【研究・創薬職（Wet実験に熟達した薬理研究者）】ライフサイエンスAI／最先端AIを駆使した創薬アイデアを実験的に検証（ライフサイエンスAI事業本部）

以下のいずれかの経験・知識が求められます。

• 分子生物学・細胞生物学的手法を用いたin vitro実験の実務経験
• Wet実験（細胞培養・遺伝子発現解析・タンパク質解析等）の熟達した技術
• 疾患メカニズム解明または創薬ターゲット探索に関わる研究経験
• 実験計画の立案・仮説構築・データ解析・考察の自律的遂行能力
• 関連文献の調査・精読に基づく科学的仮説の構築能力
• 未経験実験手法の自己習得・研究導入の実績

• 主体的な課題解決力:
  提示された研究アイデアに対して自ら仮説を構築し、実験計画を立案・実行できる自律性と積極性が求められます。
• チームワークとコミュニケーション能力:
  チームメンバーや上司・プロジェクトチームへ研究進捗や実験結果をタイムリーかつ的確に共有し、次の方針検討に貢献できる力が必要です。
• 科学的な論理思考力:
  実験データを主体的に解析・考察し、再現性の高い結論を導き出すための論理的・科学的思考力が不可欠です。
• 学習意欲と適応力:
  未経験の実験手法も自ら調査・習得して研究に導入できる、高い学習意欲と柔軟な適応力が求められます。
• 使命感と患者視点:
  アンメットメディカルニーズという社会課題に向き合い、患者さんへ一日でも早く新薬を届けるという強い使命感・目的意識を持てる方が求められます。

• AI・バイオインフォマティクスの知識:
  AIツールや生物情報学（バイオインフォマティクス）への理解・関心があれば、ドライ解析チームとの連携がよりスムーズになります。
• 創薬プロセス全体の理解:
  標的探索・ヒット同定・リード最適化など、創薬の上流から下流までの工程を広く理解している方は即戦力として活躍が期待されます。
• アカデミア・製薬企業での研究経験:
  大学院・研究機関または製薬企業での研究経験があると、学術連携や共創プロジェクトにおいて強みを発揮できます。
• 英語論文の読解力:
  最新の海外論文を日常的に読み込み、知見をアップデートできる英語力があると業務を円滑に進められます。

• AI活用創薬の実践知識:
  FRONTEO独自AI「KIBIT」を活用した仮説生成プロセスを間近で体験し、AIが創出した仮説をWet実験で検証するという次世代型の創薬手法を習得できます。
• 高度なcell biology実験技術:
  東京科学大学との共同研究拠点においてPLOM-CON解析法など最先端のcell biology技術に触れ、従来の実験技術をさらに高度化できます。
• ドライ・ウェット融合型の研究リテラシー:
  AIによるデータ解析（ドライ）と生物学的実験（ウェット）双方の視点を身につけることで、創薬研究者として希少かつ高い市場価値を獲得できます。
• 産学連携・共創プロジェクトの推進力:
  大学や大手製薬企業との共同研究・共創プロジェクトに参画することで、外部連携の調整・推進スキルを実践の中で磨くことができます。
• 仮説思考・科学的プレゼンテーション能力:
  研究進捗や実験結果を意思決定者に的確に伝えるプレゼンテーションを繰り返すことで、科学的コミュニケーション力と仮説思考が向上します。