東京/正社員/データサイエンティスト（情報系博士）

以下の専門知識・経験が求められます。

• 情報系博士号（または同等の研究・実務経験）
• シングルセルRNA解析の知識・経験
• 機械学習・深層学習の実務経験（Python等）
• 統計解析・確率モデルの知識（統計検定・効果測定・因果推論など）
• バイオインフォマティクス関連の研究経験
• 生成AI・大規模言語モデル（LLM）の応用知識

• 研究推進力:
  最先端の機械学習手法や生命科学の動向をキャッチアップし、研究課題に対して自律的にアプローチできる力が求められます。
• ビジネス感覚との両立:
  学術的な研究知識だけでなく、実際のビジネス課題にデータサイエンスを応用してKPI改善や意思決定支援につなげる思考力が重要です。
• コミュニケーション・協業力:
  多様なバックグラウンドを持つ社内外のチームメンバー（東京大学医科学研究所の研究者・エンジニア等）と連携しながらプロジェクトを推進する力が求められます。
• 学習意欲・自己成長への積極性:
  AI技術の進化が速い分野であるため、常に最新技術を学び続け、新しい手法を積極的に試みる姿勢が必要です。
• 論理的思考・問題解決力:
  複雑なデータ（時系列・ユーザー行動・テキスト・遺伝子データ等）に対し、適切な分析手法を選定し、課題を定量的に解決する論理的思考力が求められます。

• バイオインフォマティクス・生命科学研究経験:
  シングルセルRNA-seq解析やゲノム解析など、生命科学分野での研究・分析経験があると即戦力として活躍できます。
• 金融データ分析・フィンテック領域の知識:
  FXや暗号資産などの金融データを扱う経験、または不正検知・リスク分析モデル構築の経験があると多プロジェクトで貢献できます。
• 因果推論・ABテスト設計の実務経験:
  サービスのKPI改善に向けた因果推論や厳密な定量評価・ABテストの仕組み化・自動化の経験がある方は即戦力となります。
• 自然言語処理（NLP）・テキストマイニングの経験:
  LLMやBERTなどを活用したテキスト解析・情報抽出の実務経験者は、複数プロジェクトでの貢献が期待されます。
• クラウド・分散処理基盤の利用経験:
  GCP・AWSなどのクラウド環境やSpark・BigQueryなどの分散処理基盤を用いた大規模データ解析の経験がある方を歓迎します。

• 産学連携・ライフサイエンスAI研究スキル:
  東京大学医科学研究所との共同研究を通じて、生命科学領域における最先端のAI応用スキルとバイオインフォマティクスの知見を深めることができます。
• グループ横断のマルチドメインデータサイエンス実務力:
  フィンテック・アドテク・暗号資産・セキュリティなど多様なドメインにおいて、実ビジネスデータを用いた分析・モデル開発の総合力を習得できます。
• 最新生成AI・LLM活用技術:
  通常業務に加えて研究開発業務を行う環境のなかで、最新のAI技術（生成AI・LLMなど）の仕組みや応用スキルを実践的に身に着けられます。
• 因果推論・高度統計手法の実践スキル:
  因果推論・グラフィックモデル・確率微分方程式など、アカデミックな統計・数理手法をビジネス現場で応用する実践力を磨けます。
• テックリード・研究開発マネジメント力:
  ジョブローテーションとプロジェクトリード経験を通じて、データサイエンスチームを牽引するテックリードとしての総合的なマネジメントスキルを獲得できます。