■ 概要 ・がんを早期発見する検査サービス『miSignal®』における、PythonやR言語を用いたML Pipelineの構築、保守保全、最適化をお任せします

■ 詳細 ＜具体的な業務内容＞ ・データサイエンティストと協力した、ML Pipelineの構築、保守/保全、最適化 ・既存Pipelineのプロセスやソースコードの評価、改善、パフォーマンスの監視 ・MLモデルの開発から実運用まで、シームレスに繋げることを目的とした、スケーラビリティ、可用性、信頼性、保守性の管理 ・データストレージやオブジェクト指向プログラミングに関する専門的知識を活用した、MLモデルパフォーマンスの最適化と、自動化するためのスクリプトやプロセスの開発 ・計算コストに対して必要なレイテンシでモデルを実行するため、適切なハードウェアリソースの選択と管理 ・モデルのパフォーマンスを監視し、再学習が必要なモデルを特定するための戦略の開発 ・モデルを迅速、確実、再現可能に運用し、自動化するためのPipeline構築と機械学習プロセスの仕様書の作成 ・チームのニーズに基づいた、既存のMLライブラリとフレームワークの拡張 ・ユニットテストの作成と、システム品質の保持

＜携わるプロダクトについて＞ 『miSignal®』 尿の受付やステータス管理、衛生検査所への発送、お客様情報の管理、売上/債権管理など、サービスに関わる全工程をシステム上で管理できるプロダクトです。

＜開発体制＞ ・3名で開発を進めています ・アジャイル開発を採用しています ・ソースコード管理はGitやGitHubを使用しています

＜技術選定＞ 1.技術の使用する割合 ・フロントエンド：React.js（100%） ・バックエンド：Django（60%）、Next.js（40%） ・インフラ：AWS（100%） 2.技術の選定理由 ・React.js+TypeScript：Webフロントのライブラリとしては最も良いため ・Next.js+TypeScript：新サービスはSSRを使用し、バックエンドをjsで統一化するため ・Django：社内システムはアナリティクスチームのPythonモジュールとバックエンドで統合する必要があり、Railsライクなフレームワークを使用したかったため ・AWS：一番使い慣れたIaaSであるため

＜入社後について＞ ・入社後は、会社のルールやビジネスマナーについてのオンボーディングを行います

■ この仕事の面白み、魅力 ・ML Pipelineの構築や保守保全、最適化を通じて、事業の拡大に貢献できます ・機械学習など、最先端の技術や知識を活かした業務に携われます ・さまざまな医療機関や企業、国に注目されているビジネスに携われるので、社会への貢献度を感じやすいです ・優秀なメンバーと一緒に、医療分野の課題を解決していくことができます ・日本だけでなく、海外でも注目されているビジネスに携われます ・組織を拡大していく段階なので、組織の中心メンバーとして活躍できます

Craif株式会社は、尿中マイクロRNAからがんを早期発見する検査サービス『miSignal®』を提供しています。当社は国内外で学術発表を行い、20以上の大学病院や250以上のクリニック・医療機関と連携しているので、検査における高い信憑性があります。また日清食品との共同研究を行っており、企業からの注目度も高いです。 これまで東京都や愛知県から助成金を得た実績や、三菱UFJ銀行と15.2億円の融資契約を締結した実績があり、社会貢献度の高い事業を展開していることが大きな魅力です。 今後は、尿を利用したあらゆる疾患の早期発見と治療の最適化を目指しています。また、NASDAQへの上場を目指し、組織を拡大していく方針です。