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データサイエンティスト (大規模言語モデル開発、自然言語処理)

年収:800万 ~ 1300万

ヘッドハンター案件

部署・役職名 データサイエンティスト (大規模言語モデル開発、自然言語処理)
職種
業種
勤務地
仕事内容 ・当社独自の大規模言語モデル、マルチモーダル大規模言語モデルの開発
・大規模言語モデル開発に向けたデータ処理パイプラインの開発
・創薬研究や臨床開発、医薬品製造、市販後調査等など大規模言語モデルの応用研究
・最新論文の調査や新たなアルゴリズム開発による、モデルの精度向上
・ユーザーとなるビジネス部門とのコミュニケーション

<募集の背景>
デジタル戦略推進部では、AI開発を通じて医薬分野における新たな価値創造に挑戦しています。社内外の膨大なデータとAIの力を融合させることで、創薬研究の加速、個別化医療の実現、医療現場の効率化など、医療の未来を変える大きな可能性を追求しています。
特に近年、目覚ましい進化を遂げている大規模言語モデルに注目し、創薬研究をはじめとする自社のバリューチェーンへの応用を積極的に進めています。本取り組みを一層進めるべく、当社独自の大規模言語モデルや、そのアプリケーションの開発に取り組むデータサイエンティストを求めています。

<職種の魅力>
当社の有する様々なデータを扱った大規模言語モデルの開発に取り組むことで、創薬・ヘルスケア領域におけるドメインナレッジを業務を通じて学び、医療の未来を変えるようなイノベーションに挑戦することができる。
RocheやGenentechなど世界中のデータサイエンティストと交流し、国際学会での発表や共同研究などを通じて、グローバルに活躍できるスキルを身に着けることができる。
労働条件 ■各種手当
通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、厚生年金基金、退職金制度

■教育制度・資格補助補足
・OJT日常業務遂行の中でのスキル向上
・OFF-JTと自己啓発
・本人の選択による専門知識やスキル等の習得

■その他補足
・住宅貸付金、一般貸付金
・財形貯蓄、社員持株会
・ウィルネットクラブ(福祉会)
・テニスコート、グラウンド、全国各地のリゾート施設に契約加入
・福利厚生手当(30,000円/月)

■労働時間区分
フレックスタイム制(フルフレックス)/ Full-Flextime system
休憩時間:60分
応募資格

【必須(MUST)】

<求める経験>
大規模言語モデル・深層学習・自然言語処理の研究開発経験 (3年以上)
BERTやT5、GPT系の大規模言語モデルの事前学習、継続学習、ファインチューニングの実装経験
(さらに以下の経験や実績があると尚可)
・大規模言語モデルの研究開発成果の学会発表 (国内外問わず)
・IEEEやACL、KDDなどの国際カンファレンスあるいは関連Workshopにて、大規模言語モデルや自然言語処理に関する発表経験、Shared Taskなどのコンペティションへの参加経験
・データサイエンスに関する国内外の学会や論文誌における受賞経験
・医療分野における解析業務経験

<求めるスキル・知識・能力>
・大規模言語モデル、深層学習、自然言語処理に関する知識
・Pythonプログラミングスキル、PyTorchやHugging Faceの開発スキル
・専門的な内容を扱うプロジェクトをビジネス部門と円滑に進めることができるコミュニケーション能力。相手にわかりやすく説明できるプレゼンテーション能力

<必須資格(TOEIC含)>
・TOEIC730以上、または同等の英語力(英語によるビジネスコミュニケーションが可能なレベル)
・ネイティブレベルの日本語能力(日本語能力試験N1保有あるいは同等の能力)

<求める行動特性>
・最新の技術動向にアンテナを張り、その知識や技術を積極的に自身のプロジェクトへ応用することで、医療分野における革新を生み出すことに、強い意欲と探求心を持つ
・チームおよび個人の目標へのコミット意識が高く、目標達成に向けて困難があっても粘り強く邁進し続ける
・周囲(社外を含む)と友好的な協力関係を築き、お互いのWin-Winを常に意識することができる
受動喫煙対策

屋内禁煙

更新日 2024/10/07
求人番号 3935809

採用企業情報

この求人の取り扱い担当者

  • 3.02
    ?
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    • 東京都
    • ピッツバーグ大学大学院
  • メーカー メディカル
    • 製薬メーカー、医療機器メーカー、CRO・CDMO企業等、グローバル企業を中心に19年間で実績330名以上持ち、職種はメディカル専門職 - 研究、臨床開発、薬事、PV、MW、DM・BS、製剤、CMC、QA、生産技術、エンジニア-及び管理系職種の支援実績を多く有しております。
    • (2024/09/19)

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