「人々が天寿を全うする社会の実現」を目指し、技術で社会課題を解く

～医療の中心を「治療」から「予防・早期発見」へ～

Craifは、バイオテクノロジー×AIの社会実装により、がんをはじめとする疾患の早期発見や、一人ひとりの体の状態に応じた個別化医療の実現を支えます。

詳細はWebサイトをご覧ください。
https://misignal.jp/

日本において約3人に1人が命を落とし、死因の第一位である「がん」は、早期発見のための手法が確立されていません。がんは早期発見・早期介入を行うことで生命予後・機能予後を著しく改善することができる疾患であり、がんの早期発見は世界的にも重要な課題です。
「病状も治療も苦しく、痛く、金銭的負担も大きくて辛い」という、多くの人ががんに対して抱える大きな恐怖を払拭し、「早く見つけて早く治療できる」世界を一緒に実現する仲間を募集しています。

仕事内容

【仕事内容】
検査系の開発・アップデート、機械学習パイプラインの自動化をお任せいたします

＜業務例＞
〇Small RNA検査系の開発・アップデート
・研究デザイン
・統計解析を用いたバイオマーカー選定
・機械学習モデルの構築
・品質基準・精度管理の設定
・検査系の分析的および臨床的な検証のデザインと実施
〇検査系の機械学習パイプラインの自動化
・機械学習エンジニア・ソフトウェアエンジニアと連携し、モデルの開発から運用のサイクルを自動化
〇Small RNA検査系のための新規手法の開発

応募資格（MUST）

・ビジネスレベル以上の日本語または英語
・Linux/Shell scripts/SQL/Python
・大学卒業レベル以上の数学
・確率論・統計学の基礎的な理解
・統計的機械学習・パターン認識の基礎的な理解
・各種フレームワーク（scikit-learn, keras, tensorflow, pytorch等）を用いた機械学習モデル開発経験
※特に、クラス分類問題に対する教師あり学習を用いた機械学習モデルの開発・実装
・生物学あるいは周辺分野での研究・解析の経験

応募資格（WANT）

〇開発ツール
・Docker
・Workflow management language (snakemake)
〇機械学習の経験
・スモールサイズデータの学習
・不均衡データの学習
〇関連分野の知見・経験
・トランスクリプトーム解析の経験
・リキッドバイオプシーに関する知見・経験
・micro RNAに関する知見
・cfDNAに関する知見
・次世代シークエンサー及び定量PCRの原理に関する基礎的な理解
・生物学あるいは周辺分野での研究・解析経験
・Wet labでの実験操作の経験
・がんの生物学・医学的な知識または解析の経験
・Molecular diagnostics（分子診断学）分野の知見
・機械学習の臨床応用に関する知見・経験

求める人物像

・当社の目指すゴールに強く共感いただける方
・未知のことにも、ひるまずに前向きに取り組みができる方
・リーダーシップをもって、自ら考え周囲を巻き込み、プロジェクトを自ら推進できる方
・チームで働き、多様性を尊重しながら成果を出していくことが好きな方
・年齢や役職にとらわれず、本質的な物事に向かって取り組みができる方
・社会課題解決への意欲がある方
・仮説構築力、抽象化思考力に長けた方
・素早く検証するフットワークがある方