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    ⁨Bioinformatics⁩関連の求人⁨11⁩選

    この特集の求人

    機械学習エンジニア

    SyntheticGestalt株式会社

    • Bioinformatics
    • Cheminformatics
    • Machine Learning
    • Artificial Intelligence
    • Deep Learning
    • MLOps
    • Distributed computing
    • High Performance Computing
    • Generative Models
    • Geometric Deep Learning

    本募集のポジションは、機械学習モデルの開発と評価に関わる重要な研究エンジニアの役割です。分子情報に基づく化合物データの分析、仮説提案、機械学習モデルの実装と性能検証、分散コンピューティング環境の構築などを通じて、AIによる科学的発見に貢献する業務を担当します。

    • 給与額 ⁨¥⁩⁨1000万⁩ 〜 ⁨1500万⁩
    • 勤務地 東京都
    • 会社従業員数 11名〜100名
    • この企業のホームページへのURL 企業ページ

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      Research Engineer

      SyntheticGestalt株式会社

      • Bioinformatics
      • Cheminformatics
      • Machine Learning
      • AI
      • Deep Learning
      • MLOps
      • Distributed computing
      • High Performance Computing
      • Generative Models
      • Geometric Deep Learning

      分子情報を扱う機械学習モデルの仮説提案、開発実装、性能検証を行います。データと目的に応じた特徴量の提案と作成、MLOpsの実装、分散コンピューティング環境の構築、機械学習モデルのトレーニングなど、AIを用いた革新的な研究開発を行います。

      • 給与額 ⁨¥⁩⁨800万⁩ 〜 ⁨1000万⁩
      • 勤務地 東京都
      • 会社従業員数 11名〜100名
      • この企業のホームページへのURL 企業ページ

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        募集強化中

        データサイエンティスト

        MI-6株式会社

        • Data Science
        • Materials Informatics (MI)
        • Machine Learning
        • Robotics
        • AI
        • Data Analysis
        • Experimental design

        材料開発におけるデータサイエンスチームのプロジェクトリーダー候補として、顧客の課題解決に向けた包括的なデータ分析業務を遂行します。主な業務は、データ分析プロジェクトの受注から成果物のデリバリーまでの全工程をリードすることです。具体的には、顧客との初期段階でのヒアリングを通じて課題を正確に把握し、専門的な技術知識を活用して具体的な解決策を提案します。受注後は、自身または他のチームメンバーと協力して分析を実行し、顧客の課題に対する詳細な解析結果を資料化します。月次の定期ミーティングでは、分析結果の説明やQA対応を行い、最終的にプロジェクト報告書を作成して次の提案につなげる役割を担います。

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          募集強化中

          MI-6株式会社

          • Computational Science
          • Data Science
          • Machine Learning
          • 機械学習
          • データサイエンス
          • 数理最適化
          • 統計学
          • statistics
          • Statistical Analysis
          • Material Science
          プロフィール画像 ⁨加茂⁩ ⁨倫明⁩
          株式会社LabBase 

          国内唯一のMI専業スタートアップ。素材開発の高速化ために、最適条件を予測するMIに加え、同じ期間での実験数を10倍にする実験自動化ロボティクス開発に取り組む点が他との違い。

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