▼次世代型医療関連技術の研究開発▼感染症分野の検査・診断を支援するソフトウェア『BiTTE』の開発におけるPoCをおまかせ／前例のないサービスに挑戦しませんか？

2024/8/9 更新

データサイエンティスト、AI・機械学習エンジニア

東京都

600-780万円

LaravelPythonGCPTensorFlowUnix

自社サービスありリモートワーク可服装自由オンライン選考可新規立ち上げ新技術に積極的ベンチャー企業残業月20時間未満ストックオプションありグローバル展開

事業概要

・全世界で問題となっている感染症分野で　社会に貢献する画像AIを活用した商品開発にチャレンジしてみませんか？・プログラム医療機器の承認を目指し、医療従事者からのフィードバックを基にサービスの改善を行っています。

カーブジェン株式会社について

仕事内容

■概要感染症分野の検査・診断を支援するソフトウェアを臨床現場へ提供するために、画像分類・物体検知・領域抽出などの画像認識モデルのデータ整理・モデル構築・解析・精度検証に至るまで一貫してプロジェクトに関わります。

■詳細・臨床現場での業務プロセスとペインポイントの把握・ソリューションの提供形態の構想・収集データの定義・臨床データの確認と収集・PoCレベルでのモデル構築・精度検証・研究計画の立案・臨床データの収集・モデルの構築・精度検証・臨床現場への提供に向けた調整・臨床提供後の精度改善計画・精度改善に向けた運用(MLops)

＜開発・チーム＞プロジェクトをリードするデータサイエンティストを中心に、医療従事者や、社内の複数のデータサイエンティストと共にメール・オンライン会議・SLACK等を用いてプロジェクトを推進します。

＜自社プロダクトについて＞細菌感染症菌種推定アプリ・適正抗菌薬選定支援システム『BiTTE（ビッテ）』・Bacterial infection teller and treatment estimator グラム染色像に対するAI画像解析技術を利用した高精度な菌種推定、ならびにアンチバイオグラムと連携した適正抗菌薬の選定を支援する仕組みです・最新技術を用いて医療現場における適正抗菌薬の選定を支援し、薬剤耐性菌の増加を防ぐために開発されました

■仕事の魅力・面白味・医療現場への価値提供を通じて社会貢献ができます・画像AIやDXを通じて、今までなかったソリューションを提供できます・POCどまりではなく、真に臨床現場で利用されるプロダクト・サービスに携わる事ができます

■サイトカーブジェン・エンジニアnote https://note.com/carbgem_hr/

CarbGeM＋ https://carbgem.com/plus/

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル/経験・Python、C、C#などのプログラミング知識（Pytorch、TensorFlowなど）
・機械学習/DeepLearningアルゴリズムの基礎知識　
・関係者（社内外）と円滑にやり取りができる口頭および文書による日本語コミュニケーション能力

■ 歓迎スキル/経験・生物／医学系バックグラウンドのある方・MLopsの利用経験がある方
・SotAモデルなど新しい技術・アーキテクチャ・アプローチの習得スキル・口頭および文書による英語コミュニケーション能力

■ 求める人物像・世界初のソフトウェア（医療機器）を開発したい方・プロダクトに愛着を持って、改善のために主体的に改善提案・行動ができる方・目の前の課題は必ず解決出来るという信念のある方・素直で、前向きなコミュニケーションをとれる方・スピード感をもって実践・行動し、結果を出せる方・当社のValue（https://carbgem.com/career/）に共感される方・関係者と積極的にコミュニケーションをとって業務を進められる方

勤務地・給与・その他情報

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雇用形態
休日・休暇

開発環境・現場

■ 配属先：デジタルソリューション本部データサイエンスチーム ■ 詳細※2023年6月時点・プロジェクトマネージャー1名、データサイエンティスト3名、エンジニア5名で構成されています・年齢は20代後半～30代前半です・技術的なTOPICSはSlackを用いて議論・コミュニケーションが多いです・タスク管理はAsana等を使っています・全社総会や新年会、忘年会などの交流会も適宜行っています。各社員がライフスタイルにあわせて無理のない範囲で参加しています。

細菌感染症菌種推定アプリ・適正抗菌薬選定支援システム　BiTTE（ビッテ）

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: PythonDartSQL
フレームワーク・ライブラリ: LaravelWordPressFlaskTensorFlowFlutter
クラウド: GCP
サーバー・OS: UbuntuUnix
開発手法: Vモデル
プロジェクト管理: GitHubSwaggerFastlaneConfluence
コミュニケーションツール: SlackTeamsZoom
マーケ・データ分析ツール: Google Analytics
その他: 機械学習XcodeG Suite
支給PC: 現場で選択可能（Windows/Mac）

得られる経験・キャリアパス

■得られる経験・画像AIを医療現場でどのように活用できるか、実装するかを検討する経験・医療機器の性能・有効性評価などの立証での経験・医療統計の知識

■キャリアパス・医療現場で求められる要件（解析精度・レスポンス）をクリアした場合は、給与や職務等級にダイレクトに反映します。・またチームで新しい技術の取り込み、共通機能のモジュール化、MLOpsでの貢献など、メンバー全体のスキルアップにつながる活動を行った場合も評価の対象となります。

事業内容の詳細

カーブジェンは、全世界で問題となっている感染症分野における次世代型医療関連技術の研究開発を行っています。

例として、画像認識AIを診断支援に活用いただき、治療方針の早期決定を通じて、患者様の早期回復を目指す製品開発を行っています。

グローバル市場をターゲットとした自社プロダクトを開発し、社会貢献度の高いサービス提供を目指します。

カーブジェン株式会社

19世紀にかけて感染症の原因菌の存在が判明して以降、ワクチンや抗菌薬の開発をはじめ不治の病の克服に向けた努力が重ねられてきました。抗菌薬が急速に広まるとともに、抗菌薬への耐性を獲得し、既存の抗菌薬が効･･･

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