医療・医薬品業界のPythonエンジニア・プログラマの転職・求人情報

ヘルスケア事業に関わるデータを分析する社内システムの開発を担当いただきます。健診データや医療費の情報を分析する運用部門のシステムニーズを汲み取りながら、開発・改善・運用を進めていきます。＜具体的には＞・社内外のシステムにおける要件定義・設計・開発・テスト・導入までの全工程・医療データ（健診結果・レセプト）を活用した対象者抽出・効果測定ロジックの実装・データの管理運用部門からのニーズヒアリングや要件定義・外部システムとのデータ連携やシステム環境の整備・保守・プロジェクトの進捗管理や新サービスの企画提案　など＜配属先組織情報＞正社員11名（20代1名、30代5名、40代5名）　＋　派遣と準委任　約20名＜AI活用＞現在、社内にてシステム開発におけるAI活用（開発プロセスの短縮など）について検討しています。すでに打ち合わせの議事録や資料作成はAIツールを使用しており、AIに携わる機会が増えてきています。データホライゾンでも、DeNAが掲げる「AIオールイン」の実現を目指しており、既存事業の強化を目的とすることはもちろん、従業員のAIネイティブ化と生産性向上を叶えるべく進めています。AIの普及が急速に進んでいる今、活用余地の大きい環境で、AI導入の立ち上げを一緒に進めませんか？＜入社後のフォロー＞入社～数ヶ月間は、丁寧な研修やOJTを準備しておりますので、医療業界未経験の方やスキルに不安がある方もご安心ください。既存社員とコミュニケーションを取りながら、実際の業務に携わっていただき、システムの概要や医療の専門知識を身につけていただきます。また、DeNAグループの様々な研修プログラムを受講でき、AIやデータ分析など最先端分野のスキル習得も可能です。（ご興味のあるものを選択して受講いただけます）＜ポジションの特徴＞■使い勝手や処理速度等に関する運用部門の生の声をダイレクトに反映でき、改善の成果が見えやすくやりがいのあるシステム開発ができます。■要件定義から新サービス企画まで一貫して関わることができる、裁量の大きい環境です。■プロセス重視の評価制度で、目に見えない成果やリーダーシップもしっかり評価します。■AI活用やデータ分析に携わることができ、先端技術に挑戦することができます。■経験・スキルよりも、事業への興味や共感を重視しています。社員の大多数は、医療分野の専門知識はないけれど「"医療×IT"で社会貢献がしたい」と考えて入社し、活躍しております！　　　　　弊社にご興味をお持ちいただけましたら、ぜひご応募ください。　　　　　　　　　　　　　　【データホライゾン社について】広島で1981年に創業したデータホライゾンは、医療データ×ITで「国民の健康促進」に貢献すべく、様々な医療システム・事業を展開しています。特にレセプト（診療報酬明細書）の分析技術では特許を取得しており、レセプト分析のパイオニアとして業界を牽引してきました。自治体向けにレセプトをはじめとした医療データ分析やデータヘルス計画を支援し、医療費増大や人口減少・少子高齢化などといった日本の医療課題解決に挑戦しています。2022年にはDeNAの連結子会社となり、DeNA本体やDeNAグループのヘルスケア事業と連携しています。データホライゾンがこれまでにデータヘルス領域の支援サービスで獲得した信頼性と、DeNAグループの先進性を兼ね備えた環境です。進化を続ける当社の一員として、医療領域から日本の未来を一緒に創っていただける方を募集しています。

【業務内容】同社グループのデータ戦略を技術面から牽引するポジションです。Python / FastAPI / TensorFlow / PyTorch を活用したAIソリューション開発に加え、DWH設計・構築、Tableau による BI 基盤整備まで幅広く担当。経営層・戦略部門と直接連携し、美容医療×AIの新たな価値創造を実現する方を求めます。＜具体的には＞●AI・機械学習モデルの設計・開発・実装（診療予測・需要予測・レコメンド等）●Python（FastAPI）を用いた AI バックエンド API の構築・運用●データ収集・クレンジング・特徴量エンジニアリング・モデル評価・本番展開●DWH（データウェアハウス）の設計・構築・運用・パフォーマンスチューニング●Tableau を活用した経営ダッシュボード・KPI 可視化レポートの構築●経営層・事業部門へのデータドリブン意思決定支援・AIソリューション提案●データガバナンス・データ品質管理の仕組み整備【求人の魅力】・AI推進の旗振り役全社AI活用推進プロジェクトの中核ポジション。PoC から本番運用まで一気通貫で関われます。・リアルな医療データ全国200院以上の診療・予約・患者データを活用した大規模データ分析が可能。ヘルスケア領域での希少な経験が積めます。・経営直結のインパクト分析結果が経営判断に直接反映される環境。CTO・経営層と議論しながらデータ戦略を立案できます。・DWH・BI 基盤を0から構築既存の制約なく、モダンなデータスタックを自ら設計できます（Redshift / dbt / Airflow 等の技術選定含む）。・AI × 医療の最前線美容医療領域における AI 活用は国内でもまだ黎明期。先駆者として業界をリードするポジションです。