エルピクセル株式会社の【 正社員 医療AI事業 】プロダクト開発エンジニアの求人

自社開発プロダクト　医療画像診断支援AI「EIRL」の製品開発をお任せするプロダクト開発エンジニアを募集します。

エルピクセルの製品開発グループは、『医療AIとともに「安心」と「革新」を』というミッションを果たすため、医師やフィールドエンジニアからのフィードバックを迅速に製品へ反映させる技術的な仕組みを確立し、「EIRL」のサービスを「100→1000」へと拡大させる技術的な牽引役となることを目指しています。

その一環として、プロダクト開発エンジニアには、まずは増加する導入医療機関と製品要望に対応するため、スケーラビリティと高信頼性を備えたプラットフォームの安定的かつ継続的な構築・維持を推進していただきます。

医療業界への興味と貢献したい気持ちがあれば、業界未経験でも問題ありません！
医療・ライフサイエンスに関心がある方、お持ちの技術が医療現場など社会に活かされることにやりがいを感じる方の応募をお待ちしています。

▼関わるプロダクト
「EIRL(エイル)」
自社開発の 医療画像診断支援AI技術です。独自のアルゴリズムによって各種医用画像を解析し、医師が効率的で正確な診断が出来る環境をサポートしています。

【業務内容】
スキルと志向に応じて、「EIRL」のプラットフォーム本体および各製品の機能開発、現場医療機関への「EIRL」導入・運用エンジニア向けのサポートツール開発を担当いただきます。
入社後は、まずはPythonを用いたEIRLプラットフォームの機能開発もしくは製品のバージョンアップ開発を主に担当いただきます。

■ 医療画像診断支援AI「EIRL」およびEIRLプラットフォームの製品開発
　　・要求分析、要件定義、設計、実装、テストなど一連の開発
　　・プロダクトマネージャー、デザイナー、医師等とあるべきUXを検討
　　・オンプレミス型EIRLの導入サポート、不具合/障害調査
※メインの使用言語はPythonです。
※「EIRL」アルゴリズム開発は、主に機械学習エンジニアが担当しています

■ 自社フィールドエンジニア向け導入・運用サポートツールの開発
　・導入用PCのセットアップ、およびEIRLのソフトウェアインストールを行うためのインストーラー
　 ・導入後の設定・管理を行う管理者用Webアプリケーション
※フィールドエンジニア：EIRLの医療機関への現地導入と、稼働後の技術サポートを担当するエンジニアです

※適性に応じて会社の定める業務へ変更の可能性あり

◆◆業務の魅力◆◆
◎やりがい ： 社会的意義がありインパクトの大きい業界で、サービスの100→1000の拡大やAI先端技術の社会実装に貢献できます。
　顧客である医師との距離が近く、良い/悪い問わずフィードバックが大量にダイレクトに届きます。希望があれば、導入やインタビューに同行することも可能です。

◎スキルアップ ： アルゴリズムエンジニアとともに働くことで機械学習やディープラーニングの知識を習得できます。

◎裁量 ： 個人の希望やスキルに応じて、チームや役割に囚われず様々な製品の開発にチャレンジ可能です。
　実装フェーズだけでなく、仕様決定や要件定義といった上流工程から関与し、主体的にプロダクト開発を推進できます。

◆◆働き方・環境の魅力◆◆
◎ワークライフバランスを重視し、多様な働き方を受け入れるカルチャーが特徴です。
　産休・育休実績があり、育児中の社員も勤務時間を柔軟に調整しながら活躍しています。業務は基本的にリモートワークが可能です。

◎個人PCは自由に選択可能です。
　またChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot など有料ツールの利用も可能です。

【募集背景】
当社は医療AI業界のフロントランナーとして、新たな道を切り拓いてきました。

自社プロダクトである医療画像診断支援AI「EIRL」は累計1000以上の幅広い層の医療施設に導入され、毎月その数は増えています。
2022年には、一部施設で画像診断AIが保険償還され、AIの導入が追い風になっています。
EIRLの導入形態も、オンプレミス型/クラウド型/他社プラットフォーム組み込み型などバリエーションが増えています。

「EIRL」製品ラインナップの増加に伴い、各製品の機能・精度向上等への要望が増大、また、「EIRL」導入医療機関の増加により、スケーラビリティや信頼性の確保がこれまで以上に重要になっています。
この状況にスピード感を持って対応するため、チームのエンジニアリングリソース強化が急務です。

増え続ける導入数やリクエスト数に応え、新しいリリースをより多くのお客様や多彩な導入先に素早く届け、EIRLを更に発展させていくため、プロダクト開発エンジニアを募集することとなりました。

【所属予定部署】
研究開発本部　製品開発Gr　プラットフォームチーム
・5名　30～50代　経験も年齢層も多様なメンバーが活躍しています
・経験業種は医療・ライフサイエンス以外にも、電機メーカー、金融システム、宇宙開発事業など様々。

<< その他情報 >>
「EIRL」や製品開発エンジニアについて分かる記事を掲載しています。

■公式note
「LPIXELのAI画像診断支援技術ってどんなことをしているの？」
https://note.com/lpixel/n/nb4b58515b0dd

「画像診断支援AIの現状と未来 ～取り巻く環境とニーズの変化～」
https://note.com/lpixel/n/n29bdd9d729d8

■メンバーインタビュー
「医療AI開発のパイオニアが語る、当社のプロダクト開発とは」
https://www.wantedly.com/companies/lpixel/post_articles/358923
https://www.wantedly.com/companies/lpixel/post_articles/359037

「AIプロダクトの開発を語る！」
https://www.wantedly.com/companies/lpixel/post_articles/37890

「異業種からの転職はどんなイメージ？」
https://www.wantedly.com/companies/lpixel/post_articles/878189

「子育てしてても地方に住んでも働きやすいって本当？」
https://www.wantedly.com/companies/lpixel/post_articles/890240

● 品質、ユーザビリティ、保守性など、細部に配慮して開発に取り組める方。
● 技術や業務プロセスに対して本質的な問いを立て、改善に向けて行動できる方。
● 論理的に思考し、曖昧な状況でも課題を特定・設定し、責任を持って完遂できる方。
● 協調性があり、建設的な議論を通じてチームの成果に貢献できる方。
● 新しい技術や課題に対し、前向きに挑戦し、変化を楽しめる方。
● 未整備なプロセスでも関連部署と連携し、必要な仕組みづくりを主体的に推進できる方。
● 関係者を巻き込むコミュニケーションを通じて、プロジェクトをリードし成功に導いた経験を持つ方。

● ソフトウェア開発エンジニアとしての実務経験 7年以上
● オブジェクト指向言語での開発経験 5年以上
　　- Python, Java, C++, C#, Rubyなど
● ソフトウェア開発ライフサイクルにおける一連のプロセスへの従事経験
　　- 要求分析、要件定義、設計、実装、テスト、デプロイ、保守

● 以下の開発ツールやインフラ技術を用いた実務経験
　- Linux/Unix 環境での開発経験
　　　- シェル操作、基本的なシステム管理、トラブルシューティング能力
　- バージョン管理システムを利用した開発経験
　　　- Git、Subversion、等
　- Docker もしくは Kubernetes などのコンテナ技術
　- RDB（PostgreSQL, MySQL など）または NoSQL の利用経験

● 協調性と課題解決志向を持ったコミュニケーション能力
　　- 非エンジニアを含む多様な関係者と円滑に連携し、建設的な議論を通じてチームで問題解決を推進できる能力）
● 日本語での業務遂行能力
　　- ネイティブレベルまたはJLPT N1同等以上。
会議、文書作成、日常会話において他の言語に頼らず円滑に業務を遂行できる日本語能力を求めます。

1. 高度な設計・開発スキル
   　・ Pythonを用いた5年以上の開発経験
   　・ モジュール間/サービス間通信のためのインターフェース設計および開発経験（相互運用性や拡張性を考慮した設計経験）
   　・技術選定やシステムアーキテクチャ設計の経験
   　・保守性・可読性向上を目的とした大規模なリファクタリングの経験
   　・ボトルネックの特定とパフォーマンス改善の実務経験（アルゴリズム、データ構造、システム構成など）
   　・ソフトウェア仕様やアーキテクチャ設計等の技術文書の作成・維持管理経験
   　・製品・サービスのセキュリティに関する基礎知識と、開発プロセスにおけるセキュリティリスク対策の実務経験

2. ツール・インフラ・品質
   　・AWS、GCP、Azureなど主要なクラウドサービスを用いたインフラ構築、デプロイ、または運用の経験
   　・テスト自動化やCI/CDパイプライン構築の経験

3. リーダーシップ・専門知識
   　・テックリード、チームリーダーなど、技術的な側面からチームを牽引した経験
   　・画像解析、機械学習、深層学習といった技術領域に関する専門知識および研究・開発経験
   　・医療画像（DICOM形式など）、医療情報、または医療機器規制に関する知識や開発経験