最終更新日:
2025/10/23【正社員】データサイエンティスト/KDDI×医療データカンパニー/医療用データウェアハウス
- 月給 56万円 〜 85万円
- 株式会社医用工学研究所 東京本社
- JR京葉線 八丁堀駅1分 東京メトロ日比谷線 八丁堀駅3分 東京メトロ東西線 茅場町駅9分 東京メトロ有楽町線 新富町駅9分
お仕事について
仕事内容
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】--------
医療機関、医学研究機関、製薬関連企業からの要件に基づき、医療ビッグデータを活用した分析プロジェクトを推進していただきます。
単なるデータ集計にとどまらず、医療現場や研究現場の課題を理解し、データを通じて解決策を導き出す役割を担っていただきます。
具体的には以下のような業務を想定しています
■医療・研究機関からの要件整理、課題抽出、仮説構築
■データ収集・前処理、統計解析、モデリング(機械学習、統計モデリング、数理最適化など)
■医療ビッグデータのスクリーニング、集計、統計分析
■分析結果の可視化・レポーティング(論文・学会発表支援を含む)
■プロジェクトの進行管理・関係者との折衝
■医療機関・研究機関のニーズを踏まえた新しいデータ活用・運用改善の提案
【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
■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
特徴
職種
データサイエンティスト
求める人材
【必須条件】
以下いずれもご経験のある方
■医療・ヘルスケア領域におけるデータ統計・分析の実務経験
■Python、R、またはBIツール(Tableau、Power BI など)を用いたデータ分析経験
■顧客(医療機関・研究機関・製薬企業など)との要件定義・調整・折衝の経験
■データに基づいて課題を整理し、仮説構築〜検証〜報告まで一貫して携わった経験
【歓迎する条件】
■データベースに関する基礎知識および構築・実装経験
■SQLを用いたデータ処理・前処理の実務経験
■機械学習、数理統計、数理最適化などのモデリング経験
■医療情報システム(電子カルテ、部門システム等)や医療業務フローに関する知識・経験
■学術統計分析に関する知識・経験(論文作成や学会発表支援を含む)
■システム実装やプロジェクト進行管理の経験
【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
スキル
Python
R
BIツール
データベース
Tableau
Microsoft Power BI
経験
データ分析
統計解析
ビッグデータ
スクリーニング
レポーティング
提案
医療/ヘルスケア
顧客 医療機関
データサイエンス研究開発
分析
開発
勤務地
勤務地
- 株式会社医用工学研究所 東京本社
住所
〒104-0032 東京都中央区八丁堀4-13-1 八丁堀東興ビル2階
アクセス
- JR京葉線 八丁堀駅1分 東京メトロ日比谷線 八丁堀駅3分 東京メトロ東西線 茅場町駅9分 東京メトロ有楽町線 新富町駅9分
給与
給与
月給 56万円 〜 85万円 基本給:月給 56万円 〜 85万円 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】 月給 560,000円~850,000円(一律諸手当含む) ※賃金については、スキル・能力評価により決定します。 ■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)
給与例
【想定年収】 800万円~1,500万円
勤務時間
勤務時間
- 勤務形態:フレックスタイム制 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
休日休暇
休日休暇制度
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。
社会保険 / 福利厚生
社会保険 / 福利厚生
【社会保険】 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 【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
職場環境
職場環境
- ■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
試用・研修期間
試用・研修期間
- 試用・研修期間:3ヶ月 試用・研修期間の条件:本採用と同じ 試用期間中も待遇に変化はございません。
応募とその後の流れ
採用予定人数
- 1人
選考プロセス
- 【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
問い合わせ先
-
【メールアドレス】
recruit@meiz.co.jp【担当者】
採用事務局:原
会社情報
会社名
- 株式会社医用工学研究所
代表者
- 代表取締役 笠﨑 州雄
住所
104-0032
東京都中央区八丁堀4-13-1 八丁堀東興ビル2F(東京本社)
業種 / 許認可番号
- 通信・インターネットバイオテクノロジーその他(製薬・バイオテクノロジー)
設立年月
- 2004年10月
従業員規模
- 50~149人
ホームページ
- https://www.meiz.co.jp/