エンジニア職種 の求人一覧 - 株式会社キャンサースキャン

これまでのエンジニアのご経験・スキルを活かしてキャンサースキャンの事業成長に貢献してみたいと思っていただいた方向けにオープンポジションとして募集します。 エンジニア職種においてどこにエントリーしたらよいかわからない方や、現在採用していないポジションにおいて専門知識やスキル・経験を活かせるとお考えの方は、こちらからエントリーをお願いいたします。 ご応募をいただけた場合は、ご経歴やご志向など踏まえ、社内で幅広くポジションを検討させていただきます。

キャンサースキャンのエンジニア職種について、まずは話を聞いてみたいという方はこちらのフォームからご応募ください。 現場メンバーとの面談を設定致します。

【Machine Learning Engineer Manager】 テクノロジーと健康を共進化させ、健康と利益の両方に High Impact を出し続けるマネージャーを募集します。 ■ 会社概要 当社は、「人と社会を健康にする」というミッションのもと、全国数百の自治体から収集した健診データやレセプトデータ（診療報酬明細書）など、膨大なヘルスビッグデータを解析し、予防医療のイノベーションを推進しています。さらに、生成AIを活用した自治体の業務効率化にも取り組み、深刻な人手不足の解消に貢献しています。データサイエンスとソーシャルマーケティングを融合させ、病気の早期発見・早期治療、そして社会全体の健康増進を目指して、国民一人ひとりの健康維持と行動変容に本気で取り組んでいます。 ■ チームの役割とビジョン Machine Learning Development Group の LLMチームは、生成AIの力で自治体の人手不足という社会課題を解決するため、革新的なプロダクト開発に取り組んでいます。AIを活用することで、従来の枠を超えた新しいアプローチを実現し、「人と社会を健康にする」ミッションの実現を加速しています。世界中で進化を続ける最先端技術や知見を積極的に取り入れ、私たち自身も日々成長を続けながら、健康とビジネスの両面で高いインパクトを生み出すことを目指しています。社会にポジティブな変化をもたらし、同時に世界の技術発展にも貢献できる、そんな “High Impact” を出すチームであり続けます。 ■ 募集背景 Machine Learning Engineer をマネジメントしながらプロダクト開発を行うチームリーダー/マネージャーを募集いたします。 新規事業ですが令和7年度にパイロット事業が決まっており、クライアントからの需要も多く、翌年度の大規模展開に向けチームを強化することが今回の募集目的です。 また、社内での業務効率化や、住民の健康改善を目指した保健指導のAIによるサポートのニーズも高まっており、生成AIの活用を社内外多方面で推進していく予定です。 ■ 具体的な業務内容 ・生成AI API を使ったプロダクト開発のマネジメント - Prompt Engineering - Fine Tuning - RAG ・オープンソース 生成AIを活用したモデル構築のマネジメント ・Research Engineer のマネジメント - 業務設計 - 人材育成 - 統率指揮 ・他部署に向けた説明資料の作成 ・Global Top Conference への論文投稿 ■ 事業例 ・AI Call 事業: 特定健診・がん検診の予約受け付けを AI が電話で対応。予約電話の対応で専門的な業務にエフォートを避けない自治体職員のサポートになることに加え、AI による夜間や土日対応を可能とすることで受診率の伸びを狙う。 ・直近のプロジェクト: AIの電話による健診の予約受付を展開、生成AIを活用した業務改善プロダクト開発 ■ 主な開発環境 ・開発言語：Python ・機械学習フレームワーク: Pytorch ・環境仮想化：Docker ・ソースコード管理：Github ・クラウドコンピューティング：AWS, Google Cloud ・コミュニケーション：Slack ・ドキュメント管理：Notion ・PC：MacBookPro ・AI Coding Assistant : Cline, Github Copilot ■ チーム構成 4名程度、平均年齢33歳

【機械学習エンジニア】 テクノロジーと健康を共進化させ、健康と利益の両方に High Impact を出し続けるSenior Machine Learning Engineerを募集します ■ 会社概要 当社は、「人と社会を健康にする」というミッションのもと、全国数百の自治体から収集した健診データやレセプトデータ（診療報酬明細書）など、膨大なヘルスビッグデータを解析し、予防医療のイノベーションを推進しています。さらに、生成AIを活用した自治体の業務効率化にも取り組み、深刻な人手不足の解消に貢献しています。データサイエンスとソーシャルマーケティングを融合させ、病気の早期発見・早期治療、そして社会全体の健康増進を目指して、国民一人ひとりの健康維持と行動変容に本気で取り組んでいます。 ■ チームの役割とビジョン Machine Learning Development Group の LLMチームは、生成AIの力で自治体の人手不足という社会課題を解決するため、革新的なプロダクト開発に取り組んでいます。AIを活用することで、従来の枠を超えた新しいアプローチを実現し、「人と社会を健康にする」ミッションの実現を加速しています。世界中で進化を続ける最先端技術や知見を積極的に取り入れ、私たち自身も日々成長を続けながら、健康とビジネスの両面で高いインパクトを生み出すことを目指しています。社会にポジティブな変化をもたらし、同時に世界の技術発展にも貢献できる、そんな “High Impact” を出すチームであり続けます。 ■募集背景 Senior Machine Learning Engineerを募集いたします。 新規事業ですが令和7年度にパイロット事業が決まっており、クライアントからの需要も大きく、翌年度の大規模展開に向けチームを強化することが今回の募集目的です。 また、社内での業務効率化や、住民の健康改善を目指した保健指導のAIによるサポートのニーズも高まっており、生成AIの活用を社内外多方面で推進していく予定です。 ■ 具体的な業務内容 ・生成AI API を使ったプロダクト開発 - Prompt Engineering - Fine Tuning - RAG ・オープンソース 生成AIを活用したモデル構築 ・他部署に向けた説明資料の作成 ・Global Top Conference への論文投稿 ■ 事業例 ・AI Call 事業: 特定健診・がん検診の予約受け付けを AI が電話で対応。予約電話の対応で専門的な業務にエフォートを避けない自治体職員のサポートになることに加え、AI による夜間や土日対応を可能とすることで受診率の伸びを狙う。 ・直近のプロジェクト: AIの電話による健診の予約受付を展開、生成AIを活用した業務改善プロダクト開発 ■主な開発環境 ・開発言語：Python ・機械学習フレームワーク: Pytorch ・環境仮想化：Docker ・ソースコード管理：Github ・クラウドコンピューティング：AWS, Google Cloud ・コミュニケーション：Slack ・ドキュメント管理：Notion ・PC：MacBookPro ・AI Coding Assistant : Cline, Github Copilot ■チーム構成 4名程度、平均年齢33歳"

ヘルスケア領域のビックデータを用いたデータ処理/分析システムのPOをお任せいたします。 【会社概要】 当社は、「人と社会を健康にする」というミッションのもと、健診データやレセプトデータ（診療報酬明細書）など、全国数百の自治体から集まるヘルスビッグデータを解析し、社会に革新をもたらす予防医療アプローチを実現しています。 データサイエンスとソーシャルマーケティングの力を組み合わせ、病気の早期発見と早期治療を可能にするために、自治体や厚生労働省と連携をし、国民の健康保持・行動変容にコミットしています。 ▼チームの役割と募集背景 プロダクト開発チームでは、複雑な健診・レセプトデータ（診療報酬明細書）から、治療中断者や未治療者など保健事業対象者の情報を、様々な定義ごとに簡単に抽出できるデータ処理/分析システムを構築し、より多くのクライアントに多様なサービスを提供するための基盤を提供しています。 近年、顧客・案件数の増加と顧客ニーズの多様化に伴い、取り組む課題の数や重要度が大きくなってきており、チーム強化を図ることが今回の募集目的です。 ＜ 取り組みの具体例 ＞ ・各事業で必要なデータ処理の新規・拡張開発 ・事業間の業務要件・仕様の標準化 ・探索的なデータ処理・分析環境の提供・改善 ・案件運用におけるデータ処理にかかるコストの削減 ▼具体的な業務内容 今回のポジションでは、開発メンバーと協働してプロダクト開発を牽引するPOを募集いたします。 具体的な業務内容としては、以下のようなものを想定しています。 ・プロダクトバックログや開発ロードマップの作成、管理 ・社内ステークホルダーとの合意形成 ・プロダクトの企画・要件定義・改善のリード ・プロジェクト進行・管理 ・ドキュメントの標準化、業務フロー・マニュアルの整備 ▼関わるプロダクトのインパクト 2022年度における実績値として全国自治体の40%を超える746の自治体へ予防医療事業支援に介入しております。 予防医療事業支援を通じて1000万名を超える国民のヘルスデータの取得を実現。検診受診率や過去の生活習慣病治療歴を分析し、2022年度には国保の特定健診対象者（約1,786万人）のうち、3人に1人の行動変容を支援を実施することが出来ました。 ▼事業例 ・生活習慣病重症化予防事業：糖尿病・脂質異常症・高血圧などの生活習慣病の治療中断者や未治療者をデータから抽出し、ダイレクトマーケティングにより医療機関受診につなげます。 ・服薬適正化事業：処方されている医薬品情報を医療機関横断的に解析することで、重複や不適切な組み合わせの服薬が疑われる住民を抽出し、ダイレクトマーケティングによって薬剤師への相談・処方見直しを促します。 ＜ 直近のプロジェクト ＞ ・生活習慣病重症化予防事業における対象疾患拡大のアップデート ・後期高齢者健診の受診勧奨事業の新規立ち上げ ▼主な開発環境 ・開発言語：Python ・環境仮想化：Docker ・ソースコード管理：Github ・クラウドコンピューティング：AWS ・コミュニケーション：Slack ・ドキュメント管理：Notion ・PC：MacBookPro ▼チーム構成 ４名程度、平均年齢30歳"