⁨Jupyter Lab⁩関連の求人⁨12⁩選

次世代シークエンサー（NGS）解析を中心としたバイオインフォマティクス業務を担当し、ゲノム編集技術の検証と細胞の表現型解析を行います。主な業務には、Whole Genome Sequence解析によるゲノム編集細胞の品質評価、ヒト細胞およびバクテリアを対象としたRNA-seq、scRNA-seq、ATAC-seq、Perturb-seq解析が含まれます。さらに、機械学習、深層学習、大規模言語モデルを活用したゲノムデザインの最適化も行います。AWSクラウドサーバーの運用管理や、自動細胞培養システムなどのラボオートメーション技術を駆使し、次世代の細胞治療開発や高機能微生物の創出に貢献する innovative な研究開発業務を遂行します。

大規模言語モデル（LLM）の開発において、学習データの収集、クレンジング、モデルの学習と性能評価を中心的に担当します。具体的には、人間らしいAIキャラクターを開発するため、独自のデータセット作成、学習プロセスのモニタリング、精度評価手法の検討と実装を行います。日々最新の研究動向を調査し、マルチモーダル化や新しい学習手法の探索を進めます。デイリーミーティングでチームメンバーと実験結果を共有し、仮説検証と継続的な改善に取り組みます。Python、PyTorch、HuggingFaceなどのツールを活用し、DGXサーバーやAWS環境でモデル開発を推進します。

■事業内容 FastLabelは、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』」をパーパスに掲げ、AI開発に不可欠な「データ」に関するサービスとプロダクトを提供しています。 日本版ScaleAIとして日本市場において既にNo.1のポジションを確立しており、現在グローバル展開を目指しています。 近年ChatGPTを初めとした生成AIや、自動運転やロボティクスなどのPhysicalAIなど様々な分野での社会実装が急加速している中でAIに学習させる高品質な教師データが圧倒的に不足しています。 さらに、AIの進化によって人の判断を代替する機会が増えており、学習データの品質はもちろん、データの安全性や倫理性の担保も重要な課題となっています。 一方で、アノテーションを始めとしたデータ領域の業務は非常に面倒かつ仕組み化が難しく、上記の課題に応えられるソリューションが市場から強く求められています。 FastLabelは、このような「データ」にまつわるあらゆる課題をSaaSプロダクト、AI技術、サービスを組み合わせたデータインフラによって解決しています。 私たちは、今後ますます加速するAIの社会実装において、高品質かつ大規模なデータを世界に届ける「データインフラ」として、安心・安全なAIが溶け込む社会を実現していきます。 ■募集背景 FastLabelのエンジニアリング組織は、IPOとそれ以降のさらなる事業成長とパーパス実現に向けて、今後のスケールやグローバル展開を目指せる開発組織づくりが課題になっています。 エンジニアリング組織の拡大と生産性の向上を両立の実現を目指して、プロダクト開発や技術課題の解消をリードするリードエンジニアを募集しています。 ■業務内容 事業の急拡大期とグローバル展開を迎えているFastLabelの開発組織において、開発チームをリードするリードエンジニアをお任せいたします。 将来的には、ご本人の特性に合わせてエンジニアリングマネージャーやテックリードをお任せできればと考えています。 【具体的な業務】 1.機能開発および技術負債の解消 　・機能開発ロードマップに基づいた新規機能の設計・実装・テスト・リリースのリード 　・技術負債の解消を通じた、開発部門全体の生産性向上の推進 　・コードのリファクタリングやアーキテクチャの改善を通じたシステムの安定性とスケーラビリティの向上 2.開発プロセスとチームの向上 　・開発チーム全体の生産性を高めるための取り組みのリード（例: コードレビュー、ベストプラクティスの共有） 　・コード品質の向上に貢献するためのレビューおよびフィードバックの実施 3.担当モジュールの開発計画の策定、進捗管理、リソースの最適配分 　・チーム内外のステークホルダーとの連携を通じたプロジェクトの円滑な進行 　・開発チームのメンバー育成、特にジュニアエンジニアへのメンタリングや技術指導 変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。 ■技術スタック （参考）弊社技術環境 バックエンド Node.js、TypeScript、TSOA、Python、Express、Flask フロントエンド ・開発言語：React.js、TypeScript ・UIフレームワーク：Material-UI ・3D点群開発: Three.js / R3F ・Canvas：Konva ・デザインツール：Figma データベース MySQL(Aurora) インフラ AWS（Fargate、CloudFormation、CDK）、CI/CD（CodePipeline、CodeBuild、GitHub Actions） AIコーディングツール Claude Code等 その他 GitHub、Notion、Slack ■開発組織の特徴 ＜本質的な課題を追求し、技術で解決する＞ グローバルのビッグテックに勝つためには、「本質的な価値」を生み出す開発を通した開発生産性の追求が不可欠です。 FastLabelには「Issue Driven」というバリューがあり、「なぜやるのか？」「イシューは何か？」という思考に重心を置きながら エンジニアが開発したものがユーザーに心から喜ばれることにこだわって開発をしています。 ＜ユーザーとコラボレーションして開発するサービス駆動開発＞ 通常のSaaSと異なるFastLabelのサービスとプロダクトの２つの事業を最大限活かしサービスを通して社内やお客様から挙がった課題を基に高速なプロダクト改善を行う「サービス駆動開発」が大きな特徴の１つです。 良いプロダクト開発はユーザーの一次情報から生まれると考えており、ユーザーとコラボレーションをしながら高速かつ手戻りの少ない開発を進めています。 ＜心理的安全性とコミュニケーシ