【正社員/フルリモート/プロダクト開発ディレクター】ライフサイエンスと画像解析の双方に強みを持った企業でのプロダクト開発ディレクター募集!

  • エルピクセル株式会社
おすすめポイント
- ライフタイムバランスの取りやすさ、裁量労働制・リモートワーク等、ご自身の状況に合わせて柔軟に働くことが可能です
- 受託元のプロジェクトに深く関わり、大きな裁量を持って開発に取り組むことができるので 技術の深い部分からビジネス展開まで一貫して関わりリードすることができます。
職種
システムディレクター
業務内容

【雇入れ直後の業務】

【募集概要・背景】
当社では、2014年の創業以来「ライフサイエンス×画像解析AI」を強みとして、ライフサイエンス領域における研究開発の支援事業の推進、また、医療AI業界のフロントランナーとして、550を超える施設に導入されている自社医療AIプロダクトも保有し、プロダクトのラインアップも年を追う毎に強化を進めています。

研究開発支援事業については、製薬企業・医療機器企業と、共同研究・受託研究などの形で、様々な協業を行って参りましたが、DXのニーズ増加に伴って大型プロジェクトが増えており、いくつかのプロジェクトについては研究成果の実用化・製品化フェーズに移行しつつあります。また、自社医療AIプロダクトの経験に基づき、各企業が独自で取り組んでいた研究成果の製品化フェーズからのプロジェクトも増えてきました。

そこでプロダクトマネジメントグループの業務範囲を自社AIプロダクトだけではなく、様々な外部との協業プロジェクトでのプロダクト開発までスコープを広げることにし、その中核を担うプロダクト開発ディレクターを積極募集することとなりました。

本ポジションでは、製薬企業・医療機器企業との協業での実装フェーズに於ける、創薬・医療AIの製品化企画を中心に、協業先との要件摺り合わせや社内エンジニアを中心とした実装チームのディレクション業務をご担当いただきます。

製品化企画においては、システムエンジニアリング能力の他、法規制対応やQMSプロセスへの準拠が求められることから、自社医療AIプロダクト企画・実装推進でのノウハウを活かして進める必要があり、プロダクトマネジメントグループとして、チーム体制で進めていきます。

数多くの創薬・医療系の案件やプロダクトの社会実装を実現してきたエルピクセルならではの、企画・開発、そして、顧客に価値を届けるための戦略立案および実行を推進していくことは、広くライフサイエンス領域でのDX化という社会問題解決の可能性を追求することでもあります。

ライフサイエンス×画像解析AIのトップレベルの専門家が揃う当社だからこそ出来る新しい価値創造の形を、一緒に創っていきませんか?


【業務内容】
製薬企業・医療機器企業との協業プロジェクト(共同研究・委受託研究など)、及び自社医療AIプロダクトの企画・開発管理を行うプロダクトマネジメントグループの一員として、主に下記業務をご担当いただきます。

● 協業プロジェクトの企画管理に関する業務
 - 製品化フェーズにおける営業同行・要件ヒアリング
- プロジェクトに関わる社内外のステークホルダーとのコミュニケーションと、必要リソース・期間見積情報の集約と見積作業に必要な情報の取りまとめ
- 各案件の期待値コントロール

● 製品化戦略・自社プロダクト企画に関する業務
- 協業プロジェクトの製品化、及び、自社プロダクトの新機能開発、想定ターゲットユーザーの見極めと、ターゲットユーザーに対する製品の訴求ポイントや差別化ポイントの整理、及び要求仕様や実現重要度、優先度の取りまとめ
 - 製品仕様・開発目標、開発ロードマップ策定
 - 開発中製品に対するフィードバックの収集
 - チームを跨るプロダクト全体での進捗管理

● 製品実現後の製品強化企画管理に関する業務(必要に応じて)
 -販売に必要な材料の収集(共同研究でのエビデンス・導入事例・サンプル症例)
 - 販売に必要なエビデンス構築のための医師との研究計画の立案・実行

● その他
 - 医学系の学術論文や学会からの最新情報収集
 - 案件拡大、横展開など事業拡大の提案・推進

※適性に応じて会社の定める業務へ変更の可能性あり

◆◆過去のプロジェクト例◆◆
● 新薬候補化合物の創出における細胞形態をベースにしたスクリーニング技術の構築(大手製薬企業様)
● 安全性研究における毒性病理AIの構築(大手製薬企業様)
● 薬剤の適応疾患に対する画像診断補助AIの開発(大手製薬企業様)

【当ポジションの魅力】
● 医療/創薬というフィールドにおけるAI実装を目指す、非常に社会貢献性の高い業務です。
● 国内を代表する製薬企業や医療機器企業などと、多くの研究開発プロジェクトでの協業が可能で、知的好奇心を掻き立てられる業務です。
● リモートワーク可能(出社率の定めなし)業務状況に応じて柔軟に働ける環境です。

【メンバー構成】
グループリーダー1名、メンバー2名
 
※30代〜40代のメンバー構成で、子育て中の社員も、勤務時間を柔軟に調整して勤務しています。
※メンバーは一定の経験を重ねつつも活気ありかつ大きな裁量を持っており、様々なプロジェクトで各自がアイデアを出し合っています。


【業務の変更の範囲】

※適性に応じて会社の定める業務へ変更の可能性あり

雇用形態
正社員
リモートワーク補足
原則国内からの勤務、月1回の出社推奨日あり
勤務時間 ・ 形態

【働き方】

フルフレックス制 


【時間外労働の有無】

月平均20時間以内


【裁量労働制の採用】

専門業務型裁量労働制


【みなし労働時間】

1日7.5時間


【休憩時間】

60分

想定年収
600万円 〜 900万円
語学力 / 国籍
開発環境
求めるスキル
  • 必須スキル
    ● 3年程度の業務システム開発経験(コーディング)をお持ちの方
      ※ ソースコードを見ながら、エンジニアとコミュニケーションできるレベルを想定
    ● SE、PL、PMとしてシステム開発マネジメントに関わったご経験をお持ちの方
    ● 上流工程においてユーザーとの折衝経験をお持ちの方
    歓迎スキル
    ● AIアルゴリズムに対する一定の知識を有し、開発経験もしくは業務上で利用した経験
    ● 医療・ライフサイエンスに関するプロジェクトリードの経験がある方
    ●メンバーや開発パートナーをマネジメントし、案件推進に関わっておられる方
    求める人物像
    ● ライフサイエンス(製薬・医療)への強い関心を持ち、その中の様々な課題をDX(AI)により解決していきたいと考えている方
    ● 社内外のステークホルダーとの高いコミュニケーション能力を有する方
    ● 個人での実績のみならずチームとしての実績に向けて協力体制を築くことの出来る方
    ● 論理的な思考力をもち、自らやるべき業務や遂行方法を整理し、自ら実行できる方
就業場所

【雇入れ直後の就業場所】

自宅/東京本社


【就業場所の変更の範囲】

※会社の定める場所での業務へ変更の可能性あり(テレワーク/リモートワークを行う場所を含む)

契約 / 試用期間

【契約期間】

期間の定めなし


【契約更新】


【契約更新の上限】


【試用期間】

3か月(条件変更無し)

給与

【基本給】

年俸の12分割(一律手当を含む)

※ 固定残業代は除く


【賃金形態】

年俸


【固定残業代】

裁量労働手当1日2時間×21日を含む(月/126,263~188,790円)

※ 月の所定労働日数が22日以上の場合は、1日につき2時間分の裁量労働手当を追加支給。 2時以降、翌朝6時までの間に労働した場合は深夜手当てを支給。


【昇給制度】

年1回(4月)


【賞与】

休日 ・ 休暇
■完全週休2日制(土・日)
■祝祭日
■有給休暇(半日単位で取得可能)
 ※入社初年度は入社月に応じて最大15日付与、その後は毎年20日付与
■夏季休暇
■年末年始休暇
■慶弔休暇
待遇 ・ 福利厚生

【待遇・福利厚生】

・各種社会保険完備 ・定期健康診断 ・産休・育休制度あり(男女ともに実績あり) ・⾃⼰研鑽のための書籍購⼊全額補助 (電⼦書籍可) ・個⼈PCの選択⾃由 (予算上限あり) ・有料ツールの利⽤申請可 (GitHub Copilotなど) ・Kaggleなどコンペ参加時の社内GPUサーバー利⽤可(実業務利⽤優先) ・居住地⾃由 (原則国内、必要時にオフィスに出勤出来る範囲


【交通費手当(出社の際)】


【PC貸与有無】


【手当・インセンティブ】

・通勤手当(上限あり) ・住宅手当(条件あり) ・深夜手当て(22時以降、翌朝5時までの間に労働した場合、事前申請の必要あり)


【受動喫煙防止措置の有無】


【受動喫煙防止措置】

屋内原則禁煙


【受動喫煙防止措置の特記事項】

喫煙室設置

加入保険
雇用保険、労災保険、厚生年金、健康保険
選考プロセス
書類選考
1次面接(WEB)
2次実技試験(WEB)
最終面接(対面)適性検査・バックグラウンドチェック

企業情報

企業名
エルピクセル株式会社
本社所在地
東京都千代田区大手町 1-6-1 号 大手町ビル 6F
会社設立日
2014/03/04
資本金
100,000,000円
従業員数
77人
企業概要
•入手しづらく、通常では扱えない医療・サイエンス画像を扱うことができる
•普通の画像を扱う時とは別の観点からのアプローチを身につけることができる
•医療・サイエンス画像とAI開発の両方に詳しくなれる •DeepLearningについての理解を深めることができる
•医療・創薬という身近で不可欠な分野で、AIを使って世の中に役立つものを作ってる実感が得られる

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