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機械学習エンジニア
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エントリー
on 2020/09/08 429 views

AWS&Django&機械学習で創薬研究をサポートしたいエンジニア募集!

株式会社Logbii

株式会社Logbiiのメンバー もっと見る

  • TDK株式会社のR&D部門に入社後、ユーザーと向き合う仕事をやりたいと思い、独学でWEBアプリケーションについて学び、ITベンチャーなどを験て楽天にエンジニアとして入社。

    楽天ではクレジットカード加盟店サイトリニューアルや、ECサイトのお気に入りの新機能開発・運用などに携わる。関連特許を4件出願した。

    楽天同期入社のViibar代表とViibarを共同創業し、技術責任者としてゼロからイチのサービス開発を行う。

    医療・製薬業界を支援するサービスを作りたいと思い、Logbiiを創業。

  • 東京工業大学修士(工学)、専門は数理最適化や機械学習。
    学部時代は東工大で経営工学を学ぶ傍ら、一橋大学で医療経営系ゼミに参加。
    修士課程では医療資源の最適化を研究。
    医療データ分析業務を行うシンクタンクやベンチャー企業でインターンを経験後、
    株式会社Logbiiに入社。

  • Webエンジニア☺︎

  • 【基本情報】
    ・現在の専門: AIシステム開発、機械学習、データ分析
    ・学生時代の専門: 実験物理学、超伝導デバイス物理、半導体物理、メゾスコピック系物理、低温量子物性
    ・社会人歴: 4年目

    機械学習の経験は浅いですが、自然科学・数学・英文読解の素養はあり、これらを基に機械学習・情報理論・情報処理について研鑽しております。
    これまでの業務経験から、テーブルデータを用いたスコアリング・レコメンドシステム開発が得意です。
    データ受領からモデル開発を担当できます。
    機械学習やデータ分析を通じて、数学を活用したいです。

    【職務経験】
    ・AIシステム開発・機械学習・データ分析: 2年
    ・文書管...

なにをやっているのか

  • 製薬研究支援SaaS
  • Logbii Analytics

医療・製薬業界をAI、ITで支援しています。

▼ SaaS
・製薬企業の研究を支援する新プロダクト(α版を大手メーカー検証中)
 自然言語処理・ネットワーク分析をベースとした独自アルゴリズムを活用

・Logbii Analytics(AutoMLを実装したSaaS)
 https://logbii.co.jp/analytics
 CSVやエクセルデータをアップロードするだけで前処理、機械学習、推論までブラウザでできるサービス

▼ 診断支援AI
・宮崎大学医学部附属病院、東京工業大学(共同研究)
 http://dsai.c.titech.ac.jp/notice-of-dsai-symposium/
 患者情報、検査結果、オーダー情報などから入院後の重篤な合併症を事前に予測
 説明可能なAI(SHAP)を活用

・京都大学(共同研究)
 症状等のテキストデータから病名等を予測

▼ 公開実績
・第40回医療情報学連合大会
 2020年11月18日(水)〜22日(日)
 https://jcmi40.org/
・東京工業大学主催「社会的課題解決型データサイエンス・AI研究推進体シンポジウム」
 2020年9月11日(金) 15時30分−16時00分
 http://dsai.c.titech.ac.jp/notice-of-dsai-symposium/
・第39回医療情報学連合大会
 入院後合併症の予測モデルの開発と説明可能なAI(Explainable AI)を活用したリスク要因分析
 https://jcmi39.org/program_academic.html
・日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019年秋季研究発表会
 病床機能を考慮した二次医療圏における病床配分に関する研究
 http://www.orsj.or.jp/~nc2019f/index.php/program/
・在宅医療・介護の訪問予定の効率化に関連する特許
 http://www.conceptsengine.com/patent/grant/0006199441

▼ イベント登壇
・AI研究会シンポジウム
 https://www.cho-monodzukuri.jp/event/show/id/vdu5dxnkro

なぜやるのか

  • より健康で快適な社会へ

医療・製薬業界のデータ利活用を進めて、より健康で快適な社会を創り上げることがミッションです。

世界的に高齢化が進んでおり、医療現場や製薬業界でのデータ利活用の課題は増え、人間では対応しきれない業務を自動化する必要が高まっていくと考えています。

当社は医療機関・製薬企業・大学などと連携し、データサイエンスや機械学習を医療・製薬のデータに適応させたサービスの開発、研究を行っています。

より良い社会を創り出すために、最新技術のリサーチ、データ分析、そしてプロダクト開発を一緒に楽しみましょう!

どうやっているのか

  • githubでレビューしながら育てます
  • 現在フルリモートです

▼ 働く環境
・現在フルリモートです(お客さん状況により変動)
・開発PC(MacBook)を貸与
・11:00 - 15:00 がコアタイムのフレックス制です
・オフィスは広尾と恵比寿の間にあります

▼ エンジニア文化
・機械学習関連の論文をリサーチしてブログを書いていきます。まだ第一回しかかけていないので、情報発信が好きな方はWelcomeです。( https://logbii.co.jp/blog
・チームでkaggle参戦などしていきます。Jigsaw/Googleのコンペでは、上位5%に入りました。これ以降参加できていないのですが、機会を見つけて参加していきます。Kaggleが好きな方はWelcomeです。( https://www.kaggle.com/c/jigsaw-toxic-comment-classification-challenge/leaderboard )

▼ 経験できること
・自社プロダクト開発
・プロダクト開発をリード
・顧客へのヒアリング・提案・データ分析〜プロダクト開発の一連の開発プロセス
・UI/UXの設計
・論文調査(英語)
・新事業創造
・大学病院等のリアルワールドデータの活用
・学会・論文発表、特許の公開(コミット者は名前が残る)

▼ こんな方にオススメ
・ヒアリング・提案・データ分析〜プロダクト開発まで一貫して業務に携わりたい。
・第二創業メンバー:事業を成長させる過程を経験したい。
・スピード成長をしたい。

こんなことやります

▼ ご担当いただく業務内容
・製薬企業の研究を支援する新プロダクト(α版を大手メーカー検証中)の開発をお任せします。(Pythonを用いたAPI開発・自然言語処理・ネットワーク分析、またデータベース設計など)

*大学附属病院などとの共同研究(合併症の予測)も、希望に応じて参加可能です。(論文に名前が載ります)
*フロントエンドの開発は必須ではありませんが、ご希望に応じてご担当いただくことも可能です。(レビュー・教育します)

▼ 募集要項
【環境】
・機械学習:Python(TensorFlow, PyTorchなど)
・バックエンド:Python(Django REST Framework)
・インフラ:AWS(EC2, RDS, Elasticache など), 自社サーバー(Ubuntu, GPU(NVIDIA)), Docker
・データベース:Aurora, MySQL
・フロントエンド:React.js(Redux)
・リポジトリ:GitHub
・コミュニケーション:Slack, Zoom

【必要スキル】
・Pythonを使った機械学習モデルの開発経験、またはDjangoの開発経験

【歓迎スキル】
・AWSのデータ基盤構築経験(RDS, Redshift等)
・データベース設計、SQLの経験
・大学などでの機械学習の研究経験
・Kaggleなどコンペでの入賞経験
・プロダクトをGitHubに公開
・React.jsの開発経験

一緒にディスカッションと開発できることを楽しみしています!

会社の注目のストーリー

東京工業大学主催「社会的課題解決型データサイエンス・AI研究推進体シンポジウム」にて、当社代表の松田が共同研究の成果を発表致します。
ジャパン・ヘルスケアベンチャー・サミット2019の配布資料を公開しました
第39回医療情報学連合大会で共同研究の結果を発表予定です
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4人が応援しています
会社情報
株式会社Logbii
  • 2015/05 に設立
  • 10人のメンバー
  • 社長がプログラミングできる /
  • 東京都渋谷区恵比寿 2-28-10 2737
  • AWS&Django&機械学習で創薬研究をサポートしたいエンジニア募集!
    株式会社Logbii