積極採用中_Bioinformatics / Laboratory Automation Scientist / Engineer for Cell Engineering and AI Drug Discovery

弊社では今後、AI drug discoveryのためのデータ・細胞提供の事業拡大を見込んでおります。本ポジションでは、この事業に欠かせない自動化プロセスの構築と最適化に携わり、そこから生まれるデータの構造化まで担うことで、モデル活用の質を左右するデータの信頼性に責任を持ちます。これまでマニュアルで行われてきた細胞培養・ゲノム編集プロトコルを、オートメーションセルカルチャーシステム・リキッドハンドリングシステムへ実装し、再現性の高いFactoryプロセスへと昇華させるプロジェクトに参画していただきます。 すでにラボオートメーションの経験をお持ちの方はもちろん、これから挑戦してみたい方も歓迎します。ヒト培養細胞の実験経験とプログラミングのご経験を広げていきたい方は、ぜひご検討ください。 【具体的な業務内容】 ・実験データ管理・解析基盤の設計：自動化ワークフローから生成される実験データ（画像・シーケンス・QCログ等）のスキーマ設計と、後段のAI解析パイプラインへの受け渡しツールの実装。 ・オートメーションワークフローの開発：ウェット研究員とのコミュニケーションを通じたウェット実験のオートメーション化。 ・ラボオートメーション管理システムの開発：実験データ・実験記録・エラーログのデータベース管理およびそのシステムの開発・メンテナンス ・装置運用管理とトラブルシューティング：日々の稼働プログラムの運用、軽微なエラー対応、およびベンダーエンジニアへの保守依頼・ハンドリング。 ・プロセス管理の仕組みづくり：量産化を見据えたリスク分析、品質管理体制の構築、マニュアル整備。

・プログラミングスキル：言語不問。研究・実務でデータ処理や解析のロジックを組んだ経験があること。 ・培養細胞での実験経験︰実際に手を動かして細胞培養やゲノム編集を経験していること。

・ラボオートメーション装置の使用経験：Hamilton、Tecan、Opentrons、Thermo Fisher Scientific、Beckman Coulter、Agilent、PerkinElmer（Revvity）、Eppendorf、SPT Labtech、Formulatrix、Andrew Alliance、Gilson等のリキッドハンドリングシステム・オートメーション機器の使用経験があれば尚可。 ・iPS細胞の培養・ゲノム編集経験：より専門性の高いプロトコル開発への早期参画が可能になります。 ・AI Agentを用いたプログラミング経験：Claude Code、Codex、gemini-cli、Kiro、Antigravity等のAI Agentを用いた開発経験があれば歓迎します。 ・バイオインフォマティクス経験：single-cell / bulk RNA-seq解析、ゲノム編集効率評価、画像解析パイプライン構築等。 ・データパイプライン構築経験：Snakemake、Nextflow、Airflow等のworkflow managerを用いた再現性ある解析基盤の設計・運用

・事業体制：経営戦略や事業開発を担う米国のチームを作っており、世界的なKOL（Key Opinion Leader）の方々をAdvisory Boardに入れるなど、常に国際的な最前線の知見をもとにした事業判断を実現しています。 ・組織：企業や大学からレベルの高い研究員を集めています。皆で情報や意見を出し、共に議論し共に決定していくティール組織を目指しています ・報酬：業界トップクラスの給与水準を目指しており、弊社に入社した多くの研究員が年収アップを実現しています。新たなキャリアステージとして、収入面でもさらなる成長を期待いただける環境です。また入社後は、半年に1回の面談と、20項目以上の能力開発項目を通じて、自己の改善点や評価されているポイントを明確化することで、自己成長やキャリアアップを目指していただけます。 ＜組織（2026年7月現在33名※派遣を含む。業務委託除く）＞ R&Dの例： ・製薬大手（米国拠点）→Logomixで創薬事業の非臨床試験プロマネ ・製薬大手→Logomixで創薬事業の研究開発および戦略立案を担当 ・バイオスタートアップ→Logomixで創薬事業を統括 ・東京工業大学（現 東京科学大学）相澤研究室PhD→Logomixでゲノムエンジニアリングチームを統括 ・医薬品メーカー（医薬品研究所）→Logomixでバイオインフォマティクス <弊社リリース・発表＞ ・Engineered yeast breaks new record: a genome with over 50% synthetic DNA (https://www.nature.com/articles/d41586-023-03495-4) ・人工酵母の実現に前進、複数の染色体を合成　東工大など（https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC0226S0S3A101C2000000/） ・合成生物学系スタートアップのLogomix、創薬で田辺三菱と共同研究（https://bio.nikkeibp.co.jp/atcl/news/p1/21/10/12/08719/） ・米国Somite Therapeutics Inc. （シリーズAで4,700万ドルを調達）とパートナーシップを開始（再生医療） ・MITと再生医療・次世代細胞治療向けの共同研究を開始 ・ISSCR oral presentation “Geno-Writing™: The iPSC Genome Engineering Engine for tomorrow’s cell therapy” ＜参照論文＞ ・UKiS (Universal Knock-in System) Nature Comm. 13, 4219, 2022 　* ┗大規模かつ正確なヒトゲノム改変技術を確立　ヒトゲノム非遺伝子領域の完全理解に向けて（https://www.titech.ac.jp/news/2022/064683） ・APLoD (Assembling production of long DNAs) Molecular Cell 83, 4424–4437