Healthcare and Wellness Project Development Engineer・Researcher/ヘルスケア・ウェルネスプロジェクト 開発エンジニア・リサーチャー
연구원정규직전체 · 경력 무관
프리퍼드네트웍스에서 헬스케어 및 웰니스 분야의 AI 솔루션을 개발할 엔지니어와 리서처를 모집합니다. 실데이터 기반의 문제 해결 능력과 Python 또는 C++ 프로그래밍 역량이 필수입니다. 고객의 요구사항을 기술적으로 정의하고, 생성형 AI 및 머신러닝 모델을 활용해 혁신적인 서비스를 구현하는 업무를 수행합니다. 의료, 제약, 생명과학 분야에 대한 지식이 있는 분을 우대합니다.
Preferred Networks（PFN）は、「現実世界を計算可能にする」をミッションに、AI半導体、計算基盤（スーパーコンピュータ）、生成AI基盤モデル、ソリューション・プロダクトというAIバリューチェーンを垂直統合し、最先端技術を社会実装することを目指しています。この1年以内で、総額240億円以上の資金調達を実施し、ここからさらに技術開発と社会実装を加速します。
PFNのHealthcare & Wellness（H&W）チームは、LLM（大規模言語モデル）などの生成AI基盤モデルや最先端のAI技術を駆使して、創薬、医療といったヘルスケア産業や、保険、食品、介護といったウェルネス産業における革新的なソリューションを創出し提供することをミッションとしています。
ヘルスケア・ウェルネス産業では、研究開発や社内業務へのLLMの利活用、ヘルスケアデータのAI解析、医用画像のAI解析、健康増進に向けたAIソリューションなど、多様なAI技術が求められています。その中で、AIに対する認識も、特定タスクを解決するツールから、ビジネスや研究開発の競争力の源泉と捉えなおす動きが高まり、AIの利活用が本格化しています。それに伴い、顧客や業界の課題もより複雑化・多様化しており、その技術的な課題を解決できる人材のニーズが高まっています
このような背景から、ヘルスケア＆ウェルネス担当のエンジニア・リサーチャーとして、クライアントとのプロジェクトにおいて、技術開発を行う人材を募集します。
クライアントが抱える本質的な課題を解決するため、ビジネス開発メンバーや他のエンジニア/リサーチャーと密に連携しながら、以下の業務を遂行していただきます。
⦁ 顧客へのヒアリングを通じた課題の深掘りと要件定義
⦁ 論文調査やデータ解析を通じた技術的な実現可能性の評価
⦁ クイックなプロトタイプ開発と、顧客へのデモンストレーション
⦁ 機械学習モデルの実装、学習、評価、改善
⦁ 顧客への進捗報告や成果をまとめたプレゼンテーション・報告書の作成
⦁ プロダクト開発を見据えたシステム開発メンバーとの連携
ご経験やスキルに応じて、以下のような専門性の高いプロジェクトに参画いただきます。特に製薬企業、医療・ヘルスケア関連企業、ライフサイエンス関連研究機関との案件を想定していますが、それ以外の顧客案件にもアサインされる可能性があります。
⦁ 医療LLMの研究開発：医療知識を持った特化型LLMの研究開発と社会実装の検討
⦁ 創薬研究を支援するAIエージェントの研究開発：社内外データを活用し、研究者の仮説検証を支援するAIエージェントの研究開発
⦁ 医用画像解析：外部ステークホルダーと連携した医用画像解析、診断支援AIの開発
⦁ 標的・バイオマーカー探索：論文データ、オミックスデータを用いた新規創薬ターゲットやバイオマーカーの探索
⦁ 新規プロダクト開発：マウス尾静脈自動注射システム「AUTiv」、薬機法等のガイドラインに照らして資料の自動レビューを行う生成AIシステム「Slide Review」、ライフケアプラットフォーム「VITA NAVI」の開発・提供
⦁ 新規ソリューション開発：ヘルスケア・ウェルネス産業の顧客に対するその他AIソリューションの提供等
ヘルスケア＆ウェルネス領域での研究開発の成果は論文・ブログなどの形で公開しています
⦁ [高い精度と安定した説明生成を両立する日本語医療LLM: Preferred-MedLLM-Qwen-72Bの開発 - Preferred Networks Research & Development](https://tech.preferred.jp/ja/blog/preferred-medllm-qwen-72b/)
⦁ [遺伝⼦に関するグラフを利⽤したモデルの開発 - Preferred Networks Research & Development](https://tech.preferred.jp/ja/blog/model-learning-using-gene-graph/)
⦁ [GenerRNA: A generative pre-trained language model for de novo RNA design | PLOS One](https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0310814)
ご経験や専門性、ご入社時期に応じて最適なプロジェクトにアサインします。原則として、入社後約1ヶ月間はメンターとなるH&Wチームのメンバーと同じプロジェクトで業務を進めていただき、PFNでの開発スタイルやプロジェクトの進め方をキャッチアップしていただきます。
⦁ 実データに基づく問題解決の経験
⦁ 特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
⦁ ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等)
⦁ コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る
⦁ 特に Python または C++ によるプログラミング能力
⦁ 次の分野のうちいくつかの分野での実践・実務経験
⦁ ライブラリの開発経験
⦁ Unix/Linuxサーバ運用経験
⦁ 医学、薬学、生命科学に関する学位または同等以上の知識
⦁ 数学、自然科学（物理、化学など）に関する、高校卒業程度の知識（もしくは学習により習得可能なこと）
⦁ チームでの課題解決の経験
⦁ ビジネスレベルの日本語能力（日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当）
⦁ 医学、薬学、生命科学領域における業務経験
⦁ バイオインフォマティクス分野での研究または開発経験
⦁ 製薬企業、医療・ヘルスケア関連企業、ライフサイエンス関連研究機関での業務経験
⦁ コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験
⦁ コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること
⦁ 特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績
⦁ アプリケーション開発もしくは運用経験
⦁ Web/クライアント/スマホなどの機種問わず
⦁ ツール/ゲームなどのジャンル問わず
⦁ ソフトウェアの開発経験
⦁ リードエンジニアとして開発プロジェクトを牽引した経験
⦁ OSSへのコントリビューション経験
⦁ AWSやGCPなどのクラウドサービスを用いたシステムの開発経験
⦁ CI/CDの構築経験
⦁ TerraformやAnsibleなどによるインフラ管理経験
⦁ その他、プログラミング能力が秀でていることが証明できること
⦁ データ分析力やコンピューターサイエンスの知識の応用力経験
⦁ 機械学習・統計ツールを用いたデータ解析技術（例えばNumPy / pandas / scikit-learnなど。特定のツールに習熟していることは必須ではありません）
⦁ プログラミング競技コンテスト、ゲームAIコンテスト、データ分析コンテスト（Kaggleなど）などの実績・経験
⦁ 深層学習・生成AIフレームワーク（PyTorch, Transformersなど）を用いた経験
⦁ 大規模言語モデルを用いたデータ分析の経験
⦁ 数学、物理に関する、大学卒業程度の知識
⦁ 研究開発の経験
⦁ 自分の専門分野に関する深い知見と経験
⦁ 英語論文の調査・読解およびサーベイ資料作成経験
⦁ 英語論文執筆経験
⦁ プロジェクト推進・リーダーシップ経験
⦁ 10名以上のチームのリーダーシップ経験
⦁ 外部顧客等と共同したプロジェクトの推進経験
⦁ 技術的好奇心が旺盛で、常に新しい知識やスキルを学ぶ意欲がある方
⦁ チームメンバーと協力し、オープンな議論を通じて、より良い成果を追求できる方
⦁ 不確実性の高い課題に対しても、粘り強く試行錯誤しながら取り組める方
⦁ 自身の専門性を活かして、社会や人々の生活に貢献したいという強い想いをお持ちの方
経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
Experience, performance, skills, contribution are taken into consideration.
東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004
リモート勤務制度あり （日本国内に限る) / Remote work system available (limited to work in Japan)