データサイエンティスト（バイオインフォマティクス）【老化細胞研究/産学連携】

【プロジェクト詳細】 　＊＊＊＊大学 との「老化細胞の共同研究のプロジェクト」に参加していただきます。 　―バイオインフォマティクス（ドライ解析）でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究 　―最新の生成AIの基盤モデル（Foundation Model）や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。 ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。 【関連先：親会社 グループ研究開発本部 AI研究開発室】 　グループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、 　技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 　その中に「AI研究開発室」があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。 　また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 　アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです。 【ポジションの魅力】 〔本ポジション〕 ・生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます ・最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます ・重要な3つのスキル（課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます ・AI研究開発室のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます ・技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます ・本人の実績と意欲に応じて、自由に研究開発する業務に挑戦することができます 【利用技術】 ◆解析手法 　シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析 ◆機械学習 　Transformer系（大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、 　アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree ＋ LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、 　PCA、FP－Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） ◆統計分析 　t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など）、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 ◇プログラミング/フレームワーク 　R、Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit 　PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） ◇クラウド/オンプレ（ミドルウェア） 　SHIROKANE ◇計算リソース/ハードウェア 　GPUワークステーション ◇開発ツール 　Atlassian（Jira、Confluence） 　VS Code、PyCharm、Jupyter 　GitHub（Copilot） 　ChatGPT、Gemini、Claude ◇開発手法 　アジャイル開発（scrumベース）