【ヘルスケア事業】データサイエンティスト（製薬会社向けアドホック分析）　※DeSCヘルスケア出向

▍事業 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 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。 ▍組織 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ <配属組織> 製品開発統括部データサイエンス部 第1グループ 製薬企業等に向けた、RWD（レセプトや健診データ等）を用いたアドホック分析、および分析アルゴリズムの開発・提供を行う組織です。 ▍業務 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ <業務内容> 入社後は「短期」「中期」「長期」に分けて業務を担当いただくことを期待しています。 ■短期：AIをフル活用したアドホック分析 要件・仕様に基づき、LLM等のAIツールを最大限に駆使して、迅速かつ正確な実装・分析を推進します。単に手を動かすだけでなく、AIによる徹底的な分析プロセスの効率化そのものも重要な役割となります。 ■中期：ドメイン知識を活かした解析ソリューションの開発 医療統計やRWDへの深い理解に基づき、顧客ニーズを満たす新たな解析アルゴリズムの考案・実装を行います。 チームとして今後は、他社にはない独自の解析手法の開発に注力していく方針です。 ■長期：ピープルマネジメント チームの技術水準やアウトプットの質をリードし、組織を牽引いただきます。 <仕事の魅力> ■事業領域の魅力 　□製薬や医療機器分野だけでなく、大学病院などのアカデミア分野においても、リアルワールドデータ（RWD）の活用は今後さらに加速していく潮流がある。 　□RWDの解析を通じて新たなエビデンスを創出し、治療を必要とする人々に、適切な治療法を、適切なタイミングで届けられることだけでなく、疾患の予防を下支えすることで、結果的に多くの人々のQOLをも向上させることに繋がる。このように、専門的な調査や研究を通じて生活者の健康増進の一端を担える。 ■得られる経験 　□堅固なセキュリティ下にある分析環境でRWDを取り扱うことができます。 　□社会保障制度や傷病治療の知識のもと、打ち切りデータ・生物統計等の数理モデルの取り扱いを通じて、ヘルスケアドメイン特有の分析経験を積むことができる。他業界では蓄積できない知識・経験であるため、群雄割拠のデータサイエンティスト市場における独自のキャリアポジションを形成することができる。 ■一緒に働く人の魅力 　□製薬分野のデータ分析のみならず、それ以外の業界におけるヘルスケアデータ分析や、データエンジニア・分析企画等の多様なバックグラウンドを持つメンバーと日頃から密に連携することで、データ分析を中心とする幅広いスキルを得られるチャンスがある。 <開発環境・ツール> ■分析言語： SQL, R, Python ■Infrastructure：GCP, AWS ■ツール：Confluence, JIRA, Slack, GitHub, Google Workspace, ClaudeCode ▍選考フロー ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ カジュアル面談：マネージャー or HR 1次面接：マネージャー 2次面接：管掌役員 最終面接：HR本部長 ※上記をベースに選考回数は変動する可能性あり ※カジュアル面談は希望に応じて実施 ※最終面接前に状況確認・不明点解消の場として、30分の人事面談を実施 ▍参考記事 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ <本部長インタビュー> なぜDeNAがヘルスケア事業をやり続けるのか。想い新たに強める、未来へのビジョン：https://fullswing.dena.com/archives/9786/ <ヘルスケア事業紹介> DeNA Healthcare Culture Deck：https://x.gd/sEPYA その他ヘルスケア・メディカル関連記事：https://x.gd/6Hdnq

■SQL、R、Pythonいずれかを用いたデータ分析・実装の実務経験（3年以上） ■統計学、医療統計、疫学、または数理モデルに関する基礎知識 ■最新のAIツール（Claude Code, Cursor, Gemini等）への高い関心と、それらを活用して自律的に業務を効率化・アップデートし続けられるキャッチアップ力 ■ プロジェクトリードまたはチームリードの経験

■製薬企業のビジネスニーズを理解し、それに基づいた具体的な解析デザイン（項目定義・ロジック構築）ができる能力 ■コンサルティングファームなどでクライアントの大規模データの利活用業務に携わったご経験 ■機械学習やAIのモデル構築、および当該モデルの業務への実装や業務運用のご経験 ■レセプトデータ、健診データの取り扱い経験 ■専門的な数理統計手法（生存時間解析、推計モデル等）をRWDに適用し、事業インパクトのある示唆を出した経験 ■管理職としてメンバーの育成や、組織全体の生産性向上（仕組み化）を担当した経験

■協調性・コミュニケーション能力があり、周囲のメンバーを牽引して業務を行える ■問題解決に向けて主体的に行動し、粘り強く立ち向かうことができる ■方法論に固執せず、データの裏側で起きている事象をで読み解こうとする積極的な姿勢がある ■データ分析業務を通じて、社会課題の解決や健康寿命の延伸に貢献したいという信念を持っている