契約管理
・必要に応じて、中国本社のマーケティング部門とのやり取り
・日本側での研究成果の売り込み等

※将来的に研究開発への異動の可能性もございますが、確約はできませんため、異動前提でのご応募はお控えくださいませ。

【注目技術分野】
■A. 情報電子材料
■B. 高級ポリオレフィン
■C. 高性能合成ゴム
■E. エンプラ
■F. 機能性膜材料

<仕事概要>
配車アプリ『GO』（https://go.mo-t.com/）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

＜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。

＜組織風土＞
■オンボーディング

GO Inc.では入社いただいた皆様が、新しい環境でつまづくことなく、成長し活躍いただけるように、会社・事業・組織・人を知るプログラムを様々設けています。
業務ツールや社内ルールのオリエンテーションはもちろん、各事業責任者に直接事業について質問できる事業理解プログラム、実際にタクシーに搭載されている機器と配車の仕組みを目の前で体感するフィールドエンジニア体験会、両代表とのコミュニケーションを目的とした社長&会長と話す会、カスタマーサポートの最前線をリアルに体験するプログラム等、GOの多岐にわたる事業や組織を理解できるように構成されています。
配属先上長との1on1はもちろん、入社1ヶ月・3ヶ月のタイミングにおいては事業部担当のHRBPとの面談も実施します。インプット中心の1ヶ月目から、アウトプット中心にしつつ立ち上がりをスムーズにしていく3ヶ月目まで、配属先のトレーナーやメンター、HRBPと幅広くサポートできる環境を揃えています。

■エンジニア組織風土

エンジニア組織では、技術のインプット・アウトプットを積極的に行っています。
テックブログや、YouTubeでの月1回のTechTalk配信 、様々な社内勉強会、そしてiOSDCやDroidkaigi、技術書展等のスポンサー、情報処理学会など学会での発表等、幅広く技術情報発信に取り組んでいます。 また、エンジニアのスキルアップを促進するために『Engineer Challenge Week』という、2週間を新たな知識や技術の習得に充てることができる取り組みも行っています。

GO Inc.にはパパママ世代も多いことから、子育てをしながら働くエンジニア (https://go-on.goinc.jp/n/nee1b68438747) が多く、またオフィスフリー制度を活用して、地方から働くエンジニアもいます。
それぞれのライフスタイルに合った働き方をしながらチーム開発を行っているため、チームが集まるミーティングでは業務以外にも積極的に雑談の時間を設けたり、日帰りワーケーションでチーム外のメンバーとの交流を図ったりと、コミュニケーションを大事にします。

当社は、データサイエンスｘコンサルティングの手法により、トップマネジメントの問題意識に応える課題の設定から、データを利活用し、経営にインパクトのある具体的なソリューションを創出するところまで、一気通貫したコンサルティング・サービスを提供しています。
プロフェッショナルメンバーは、コンサルタント、データストラテジスト、データアナリストの3つの職務に分類されます。
データストラテジストは、単にデータ分析の実務を行うだけでなく、クライアントとともに課題を定義するところから関わっていきます。そこから必要なデータを収集・加工し、最適と思われる技術を駆使して分析を行い、さらに分析結果から意味のある情報を見つけ出して施策を立案するまで、コンサルタントとともに一貫して対応します。
データに基づく合理的な判断を行えるように意思決定者をサポートするため、データサイエンスの技術に加えて、ビジネスや市場のトレンドなど幅広い知識が求められます。
また、クライアントの経営陣（社長、頭取、会長を含む）に直接プレゼンテーションをしたり、会食の場で意見交換を求められたりする職務になります。

プロジェクト例①
社会基盤となりうる金融インフラ・サービス構築に向けた支援 データストラテジストの役割：ビジネスコンセプトづくりのサポートからスコアリングモデル評価まで 金融市場の健全化を図るために社会システムとなりうる基盤サービスの開発を進めようとするクライアントの支援を、ビジネスコンセプトづくりから始めています。
最終的には数年間をかけてスコアリングモデルの評価まで行い、社会システムの構築に具体的に関わることになります。
ビジネスコンセプトづくりを支援するため、業界動向、同様のサービスを提供している国内外の事例、潜在顧客の動向など事業計画に必要な情報を収集し、コンサルタントとともに実現可能性の高いビジネスモデルを提案します。
プロジェクトはクライアント社長の直下で進められ、提案を直接行う機会を得られます。

プロジェクト例②
金融機関のデータサイエンティスト内製化支援 データストラテジストの役割：データサイエンス講座の実施、および講座実施後の実戦活用のサポート 企業で選抜されたデータサイエンティスト育成人材を対象に講座を提供し、座学とハンズオン（対面＆オンラインのハイブリッド方式）で、データサイエンスの基礎を指導します。
その後数か月間かけて、講座で学習したことを実際に使って受講生が企業内のデータ分析をおこなっていくためのサポートをおこないます。
受講生が課題を設定するところから実際の分析業務、分析結果を活かした具体的なソリューションの開発、また、データサイエンティストとしての心得や立振る舞い方などの意識改革も含め、様々な方面からデータサイエンティストとして独り立ちできるようにサポートします。