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微生物と共生した健康で持続可能な街を一緒に創っていきませんか？ 本当に新しいことにチャレンジするとき、その先端には領域も分野も存在せず、多様なメンバーとの協力が解決の鍵となります。BIOTAには研究者のみならず、多様な職種・背景を持つ人材が集まり、それぞれが専門性を活かし、次世代の街づくりの実現に向けて力を合わせています。BIOTAのビジョンに賛同し、共に縦横無尽に駆け回ってくれるみなさんの参画を楽しみにしています。 採用のお問い合わせはこちら 募集職種 [### 研究・技術 部門 実験、解析、サーバー管理、プロジェクトマネジメント など（詳細はこちらをクリック）] コーポレート 部門 経営企画、採用、経理、組織戦略、ブランド戦略 など ビジネス 部門 営業、事業開発、マーケティング など BIOTAで活動するメンバーからのメッセージ 田中 大敦 Creative Advisor（メーカーデザイン職 出身） BIOTAでは、解析評価や自社研究だけでなくそれらを社会実装するためのランドスケープや文化醸成にもとても力を入れております。それらの企画や制作など、サイエンス領域でクリエイティビティを発揮してみたい方も是非ご連絡お待ちしております 安藤 帆菜美 研究員（理系大学院修士課程 修了） BIOTAでの研究領域では、微生物に関する解析と実験の両方を行います。いずれを専門とする方でも、必ず活躍していただける環境です。BIOTAが提案する新たな世界観を広めるためには、確かなエビデンスが必要不可欠です。失敗を積み重ねながらも、根気強く取り組める方をお待ちしております。 メンバーの一覧はこちら BIOTAインターン生の声 代表メッセージ 『微生物の多様性を高めることこそが、より良い社会を創るためのカギだ。』 私は高校時代から大学の研究所で微生物研究をしてきました。そして今日までずっと微生物の多様性を高めることこそが重要なミッションだと信じて、今では株式会社BIOTAを立ち上げて仲間とともに事業に取り組んでいます。 ゲノム解析の進歩により、私たちの体内にも街中にも多様な微生物が存在していることが明らかになりました。そしてその微生物コミュニティ（マイクロバイオーム）が、その環境に多大な影響を与えることも分かっています。しかし現代の私たち人類は、除菌・殺菌により生活空間からどうにかして微生物を一掃しようと躍起になっています。実はこれは公衆衛生のリスクを高めてしまうことが近年の研究で分かっています。 BIOTAでは、微生物たちを「都市」「町内（腸内）」「家」の同居人として受け入れその多様性を高めることで、よりヒトが安全で健康に、そして持続性がある街づくりを目指しています。 我々とともに微生物多様性にDeep Diveして、微生物とより良い関係性を築く事業を一緒に創っていきませんか？ 「BIOTA」は私の人生そのものでもありますが、いつかあなたの人生の大切な一部になることを心より願っています。

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク ・Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit ・PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） ・Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど） ・AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど） ・MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS ・ConoHa（GPUサーバー） 大規模言語モデル（LLM）関連 OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace ◆開発ツール Atlassian（Jira、Confluence）、Trello VS Code、PyCharm、Jupyter GitHub（Copilot） Tableau、Looker Studio、metabase ChatGPT、Gemini、Claude ◆開発手法 アジャイル開発（scrumベース） 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一

GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクト、または尖った技術領域において、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 主な事業領域 ・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド・レンタルサーバー（ホスティング）、インターネット接続（プロバイダー）、決済、EC支援、セキュリティ） ・インターネット広告・メディア事業（メディア、広告支援、クーポン・ポイント） ・インターネット金融事業（証券、銀行） ・インターネットセキュリティ事業（暗号セキュリティ、サイバーセキュリティ、ブランドセキュリティ） ・暗号資産事業（交換所、ステーブルコイン発行） また、GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、ロボティクスおよびフィジカルAI分野における研究開発・事業化にも取り組んでいます。 https://ai-robotics.gmo(https://ai-robotics.gmo) 最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 【プロジェクト業務】 GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、フィジカルAI技術を活用した動作制御の研究開発を行います。 シミュレーション環境の構築・整備 Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境を構築し、ロボットの動作学習に必要なシミュレーションパイプラインを整備します。 深層強化学習・模倣学習による動作制御の開発 シミュレーション環境における深層強化学習や模倣学習を用いて、ヒューマノイドおよび四脚ロボット等の動作制御モデルを開発します。 Sim-to-Realパイプラインの構築 シミュレーションで学習した制御ポリシーを実機ロボットへ適用するためのSim-to-Realパイプラインを構築・改善します。 フィジカルAIモデルの実装・検証 最新の論文・技術動向を踏まえ、フィジカルAIモデルの実装および実機での検証を行います。 フィジカルAI以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。 【研究開発業務】 個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。 四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。 【ポジションの魅力】 フィジカルAIという最先端の技術領域において、シミュレーションから実機ロボットへの応用まで一貫して携わることができます。GMOグループのGPUリソースやクラウド基盤を活用し、大規模な学習環境を用いた研究開発が可能です。 開発したフィジカルAIモデルは、GMO AIRを通じて実際のお客様へ提供されるため、研究成果が事業に直結するやりがいのあるポジションです。 【利用技術】 Python PyTorch Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境 Linux CUDA ROS/ROS2（DDS） Docker 【働く環境】 ■開発環境 Macbook、Windows 2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。 ■GMOすごいエンジニア支援制度 エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。 https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/(https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/) ■オフィス環境 当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。 https://recruit.gmo.jp/office/(https://recruit.gmo.jp/office/) ■福利厚生 様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕