ソフトウェアエンジニア(AIチーム)

ミッション

AI・機械学習を活用して医療の質を向上させる。

適切な対象者に適切な情報を適切なタイミングで届けることが医療発展のキーと考えており、機械学習・AIの活用により達成できると見込んでいます。

担当事業、サービス

事業横断のデータ利活用施策および機械学習を活用したアプリケーションの開発

担当業務

機械学習を用いたアプリケーションの開発、データ分析等のデータ活用のためのアプリケーション開発など幅広い業務を担当していただきます。

  • 機械学習アプリケーションの非アルゴリズム部分の開発
  • 機械学習アプリケーションの全体アーキテクチャの設計、構築
  • デプロイ、各種テスト等の基盤設計、構築
  • データ収集・分析基盤の開発、整備
  • 新技術へのチャレンジ

※興味があれば機械学習や他データ活用アプリケーションのコア部分の開発にも従事できます。

技術スタック
  • 言語: Python / Go
  • DB・データウェアハウス: MySQL / PostgreSQL / BigQuery
  • インフラ: GCP, AWS(一部オンプレ)
  • Webフレームワーク:Goa / Flask / Playframework等
  • コード管理:GitLab
  • CIツール:GitLab-CI
  • インフラ構築:Terraform / Docker / Kubernetes
  • 監視:Stackdriver / CloudWatch / Kibana / Sentry / Datadog / NewRelic
  • 効果計測 : Redash
  • コミュニケーション:Slack / JIRA / Confluence
チーム体制・カルチャー

エンジニアリンググループ AI・機械学習チーム

社長直轄のもと機械学習関連のプロジェクト立ち上げ、推進に主体的に関わることができます。
医療情報 (ニュース、論文など) の発信の個別最適化や、薬剤プロモーションの他、医療AI (画像診断、ゲノム関連) などにも取り組んでおり、全社的に活躍を期待されています。
皆ベンチャーマインドが高く、機械学習・AIでビジネスを加速する情熱的なチームです。
また個々人がプロフェッショナル精神高く、全員が自走するチームです。

<チーム体制>
全体で14人程度
うち機械学習エンジニア8名(Ph.D.保有者、未踏経験者など)

得られる経験・スキル
  • 日々新たなアプリケーションが開発されているため、1からアプリケーションを開発する経験を多く積める
  • コンテナ、データパイプライン等を活用した先進的なアーキテクチャ設計・開発を経験する機会が豊富です
  • 日本でも有数の医療データがあり、医療データの知識やデータ分析基盤に関するスキルを積むことができる
  • 機械学習の専門家と共に仕事するので、機械学習の理解や活用事例に触れることができる
  • m3全体に関わるため、医療ドメインの様々な事業に関わる経験が積める

※AIチームは新しく、スピード感のあるチームなので、上にあげた他にも自由に取り組むことができます!

応募条件(必須)
  • データと機械学習で医療を変えたいという意欲
  • アルゴリズムとデータ構造の基礎的な知識 (スタック、二分木、時間計算量の概念など)
  • GitHub / GitLabなどGitを用いた複数人での開発経験
  • Webアプリケーションの開発経験(Go、Python、Rubyなど)
  • リレーショナル・データベースを利用したスキーマ設計の経験
  • AWSもしくはGCPのクラウドインフラ構築経験と知識
  • Linux/Unix系OSの実務経験
応募条件(できれば)
  • Docker / Kubernetes によるコンテナ管理の経験
  • データモデルの設計経験
  • データ分析基盤(DWH)の設計・構築・運用経験
  • 運用業務の自動化、効率化に取り組んだ経験
  • 新規サービス / アプリケーションの立ち上げ経験
  • Webフロントエンド技術(React、Vue等)の知識と開発経験