正社員
「データドリブンな細胞制御」に繋がる新規技術の研究開発、および細胞ビッグデータの取得に従事していただきます。
研究プロジェクトは【A】自社での研究プロジェクトと、【B】他社と共同で行う研究プロジェクトがあります。
【A】自社での研究プロジェクト
1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術及び細胞培養の最適化技術を統合した細胞制御技術の研究開発
＜研究プロジェクトの例＞
・1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術のスループットを現行の一桁以上、効率化させる研究
・微細空間における細胞培養系、微量培地調液系、多角的な細胞評価系を構築し、培養条件スクリーニングスループットを現行の二桁以上に向上させる研究
・「多種類の細胞株×様々な細胞状態」の遺伝子プロファイルデータおよびメタデータを取得し、当社独自の統合データベースの構築を推進する研究
・要素技術をラボラトリーオートメーションにより高度化し、データ取得プロセスを大幅に改良する研究
【B】他社と共同で行う研究プロジェクト
自社技術を活用した創薬・再生医療分野における他社との共同研究および委託研究
＜研究プロジェクトの例＞
・1細胞・大規模トランスクリプトームデータによる表現型創薬、臨床バイオマーカー探索
・1細胞・大規模トランスクリプトーム技術による細胞医薬品の品質マーカー探索、培養条件最適
［研究環境］
・ベーシックサイエンスに基づく世界初の研究開発ができる
・理化学研究所発の世界最高精度の全遺伝子発現解析技術を活用して研究ができる
・スタートアップならではの挑戦的な研究領域、当社にしかできないプロジェクトに取り組める
・新技術を開発し、既存事業に活用したり、事業化したりできる
・自社研究以外に他社製薬企業研究開発部門との共同研究に取り組める
・論文投稿、学会発表について前向き
［事業環境］
・事業を通じて創薬・再生医療業界における重要課題の解決に直接的に貢献できる
・感染症、がん、免疫疾患など広範な病気に対する創薬・治療開発に貢献できる
・他社との協業を通じて国内外で事業を拡大できる（当社遺伝子発現解析技術は国内外製薬企業から高い評価を得ており新規プロジェクトが増加中）
・複数のトップベンチャーキャピタルが投資・継続支援しており、資金調達環境は良好
| 募集職種 |
技術職系（素材、食品、メディカル、バイオ） > 化粧品、食品、香料関連 > 基礎・応用研究（化粧品・食品・香料） 技術職系（素材、食品、メディカル、バイオ） > 医薬品関連 > 研究（基礎） 技術職系（素材、食品、メディカル、バイオ） > 医薬品関連 > 研究（シーズ探索） 技術職系（素材、食品、メディカル、バイオ） > 医薬品関連 > 研究（スクリーニング） 技術職系（素材、食品、メディカル、バイオ） > 医薬品関連 > 研究（合成、化学） |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務時間 | - |
| 勤務地 | 【勤務地】東京都中央区 【転勤の有無】無 【喫煙環境】敷地内全面禁煙 |
| 交通 | - |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 待遇・福利厚生 | ■給与■ 【想定年収】600万円～1,000万円程度 【想定月収】50万円～83万円程度 【残業手当】残業代・割増賃金は全額支給 【その他手当】借上社宅制度あり、在宅勤務手当 【給与形態】年俸制 (月収は年収÷12) ■雇用・契約形態■ 【雇用形態】正社員 【試用期間】有（3ヶ月） 【試用期間中の異なる条件】無 ■待遇・福利厚生■ 【賞与】無 ※年俸制のため 【昇給】年1回 【通勤手当】有（上限5万円まで支給） 【健康保険】有 【厚生年金】有 【労災保険】有 【雇用保険】有 【退職金制度】無 【定年退職制度】有（60歳） 【その他福利厚生】健康診断費用補助、書籍購入支援、ベビーシッター補助（内閣府ベビーシッター派遣事業） |
| 休日・休暇 | ■就業時間■ 【就業時間】9:00～18:00 【休憩時間】60分 【所定労働時間】8時間00分 【労働時間制度の適用】フレックスタイム制度 【時間外労働】有（平均残業時間：0～30時間程度／月） ■休日・休暇■ 【休日・休暇】完全週休二日制（土・日）、祝日、年末年始休暇、有給休暇、慶弔休暇、引越休暇、リフレッシュ休暇、特別休暇など ※夏季休暇やGWなどの長期休暇は有給を利用。 【年間休日】120日以上 |
| 応募資格 | 【学歴】博士課程修了相当 【求める経験・能力・スキル】 ・統計学・機械学習の基礎知識（仮説検定、線形モデル、交差検証など） ・英語力（資料読解、資料作成、日常会話レベル） ・プログラミングの経験（Python、R、Rust、Juliaのいずれか） 【歓迎要件】 ・分子生物学の基礎知識 ・バイオインフォマティクスの基礎知識 ・博士学位（生物学、情報学、工学、薬学、医学、農学など） ・創薬、再生医療領域における研究開発経験 ・実験系研究者とのコラボレーションの経験 ・企業における研究開発の経験 ・チームマネージメントの経験 ・次世代シーケンサーの遺伝子発現解析の経験 ・イメージングデータ解析（画像処理）の経験 ・オミクスデータ解析の経験 ・数理モデル解析の経験 ・パッケージやライブラリの構築経験 ・新しいプラットフォーム技術の開発経験 |
|---|---|
| 応募方法 | このページ内の「応募」ボタンよりご応募ください。
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| 選考プロセス | - |
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