少子高齢化が進む日本では、医療従事者の不足や医療費の適性化といった課題があり、
医療ビッグデータの利活用が、今、さらに注目されています。
私たち株式会社医用工学研究所は、三重大学発の学内ベンチャーとして2004年に創業し、
医療機関におけるデータ利活用に20年以上に渡って取り組んで来ました。
主力製品「CLISTA!」は業界内で高い知名度を誇り、全国約150以上の医療機関に採用されています。
電子カルテをはじめとするさまざまな医療データの可視化・分析を通じて、
医療現場を支える医療用データウェアハウスで国内シェアトップクラスのプロダクトです。
そして今、私たちは次のステージへと踏み出しています。
2023年にはKDDIと資本業務提携。
2025年にはKDDIの連結子会社として新たなフェーズを迎え、KDDIグループの持つアセットを活用した事業展開に取り組み、
第二創業期とも言える成長期を迎えています。
KDDIの中期経営戦略におけるヘルスケア事業の一翼を担う企業として、
医療機関との連携から約600万人以上のリアルワールドデータ（RWD）のデータ分析に取り組み、
先端テクノロジーを活用しながら、医薬品開発や臨床研究、患者さん向けのアプリをリリースするなど、
医療の未来を大きく前進させるプロジェクトが本格化しています。
この変革期において、より多くの医療機関や研究機関、製薬企業と連携し、
医療データの価値を患者さんへ、そして、社会に還元していくためには、新たな仲間の力が必要です。
「現場の声を生かした課題解決型のプロダクト」であることにこだわりながら、
「データ活用を通じ、医療の発展に貢献していく」という大きなビジョンに向かって、
今、私たちは医療の未来をともにつくっていく仲間を募集しています。
【詳細業務】-
医療・ヘルスケア領域におけるデータ利活用を推進するため、
生成AI技術を活用したソリューション開発を行っています。
本ポジションでは、大規模言語モデル（LLM）の学習・調整、推論基盤の構築・最適化、
RAGを活用したAIアプリケーション開発を担当いただきます。
■具体的な業務内容
LLMのファインチューニング（LoRA / QLoRA / PEFT 等）および Instruction tuning
オープンモデル（Llama / Mistral / Gemma 等）のローカル環境構築・運用
GPU環境（NVIDIA系）での推論最適化、量子化（GPTQ / AWQ / GGUF 等）の実装
RAGアーキテクチャの設計・構築医療データを活用した生成AIソリューションの開発・改善
【当社の魅力】-
■三重大学発の医療テックベンチャー × KDDI連結子会社というユニークな立ち位置。安定性と先端領域へのチャレンジの両方を兼ね備えた企業。
■医療機関向け事業で培った国内シェアトップクラスの信頼基盤と、製薬企業向けRWD活用事業の成長性を併せ持つ企業。
■医療機関、アカデミア、製薬企業など多様なステークホルダーと連携し、エコシステムを構築。健康寿命の延伸という社会的意義の高いミッション。
■医療用DWH分野では競合が限られており、当社は全国150施設超の導入実績と長年の信頼を背景に、市場で高い認知と優位性を確立。
■自社で開発・提案・運用までを一貫して担う体制があるからこそ、ユーザー起点で価値提案できる環境。
■KDDIグループの一員として、AIをはじめとした先端領域のテクノロジーを活用した事業検討を行える環境。
■医療現場・製薬・研究領域まで広がるリアルワールドデータ（RWD）を武器に、医療の未来を創る新規事業にチャレンジできるフェーズ。
■年齢・年次を問わず活躍できるフラットな組織。一人ひとりの提案や行動が、事業の方向性や社会インパクトにつながるやりがい。
【このポジションの面白さ・やりがい】-
・医療・研究の最前線に関わり、社会的意義の大きな課題解決に貢献できる
・医療ビッグデータを活用し、最新の統計解析・機械学習スキルを磨ける
・研究成果を論文・学会発表として社会に還元できるチャンスがある
・課題抽出から分析・報告まで一貫してリードでき、幅広い経験を積める
・KDDIグループの一員として、新技術の活用や業務効率化に挑戦でき、専門性と成長を両立できる
【必須条件】
以下いずれかの経験・実績を有する方
＜LLMの学習・調整＞
LoRA / QLoRA / PEFT 等を用いたファインチューニング、Instruction tuning の経験
＜推論基盤・最適化＞
Llama / Mistral / Gemma 等のオープンモデルをローカル環境で構築・運用した経験
GPU環境（NVIDIA系）での推論最適化や量子化（GPTQ / AWQ / GGUF 等）の実装経験
＜AIアプリケーション構築＞
RAGのアーキテクチャ設計および構築経験
【歓迎する条件】
・Python、PyTorch、Transformersなどの開発経験
・DockerやKubernetesを用いた環境構築経験
・MLOpsやモデル運用に関する知識
・医療情報システムや病院業務フローに関する知識
【求める人物像】
・医療や研究の発展にデータで貢献したいという強い想いを持つ方
・顧客の声や現場の課題に真摯に向き合い、最適な解決策を導ける方
・新しい技術や知識の習得に前向きで、変化を楽しめる方
・複数のステークホルダーと協力し、チームとして成果を出すことを大切にできる方
・仮説思考・分析思考を持ち、データ利活用による価値創出に意欲がある方
・誠実かつ責任感を持って業務をやり遂げられる方
実働時間：1日あたり8時間
平均勤務日数：1ヶ月あたり20日
【フレックスタイム制】
■コアタイム：10:00～15:00
■休憩時間：60分（12:00～13:00）
■平均残業時間：20時間
＜標準的な勤務時間帯＞
9:00～18:00
完全週休2日制（休日は土日祝日）
年間有給休暇5日～20日（下限日数は、入社直後の付与日数となります）
年間休日日数125日
■土、日、祝休み
■年末年始、慶弔休暇、有給休暇
■入社時に有給休暇5日分、入社半年後に5日分付与します。
日比谷駅（東京メトロ日比谷線・千代田線・都営地下鉄三田線）3分、銀座駅（東京メトロ日比谷線・丸の内線・銀座線）5分、内幸町駅（都営三田線）3分、有楽町駅（東京メトロ有楽町線、JR山手線・京浜東北線）5分、新橋駅（東京メトロ銀座線・都営地下鉄浅草線・JR山手線・京浜東北線他）7分
基本給：月給 20万円 〜 87万円
固定残業代：なし
【一律手当】
全員に一律で支払われる通勤・皆勤・家族手当金額：なし
全員に一律で支払われるその他手当金額：なし
【月給制】
一律諸手当含む
■昇給：あり
■賞与：あり
■残業手当：あり
■通勤手当：月1万6千円まで支給（超過の場合応相談）
■社会保険：社会保険完備
■退職金制度：確定拠出年金制度になります。
■その他、諸手当について
居住地によって居住地手当が支給されます（大阪：\10,000/月、東京：\15,000/月）
【想定年収】800万円～1,500万円
月給：20万～87万円＋役職手当＋居住地手当＋賞与（年2回）
※固定残業代なし。残業代は別途全額支給
※賃金については、スキル／能力評価により決定します。
【福利厚生】
【その他補足】
■定年60歳制
■65歳までの再雇用制度
■確定拠出年金制度
■教育制度・資格補助あり
・資格補助制度
・オンライン研修制度
■育児・介護休暇制度
■社内懇親会補助
■保養所（会員制リゾートホテル「XIV（エクシブ）」）
■オフィスカジュアル制度
■転勤：基本的に転勤はありません。
■変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む）
■在宅勤務・リモートワーク：相談可
喫煙所：喫煙所あり（屋外）
受動喫煙対策：屋内全面禁煙
【選考フロー】
書類選考 → 一次面接 → 二次面接 → 最終面接 → 内定
※場合によっては、変更あり
