データ・AI の求人一覧 - 株式会社ディー・エヌ・エー

近年、健診やレセプトをはじめとする健康医療情報は電子化が進み、またスマートフォンやウェアラブルデバイスの普及によってヘルスケアPHRが取得しやすい時代となっています。それに伴い、アカデミアのデータ分析による健康のためのエビデンス創出、製薬企業や生保企業によるヘルスケアデータ活用が加速しています。 健康を維持して個人の労働生産性を高めること、将来の医療費を削減することは国・自治体・企業・健保組合の共通課題ですが、ヘルスケアデータ分析によってこれを解決する動きがあります。ヘルスケア領域においてもデータサイエンティストは増え、その課題解決活動は活発ですが、以下のような理由によってまだ十分には解決が実現されていません。 　・データサイエンティストが増えても、データ生成の背景である疾患の発生機序や社会保障システムの理解が浅いと、データ選択、分析方法選択、分析結果の解釈などを誤る。そのため単にデータを取り扱えるだけではヘルスケア領域においてはデータサイエンティスト能力として不十分である。 　・近年AIに長けたデータサイエンティストの増加が著しいが、ヘルスケア業界においては人口統計、疫学、生物統計学といった数理統計に基づく分析を求められることが多く、統計学に長けたデータサイエンティストは不足している。 　・データ分析をビジネス価値の創出に活かす方法が分からない企業がたくさんあるといった社会のビジネス課題と同様に、データ分析を個人の健康行動の促進や行政にどう活かすべきかといった個人や行政固有の課題がある。そのため、正確で詳細な分析レポートを提供すべき場合もあれば、エンタメ要素のあるスマートフォンアプリやBIツールのようなプロダクトサービスとして分析に詳しくない方向けに分かりやすく伝える手段を選択する必要もある。 　・個人の多くはお金を払ってまで健康になりたいわけではない。しかし健康を害して高い医療費を使うことになる人はそのような健康に対する関心が低い人である。自身の健康に対する将来投資ができない人向けの健康増進サービス運営のためにスポンサーをつける必要があり、ビジネス構造は B2B2C あるいは B2G2C となる。 このようにチャレンジングな領域において、ヘルスケアデータ分析を中心として、ビジネス・健康・テクノロジーを扱い、社会課題の解決に本気で取り組んで頂ける方、ヘルスケア業界に求められるデータサイエンティストの育成にも熱意を注げる方を募集します。

【事業背景】 DeNAグループのヘルスケアにおけるデータ利活用事業では、健保組合や自治体から提供されたデータを匿名加工情報として効果的かつ効率的な保健事業の遂行のために活用しています。また、生活者の健康に資する専門的な調査や研究を製薬企業・生命保険会社へのデータ提供や分析結果の提供を通して推進しています。データ解析から得られたエビデンスを生活者向けのサービスへ還元することを目指しており、社会課題解決や社会実装に根ざした解析検討や立案が期待されます。 【業務目的】 製品開発統括部データサイエンス部 トラディショナルサイエンスグループでは、主に製薬会社向けのデータ分析（後述のAdhoc分析, DB研究サポート）を行っています。 【職務要約】 医療系データサイエンティストとして、主に製薬会社に対するデータ分析・DB研究解析を担当していただきます。 適切なデータ分析を実施するためには、解決したい課題の把握、データに関する知識（データの生成背景である社会保障制度、傷病に関する知識、データ構造 etc）とそれを元に分析可能な課題へ落とし込む技術、データを取り扱う技術（SQL、R、Python etc）、データを分析する数理知識（数理統計、生存時間解析 etc）、資料作成能力等が必要です。これらを磨いていただき、医師等専門家の助けを借りつつ研究を実施・報告できるようになることが当初の目標となります。 【職務内容】 チーム配属後は教育担当のもとで一定の教育プログラムを受けていただき、その後クライアントからの依頼をもとに、分析設計〜スクリプト開発〜分析報告 という一連の分析業務を主に担当します。 ・製薬向け分析（DB研究サポート） 　・研究実施計画書の作成支援 　・研究解析計画書の作成支援 　・SQL, R等を用いた統計解析プログラムの構築 　・その他、上記業務に伴うステークホルダーとのコミュニケーション ・製薬向け分析（Adhoc分析） 　・研究実施検討の事前調査 　・治療実態調査 　・その他、上記業務に伴うステークホルダーとのコミュニケーション ・その他 　・各種社内PJの推進 【開発環境・ツール】 ・分析言語： SQL, R, Python, SAS ・Infrastructure：GCP, AWS ・ツール：Confluence, JIRA, Slack, GitHub, Google Workspace

データ統括部では、国内トップクラスのKaggle Masterを中心とした多くのトップデータサイエンティスト(DS)や、データエンジニア、MLエンジニアを多数抱えており、AI業界でも大きな知名度を持っています。 開発チームの専門性を十分に活かして、大きな事業価値を生み出すためには、AI利活用の発見、課題ドリブンでの戦略立案、AI案件の特性を理解したプロジェクトリードが行える人材が重要になり、データ活用推進グループにて、次の業務をお任せします。 ＜業務内容＞ クライアントや社内の他事業本部からの相談、依頼に対し、AI利活用の発見やAI案件のプロジェクトリードを実施します。 - クライアント、社内各事業における課題発掘 - 課題に対する技術のアジャスト、期待値調整 - 提案/契約/POC/サービス実装までのプロジェクトマネジメント - QCD管理 - データ統括部エンジニアやその他の関連部署の人材との橋渡し - 各ステークホルダーとの折衝、マネジメント 等 ＜当該業務を通じて得られるもの＞ ‐ 今後ますます増えて行くであろう、AI活用プロジェクトを最前線で経験出来る ‐ 新たな収益の柱を生み出す経験・事業マネジメントスキル全般 - 様々な業界・業種、特に大手上場企業との対話を通じて得られる人脈・ネットワーク