東京/正社員/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/東京大学医科学研究所】

年収

900万円〜1,100万円

勤務地

東京都

職務内容

業務内容

グループ研究開発本部は、GMOインターネット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。

東京大学医科学研究所様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
プレスリリース：
https://www.gmo.jp/ir_news/article/732/
https://www.gmo.jp/news/article/8598/

また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。

・フィンテック(Fintech)のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。

・アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。

・アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。

・その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。

【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。

【ポジションの魅力】
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。
別のプロジェクトを担当する部署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
グループCTO直轄の部署であり、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、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます

また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。
GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます
時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
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

【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
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）

募集条件

【必須スキル/経験】
以下をすべて満たした方
・バイオインフォマティクス（ドライ解析）の研究経験がある
・博士号を取得している
・機械学習・深層学習の知識がある
・RかPythonが書ける

【歓迎スキル/経験】
・生物学的なウェット実験の研究経験がある

【活躍できる人物像】
・手法ありきではなく、ビジネス課題解決のためにあらゆるアプローチを考えて最適なやり方を見出すことが好きな方
・どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方
・一人では到底できない大きな成果をチームで目指せる方
・データや結果を鵜呑みにしないで、常にクリティカルシンキングを行える方

企業名

GMOインターネットグループ株式会社

本社所在地

東京都渋谷区桜丘町26番1号4～14階・総合受付11階

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

【Holiday】【休日】完全週休2日制土曜日、日曜日、国民の祝日、年末年始休日（12/29～1/3）【休暇】年次有給休暇、時間単位有給休暇、夏季有給休暇（5日間）特別休暇・リフレッシュ休暇・結婚休暇・出産休暇・育児休暇・介護休暇・看護休暇・配偶者出産休暇・病気休暇・忌引休暇　等

情報更新日

2026/06/14

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

900万円〜1,100万円

リモートワーク

平均年齢

39歳

ポジションの魅力

東京大学医科学研究所との最先端共同研究:
生成AIとシングルセル解析を組み合わせた老化細胞の特定研究を、世界最前線で活躍する中西真教授の研究室と共同で進めます。研究成果は国際学術誌「Advanced Science」にも採択されており、アカデミアと産業界の双方で成果が評価される環境です。
AI×生命科学という希少な融合領域:
バイオインフォマティクス（ドライ解析）のシングルセル解析に、最新の生成AIの基盤モデル（Foundation Model）や機械学習を応用し、老化細胞の遺伝子メカニズム解明に取り組めます。この領域を民間企業で実践できるポジションは国内でも極めて稀少です。
ビジネス実データを活用した多様なプロジェクト参画:
AI研究開発室では老化細胞研究だけでなく、フィンテック・アドテク・アプリ・暗号資産など、GMOグループが保有する膨大なビジネス実データを活用した多彩なプロジェクトにも参画でき、データサイエンティストとして幅広いスキルを磨けます。
技術的自由度の高い研究開発環境:
四半期ごとの重点研究開発や自由な技術検証が推奨されており、最先端の機械学習手法や新たな応用技術を自発的に研究できます。NVIDIA H100搭載サーバーやスーパーコンピューター「SHIROKANE」など、高性能な計算インフラが整備されています。
実績に応じた柔軟なキャリア形成:
共同研究を進めながら、あるいはその後に他のビジネスプロジェクトへ参加するなど、本人の実績と希望に応じてキャリアパスを選択できる環境が整っています。研究特化のスペシャリストとしても、ビジネス側のデータサイエンティストとしても成長できます。

必須スキル（ハード）

以下をすべて満たす方が必須条件となります。

バイオインフォマティクス（ドライ解析）の研究経験
博士号の取得
機械学習・深層学習の知識
RまたはPythonのプログラミングスキル

必須スキル（ソフト）

研究への高い探究心:
老化細胞の遺伝子メカニズムという未解明の課題に向き合い、データやAIモデルの本質を深く掘り下げる姿勢が求められます。
学際的な思考力:
AI・機械学習の知識と生物学・生命科学の知見を融合させ、分野横断的に問題を捉えて解決策を導く力が必要です。
自律的な研究推進力:
技術的自由度が高い環境のため、自ら課題を設定し、検証から成果創出まで主体的に研究を推進できることが期待されます。
コミュニケーション能力:
東京大学医科学研究所の研究員や社内のエンジニア・ビジネス担当者など、多様なバックグラウンドを持つメンバーと円滑に連携できる力が必要です。
成果志向と柔軟な適応力:
アカデミックな研究成果を出しながら、並行してビジネスプロジェクトにも貢献できる柔軟性と、実用的な視点からAIモデルを構築・評価する意識が求められます。

歓迎スキル

ウェット実験の研究経験:
生物学的なウェット実験の研究経験があると、ドライ解析の結果をより深く解釈し、研究の幅が広がります。
Foundation Model（基盤モデル）の活用経験:
LLMやマルチモーダルモデルなど大規模基盤モデルをバイオデータに応用した経験があれば、即戦力として活躍できます。
シングルセル解析ツールの実務経験:
Seurat、Scanpy、CELLXGENEなどのシングルセル解析ツールを用いた実務・研究経験があるとプロジェクトへの即時貢献が可能です。
金融・広告・暗号資産領域のデータ分析経験:
フィンテック・アドテク・暗号資産などのビジネスデータ分析経験があれば、AI研究開発室の多様なプロジェクトでも活躍できます。

この求人で得られるスキル

生成AI×バイオインフォマティクスの高度な専門スキル:
最新の生成AI基盤モデルをシングルセル解析に応用するという最先端手法を習得でき、業界内でも希少価値の高い専門性を磨けます。
産学連携プロジェクトのマネジメント経験:
東京大学医科学研究所との共同研究プロジェクトを通じて、アカデミアと民間企業双方のワークスタイルを理解した研究推進・連携スキルが身につきます。
多領域にわたるデータサイエンス実践スキル:
フィンテック・アドテク・因果推論・不正検知など多彩なビジネス領域のデータ分析に携わることで、汎用性の高いデータサイエンス力を獲得できます。
大規模計算インフラの活用スキル:
NVIDIA H100搭載サーバーやスーパーコンピューター「SHIROKANE」を用いた大規模データ解析の実践経験を積め、高性能AI計算基盤の運用ノウハウが身につきます。
国際学術論文の執筆・発表経験:
共同研究の成果は国際学術誌への投稿実績があり、研究者としてのアカデミックなアウトプットスキルを維持・向上させる環境が整っています。

キャリアマップ

現在
シニアデータサイエンティスト（バイオインフォマティクス）老化細胞研究および社内ビジネスプロジェクトで実績を積み、より複雑な解析設計や研究の主導的な役割を担うステップです。論文発表や学会発表など、対外的なアウトプットも増えます。
リードサイエンティスト / 研究開発リーダー複数プロジェクトを横断的に指揮し、研究方針の策定や若手メンバーの育成を担う役割です。AI研究開発室全体の技術的な方向性を牽引するポジションへのステップアップが期待されます。
AI研究開発室マネージャー / 室長データサイエンスチーム全体のマネジメントを担い、グループ横断のAI戦略や産学連携プロジェクトの統括を行うマネジメントトラックです。
アカデミア・スタートアップへのキャリア展開東京大学医科学研究所との共同研究で培った専門性と実績を活かし、大学研究機関への転籍・兼務、またはバイオテック・ヘルステックのスタートアップへのキャリア転換という選択肢も開かれています。

AI 口コミまとめ

GMOインターネットグループは、社員食堂・カフェ・マッサージルーム・社内保育所など社内の福利厚生が充実しているとの評価が口コミサイトで多く見られます。成果主義の評価制度が採用されており、実力次第でキャリアアップしやすい環境との声がある一方で、給与水準については業界内と比較してやや低いとの指摘もあります。リモートワークのしやすさについてはポジティブな意見がある一方、部署によって働き方に差があるという声も存在します。総合的には、技術的な挑戦環境と充実した福利厚生を評価する声が多く、一定の支持を得ている企業です。

【ポジティブな評価】
1. 福利厚生の充実: 無料ランチ・コーヒーが利用できるカフェ、マッサージルーム、昼寝スペース、社内保育所など、オフィス環境・待遇面が非常に整っているとの評価が多数あります。住宅補助や企業型DCの導入も評価されています。
2. 成長・チャレンジ環境: 手を挙げれば新しい仕事に挑戦させてもらえる文化があり、主体的に動く人材にとっては成長しやすい環境との声があります。仕事の幅が広く、周辺領域まで関われる機会も評価されています。
3. 実力主義の評価制度:...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り476文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。