マッチ率

多くの大学病院・クリニックと連携！がんを早期発見する検査サービスにおける、PythonやR言語を用いたML Pipelineの構築をお任せ

2024/8/20 更新

AI・機械学習エンジニア

東京都・愛知県

500-800万円

PythonTensorFlowLinuxR言語

自社サービスありリモートワーク可ベンチャー企業ストックオプションあり

事業概要

■ 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®（マイシグナル）』を提供

■ 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あり

仕事内容

■ 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

一人ひとりの裁量が大きい環境です。
尿の受付やステータスなど、全ての工程をシステムで管理しています。

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル/経験・ビジネスレベル以上の日本語または英語力・Linux/shell scripts/SQLを用いた実務経験・大学卒業レベル以上の数学の知識・クラウドフレームワーク（AWSだと尚可）を用いた、MLパイプラインの構築経験（2年以上）・コンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、データサイエンス、数学、または関連分野の学士号、修士号・コラボレーション、コードの標準化、再現性、バージョン管理（Git/Git Hub）のためのツールを使用した経験・ソフトウェアエンジニアの経験・MLコンセプトの実用的かつ理論的な側面を理解し、モデルの開発と実運用のためのEtoEのパイプラインを構築した経験・AWSやクラウドサービスを含む、クラウドコンピューティングの経験・PythonやJava、R言語を用いた実務経験（2年以上）・MLフレームワーク、ライブラリ、データ構造、データモデリング、ソフトウェアアーキテクチャに関する知識・SQL、MapReduce/Hive/Spark、および最新のデータ処理フレームワークの知識・TensorFlow、Keras、PyTorchをはじめとする、MLフレームワークの使用経験・Dockerを用いたワークフローの管理経験・テスト自動化、CI/CDツール、クラウドインフラ、その他最新技術を利用したDevOpsの経験

■ 歓迎スキル/経験・医療データに関する業務経験・DockerやWorkflow management language（snakemake）などの開発ツールを使用した経験・スモールサイズデータの学習経験・不均衡データの学習経験・トランスクリプトーム解析の経験・リキッドバイオプシーに関する知見や経験・micro RNAに関する知見・次世代シークエンサーおよび定量PCRの原理に関する基礎的な理解・生物学あるいは周辺分野での研究や解析の経験・Wet labでの実験操作の経験・がんの生物学や医学的な知識または解析の経験・Molecular diagnostics（分子診断学）分野の知見・機械学習の臨床応用に関する知見や経験

■ 求める人物像・当社のビジョンに共感し、医療分野における社会課題の解決に貢献したいと考える方・自ら問題を特定し、あるべき形を考案できる方・効率化が好きな方・裁量の大きい仕事に携わりたい方・専門的な知識を活かしたい方

勤務地・給与・その他情報

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休日・休暇

開発環境・現場

■ 配属先：機械学習エンジニアチーム・業務委託を含めて、3名が在籍しています・全社の平均年齢は34歳で、男女比は1:1です ■ 現場・社員の雰囲気・社員は当社のビジョンに共感しており、社会にインパクトを与える事業で、医療分野の課題を解決していきたいと考えています・それぞれがお互いを尊重している雰囲気です・休暇制度が充実していたり、リモートワークを導入していたりするので、柔軟な働き方ができます・代表は2021年のForbes Asiaよりアジアを代表する30歳未満に選出されていたり、CTOは東京大学大学院薬学系研究所にて博士号を取得後、米国のNPOにて発展途上国への医療テクノロジー導入を支援していたりするので、優秀なメンバーと働けます

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: JavaScriptTypeScriptPythonR言語SQL
フレームワーク・ライブラリ: ReactDjangoTensorFlowReact Native
データベース: PostgreSQLAmazon RDS
ミドルウェア・ツール: DockerSpark
クラウド: AWSAmazon EC2CloudFrontAmazon S3
サーバー・OS: Linux
開発手法: アジャイル
プロジェクト管理: Git

事業内容の詳細

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。