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NEWデータサイエンスディレクター/非侵襲バイオマーカーのアルゴリズム開発と仮想人体モデル構築をリード

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データサイエンティスト、AI・機械学習エンジニア

大阪府（中之島駅）

600-720万円

正社員

Pythonpandasscikit-learnPyTorchR言語

自社サービスありリモートワーク可フルリモート可服装自由副業可オンライン選考可フレックス制度あり新規立ち上げ新技術に積極的ベンチャー企業ストックオプションありグローバル展開女性エンジニアが活躍中

事業概要

■ 汗や唾液から体内バイオマーカーを非侵襲で計測する小型分析装置とアプリを開発 ■ 美容・ウェルネスの現場で得た時系列データをAIで解析し、個別化ケアの基盤を構築

仕事内容

■ 概要・日々のエビデンス解析（装置の推定アルゴリズム改善、共同研究のデータ解析）をリード・体内の代謝・皮膚・生活習慣をつなぐ「仮想人体モデル」の設計と実装を主導

■ 詳細・汗・唾液・間質液のバイオマーカーと、肌状態・血液指標・生活習慣データの関係を統計/機械学習でモデル化・現行の推定アルゴリズムの精度検証と改善、ロジックの妥当性の説明可能性を担保・グラフ構造を用いた仮想人体モデルの設計。皮膚領域から出発し、全身へ拡張できるモジュール設計を担う・海外AIチームとの合同モデリングプロジェクトの技術リード（英語でのディスカッション）・大学・共同研究先との解析設計、実験計画への技術的インプット・アプリ/購買/ケア習慣データを含むデータ基盤の設計方針づくり・データサイエンスチームの採用・育成、外部委託先のマネジメント

＜開発について＞・チーム：データサイエンスチーム3名。CTO、取締役（分析/アルゴリズム担当）と連携・開発手法：週次の仮説検証サイクル・タスク管理ツール：Jira ・コミュニケーションツール：Microsoft Teams、Slack

■ この仕事の面白み、魅力・自社デバイスから上がってくる一次データを、設計段階から自分で握れる・研究で終わらず、現場の接客と購買行動に直結した形で実装され、結果が数字で返ってくる・皮膚から全身へ、モデルの拡張方針そのものを描けるポジション

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル・Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデル構築の実務経験5年以上・統計解析（回帰分析、多変量解析、実験計画）の実務経験と、結果を非専門家に説明した経験・生体データ、医療・ヘルスケアデータ、化学分析データのいずれかを扱った経験・少人数チームまたはプロジェクトの技術リード経験（メンバーの育成・レビューを含む）・事業課題を解析課題に翻訳し、優先順位を自ら決められること

■ 歓迎スキル・グラフ構造データの解析経験（グラフ理論、ネットワーク分析、GNN等）・バイオインフォマティクス、オミクス解析、生理学モデリングの知見・少数サンプル・高次元データでのモデリング経験（ベイズ推定、正則化、転移学習等）・研究論文の執筆または学会発表の経験・MLOps、データ基盤（ETL、DWH）の設計経験・英語での技術ディスカッション経験・製薬、化粧品、食品、医療機器のいずれかの業界知見・スタートアップまたは新規事業の立ち上げ経験

■ 求める人物像・データが揃っていない前提で、何をどう測るかから設計できる方・「精度が出ない」で止まらず、事業として成立する落とし所を探せる方・研究者と現場スタッフの両方に通じる言葉で話せる方・自社に前例のないテーマに対し、外部の知見を取り込みながら進められる方・組織づくりに関心があり、自分の専門領域を超えて手を動かせる方

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：統括プロダクトマネージャー直下 ■ 組織の特徴・正社員15名、業務委託11名の小規模組織・フルリモート勤務可。出社する場合は大阪本社・ハードウェア、アルゴリズム、アプリ、営業が同じ距離感で動く体制 ■ 開発・解析環境・言語：Python ・ライブラリ：pandas、scikit-learn、PyTorch ・インフラ：クラウド環境・その他：Git、Jira、Microsoft Teams、Slack、Microsoft 365 ■ 教育・研修制度・業務上必要な書籍購入、学会参加は会社負担・大阪大学の研究者、社外顧問とのディスカッション機会

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: PythonR言語MATLABSQL
フレームワーク・ライブラリ: pandasNumPyscikit-learnTensorFlowKerasSciPyPyTorchFastAPI
データベース: BigQuery
ミドルウェア・ツール: DockerApache Airflow
クラウド: AWSGCPAmazon SageMaker
サーバー・OS: Linux
プロジェクト管理: GitGitHub
マーケ・データ分析ツール: Jupyter NotebookApache SparkTableau
その他: Google Colab
支給PC: 会社支給と私物PCの持ち込みのいずれも可。会社支給の場合はWindows/Mac選択可

得られる経験・キャリアパス

■ 得られる経験・自社ハードウェアから生成される一次データを、取得設計から活用まで一貫して扱う経験・皮膚から全身へ拡張する生体モデルを、ゼロから設計・実装する経験・大阪大学をはじめとする大学、化粧品・ヘアケア、食品メーカーとの共同研究を技術面でリードする経験・海外AIチームとの合同プロジェクトの技術マネジメント・データ事業（外販、ライセンス）の立ち上げに関わる経験

■ キャリアパス・データサイエンス組織の責任者として、採用・体制設計から担っていただきます

＜例＞・データサイエンスディレクター → 解析・アルゴリズム領域の執行責任者（CSO/CAIO相当）・仮想人体モデルを軸とした新規事業（データ外販、ロジックライセンス）の事業責任者

事業内容の詳細

株式会社PITTANは、「病院やラボでしかできなかった生体分析を、日常の現場に持ち込む」ことを目指すヘルスケア×ビューティー領域のスタートアップです。

主力製品は、汗中アミノ酸を酵素反応で定量する小型分析装置と、その結果を可視化するタブレットアプリです。精製水で湿らせたパッチを3分間貼るだけで測定でき、メイクオフも不要。エステサロン、フィットネスジム、薬局、クリニックなどの現場で、専門スタッフが1時間の研修で扱えるレベルまで操作性を作り込んでいます。

測定した数種のアミノ酸から、自社アルゴリズムで保湿力・バリア機能・ハリ弾力・炎症傾向・肌の柔らかさなどの指標を推定し、肌タイプ分類や経時変化のトレンドとして提示します。血液検査の代替を目指した大阪大学との共同研究、大手ヘアケアメーカーとの共同研究（n=143、Ridge回帰）など、アカデミアと産業界の双方とエビデンス構築を進めています。

私たちが持つ資産は装置そのものではなく、「サービスとして収益を上げながら蓄積される、時系列の生体データ」です。レセプトのような「病気の結果」ではなく、「病気になる前のプロセス」を、同一個人について繰り返し測れる点が構造的な独自性になります。今後はマイクロニードルによる間質液採取、唾液を用いた酸化・糖化・炎症・免疫・老化のパネル分析、ウェアラブルや画像・音声データとの連携まで、取得できるモダリティを広げていきます。

事業フェーズとしては、装置と消耗品のリカーリングでユーザー基盤を広げる段階から、蓄積データを製薬・生命保険・化粧品・食品メーカーへ提供するデータ事業、さらに解析ロジックのライセンスによる業界基盤化へと進む三層の構想を描いています。

このロードマップの中核にあるのが、本ポジションがリードする「仮想人体モデル」です。

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NEWデータサイエンスディレクター/非侵襲バイオマーカーのアルゴリズム開発と仮想人体モデル構築をリード

事業概要

仕事内容

求められるスキル・人物像

勤務地・給与・その他情報

開発環境・現場

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