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部署・役職名 | 【転勤なし】バイオインフォマティクス(次世代医療・医薬品研究など) |
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仕事内容 |
※ご希望の勤務地からバイオインフォマティクス関連の先端研究に従事していただきます。下記は一例です。 ・空間トランスクリプトーム解析におけるインフォマティクス業務全般 ・リアルワールドデータ(RWD)を用いたビッグデータ解析 ・シングルセルRNA-seq解析におけるクラスター分析 ・腸内細菌叢に関するバイオインフォマティクス解析 ・whole genome sequencing データ解析 ・バイオ・ケモインフォマティクス及び健診・医療データを用いたAI技術応用 ・SBDD:Structure-Based Drug Design(構造ベース創薬)におけるモデリング/シミュレーション ・メタダイナミクス法ライブラリ「PLUMED」を用いたタンパク質の分子動力学シミュレーション ・分子動力学ソフトウェア「GENESIS」を用いたキナーゼの拡張アンサンブル法シミュレーション ・分子シミュレーション結果を用いたRNAウイルスに対する阻害剤の候補化合物探索業務 ・実験動物の自動画像解析(DeeoLabCut)モデル開発業務 ・ImageJを用いた細胞蛍光検出の定量及び自動化 【充実したIT教育研修】 我々は『AIをはじめとする先端技術と産業領域の融合に取り組む人と組織を支援する』を企業理念とする東京大学発ベンチャー企業とAI人材育成に関し事業提携契約を締結しております。その枠組みの中で200件近いデータサイエンス向けの研修を無料で受講可能です。ご自身の仕事内容や興味のある分野を選択していただき、データサイエンティストとしての基盤を構築していだく研修体制をご用意しています。 下記はその一例です。 研修メニュー例) Python基礎、初学者向けのオブジェクト指向プログラミング、ライブラリ「NumPy」基礎(数値計算)、【新】ライブラリ「Pandas」基礎(表計算)、ライブラリ「Matplotlib」基礎(可視化)、エラーの対処方法 Python基礎文法編、PythonによるExcelの自動化、スクレイピング入門、データハンドリング、機械学習概論、教師あり学習(回帰)、教師あり学習(分類)、教師なし学習、ディープラーニング基礎、ネットワーク分析入門、機械学習におけるデータ前処理、深層強化学習発展、サポートベクターマシン入門、理論から学ぶ機械学習、時系列解析Ⅰ(統計学的モデル)、時系列解析Ⅱ(RNNとLSTM)、時系列解析Ⅲ(LSTM応用)、データクレンジング、異常検知入門、CNNを用いた画像認識、自然言語処理基礎、日本語テキストの特徴抽出、意思決定につなげる教師なしクラスタリング、マテリアルズインフォマティクス概論、遺伝子データを用いた機械学習、データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)、Python×Excelでデータ分析、現場で役立つPython×数理最適化:入門編、コマンドライン入門、Linux入門、Linux実践、など。 |
労働条件 |
勤務地域:転勤なし 契約期間:正社員雇用(期間の定め無し) 試用期間:あり(2ヶ月) 就業時間:9:00~18:00(休憩1時間)※参画するプロジェクトによって、異なる場合があります 休日休暇:年間休日日数:123日 / 週休二日(土日) 土日祝休み。祝日のある週は年2回程度土曜出勤有。 夏季、年末年始、有給休暇、慶弔休暇、特別休暇、育児休業、介護休業、入社時特別休暇(上限3日) 残業:あり(2022年度平均残業時間 6.9時間) 社会保険:健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険 |
応募資格 |
【必須(MUST)】 ◆ 理学系(生物・化学・物理系など)大学卒業◆ プログラミング経験(業務ではなく趣味の範囲でも可) 【歓迎(WANT)】 分子生物学/疾患 (特に癌や免疫関連) の知識基礎的な統計解析の知識 KNIMEなどのオープンソースの活用 オミクスデータ取り扱いの経験 以下のような経験がある方も歓迎します! ■ 次のいづれかのライブラリの使用経験がある方 ・ 発現変動解析 (e.g., DEseq2, edgeR) ・ 遺伝子セット解析 (e.g., GSEA, clusterProfiler) ・ scRNA-seq (e.g., Scanpy, Seurat) ・ ダッシュボード開発 (e.g., Streamlit, Shiny) ■ オミクスデータ処理用パイプラインの実装経験 例: NGSデータ処理のソフトウェアを組み合わせたパイプラインをシェルスクリプト等で実装・実行できる ■ コンテナ技術の使用経験・コンテナイメージの実装経験 (Docker, Singularity) |
アピールポイント | 従業員数1000人以上 創立30年以上 年間休日120日以上 産休・育休取得実績あり 教育・研修制度充実 日系グローバル企業 女性管理職実績あり 上場企業 シェアトップクラス 資格支援制度充実 Uターン・Iターン歓迎 新規事業 月平均残業時間20時間以内 |
受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
更新日 | 2024/11/19 |
求人番号 | 3043907 |
採用企業情報
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