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Craifについて 人々が天寿を全うする社会の実現 —— がんという人類最大の課題から、医療の未来を変える Craifは、2018年に創業した名古屋大学発のバイオAIスタートアップです。「人々が天寿を全うする社会の実現」を掲げ、がんをはじめとする病によって人生の可能性が失われることのない未来を創ろうとしています。がんは、日本では2人に1人が罹患するといわれ、4000年もの間、人類が克服できていない最も大きな課題のひとつです。一方で、がん検診の受診率は40%前後にとどまり、多くの人が早期発見の機会を逃しているのが現状です。誰もが検診の重要性を頭では理解していても、日々の忙しさや「病気は治療するもの」という意識の根強さから、行動にはなかなかつながりません。 Craifは、こうした心理的・社会的なハードルをテクノロジーで乗り越え、誰もが自然に予防・早期発見へと行動できる社会の実現に向けた根本的な課題解決に挑んでいます。 About Craif Realizing a society where people can live out their natural lifespan — changing the future of medicine, starting with cancer, humanity’s greatest challenge. Craif is a Bio-AI startup founded in 2018, originating from Nagoya University. Under the mission of “realizing a society where people can live out their natural lifespan,” the company aims to create a future where lives are no longer cut short by diseases like cancer. In Japan, it’s said that 1 in 2 people will develop cancer — a challenge humanity has been unable to overcome for over 4,000 years. Meanwhile, cancer screening rates remain around 40%, meaning many people miss the chance for early detection. Craif is using technology to overcome these psychological and social barriers, tackling the fundamental challenge of creating a society where everyone can naturally take steps toward prevention and early detection. Recruitment Background & Career Path Advanced data science expertise spanning both machine learning and biology is essential for improving the accuracy of testing systems like miSignal and developing new methods. As the business expands, there is an urgent need to strengthen the team with people who can handle everything from model development to operational automation and advancement. This position seeks someone who can lead omics data analysis and new test system development, driving the creation of clinically valuable models. In the future, this role can grow into a core R&D career involving architecture design for the entire ML pipeline and planning of new tests. Job Description Japanese is not required for this p

バイオインフォマティクスと生命科学分野の研究開発業務を担当します。主な業務として、微生物や細胞を対象としたゲノムエンジニアリング技術の開発、CRISPR-Cas9などの遺伝子工学ツールを用いた分子生物学研究、進化育種プロセスの自動化に向けた制御システムの構築を行います。また、バイオインフォマティクスを駆使したマルチオミクス解析により、ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム等の統合的なデータ解析を実施し、遺伝子機能の解明や新規バイオマーカーの探索を進めます。さらに、機械学習を活用したバイオ設計支援システムの開発や、ラボオートメーションシステムを利用したバイオプロセス工学の研究にも携わり、トヨタグループのモノづくりに生命科学的アプローチから貢献していただきます。

創薬分野において最先端の計算科学技術を活用した研究開発業務を担当します。具体的には、Neural Network Potential（NNP）の開発、タンパク質の折りたたみ構造予測、ADMET（吸収・分布・代謝・排泄・毒性）予測モデルの構築、AIを活用した分子設計などの技術開発を行います。また、分子ドッキングや分子動力学法を用いたシミュレーション、Structure Based Drug Design（SBDD）やLigand Based Drug Design（LBDD）などの手法を駆使して、医薬品候補分子の探索・最適化を実施します。製薬企業との共同研究プロジェクトに参画し、最新の研究論文の調査・技術習得を行いながら、創薬現場の実課題解決に取り組みます。Python等を用いたソフトウェア開発やUnix/Linuxシステムでの計算環境構築も業務の一環として含まれます。