お問い合わせ番号：541690　最終確認日：2025年02月18日

GG04_AI要素技術開発

社名非公開

お問い合わせ番号：541690　最終確認日：2025年02月18日

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募集内容

業務内容	【職務内容】募集背景であげた、ライフサイエンス、医療、高機能材料の各分野を主な対象として、深層学習手法を用いたAI技術の研究開発をご担当いただきます。深層学習に用いるデータは、画像、言語、数値など多岐にわたりますが、ご希望や適性を考慮し、下記のいずれかの業務をご担当いただきます。 1.ライフサイエンス：医薬品製造条件の最適化技術の開発・医薬品化合物製造の過程で得られるセンシング情報(画像情報、数値情報)およびメタ情報を入力として製造効率、製造安定性を予測するAIの実装・ AIの予測性能向上のための医薬品化合物の構造分析・予測根拠の説明性向上のための可視化技術の確立 2.医療：患者の診断、治療方針策定を支援する情報提示技術の開発・患者の検査データや所見レポート(画像情報、言語情報、数値情報)を受け取り、診断、治療方針策定に有用な情報を選別して医師に提示するAIの実装・ AIの提示性能向上のための医療レポートテキスト解析、医療画像解析 3.高機能材料：新規材料開発を支援する情報提示技術の開発・材料開発の過程で得られる実験データや設計レポート(画像情報、言語情報、数値情報) を入力として、新規材料開発で有用な情報の特定、材料開発担当者へ提示するAIの実装・ AIの提示性能向上のための設計レポートテキスト解析、実験画像解析【仕事の魅力】 ■ ライフサイエンス、医療、高機能材料の各分野で実生活の質の向上に直結する社会課題を解決する業務であり、やりがいを実感できる。 ■ 基盤となるAI技術の開発経験を、富士フイルムが手掛ける多様な事業領域で活かすことができる。 ■ ユーザーの反応をダイレクトに確認することができ、ユーザーにとって価値のあるAI活用サービスを設計、実装することができる。 ■ 各事業領域で活用している最先端のAI技術を学ぶことができる。【職務内容】募集背景であげた、ライフサイエンス、医療、高機能材料の各分野を主な対象として、深層学習手法を用いたAI技術の研究開発をご担当いただきます。深層学習に用いるデータは、画像、言語、数値など多岐にわたりますが、ご希望や適性を考慮し、下記のいずれかの業務をご担当いただきます。 1.ライフサイエンス：医薬品製造条件の最適化技術の開発・医薬品化合物製造の過程で得られるセンシング情報(画像情報、数値情報)およびメタ情報を入力として製造効率、製造安定性を予測するAIの実装・ AIの予測性能向上のための医薬品化合物の構造分析・予測根拠の説明性向上のための可視化技術の確立 2.医療：患者の診断、治療方針策定を支援する情報提示技術の開発・患者の検査データや所見レポート(画像情報、言語情報、数値情報)を受け取り、診断、治療方針策定に有用な情報を選別して医師に提示するAIの実装・ AIの提示性能向上のための医療レポートテキスト解析、医療画像解析 3.高機能材料：新規材料開発を支援する情報提示技術の開発・材料開発の過程で得られる実験データや設計レポート(画像情報、言語情報、数値情報) を入力として、新規材料開発で有用な情報の特定、材料開発担当者へ提示するAIの実装・ AIの提示性能向上のための設計レポートテキスト解析、実験画像解析【仕事の魅力】 ■ ライフサイエンス、医療、高機能材料の各分野で実生活の質の向上に直結する社会課題を解決する業務であり、やりがいを実感できる。 ■ 基盤となるAI技術の開発経験を、富士フイルムが手掛ける多様な事業領域で活かすことができる。 ■ ユーザーの反応をダイレクトに確認することができ、ユーザーにとって価値のあるAI活用サービスを設計、実装することができる。 ■ 各事業領域で活用している最先端のAI技術を学ぶことができる。変更の範囲：有従事すべき業務の変更の範囲：「当社業務全般」
必要な経験	・画像データ/言語データ/数値データのいずれかを対象として、TensorFlowやPyTorch等のAIライブラリを用いた研究開発経験があること・ AIライブラリの活用に加えて、ライブラリの改善や新規ライブラリの実装に興味が持てること	・画像データ/言語データ/数値データのいずれかを対象として、TensorFlowやPyTorch等のAIライブラリを用いた研究開発経験があること・ AIライブラリの活用に加えて、ライブラリの改善や新規ライブラリの実装に興味が持てること
学歴	大学　大学院

業務内容

【職務内容】
募集背景であげた、ライフサイエンス、医療、高機能材料の各分野を主な対象として、深層学習手法を用いたAI技術の研究開発をご担当いただきます。深層学習に用いるデータは、画像、言語、数値など多岐にわたりますが、ご希望や適性を考慮し、下記のいずれかの業務をご担当いただきます。

1.ライフサイエンス：医薬品製造条件の最適化技術の開発
・医薬品化合物製造の過程で得られるセンシング情報(画像情報、数値情報)およびメタ情
報を入力として製造効率、製造安定性を予測するAIの実装
・ AIの予測性能向上のための医薬品化合物の構造分析
・予測根拠の説明性向上のための可視化技術の確立

2.医療：患者の診断、治療方針策定を支援する情報提示技術の開発
・患者の検査データや所見レポート(画像情報、言語情報、数値情報)を受け取り、診断、治療方針策定に有用な情報を選別して医師に提示するAIの実装
・ AIの提示性能向上のための医療レポートテキスト解析、医療画像解析

3.高機能材料：新規材料開発を支援する情報提示技術の開発
・材料開発の過程で得られる実験データや設計レポート(画像情報、言語情報、数値情報)
を入力として、新規材料開発で有用な情報の特定、材料開発担当者へ提示するAIの実装
・ AIの提示性能向上のための設計レポートテキスト解析、実験画像解析

【仕事の魅力】
■ ライフサイエンス、医療、高機能材料の各分野で実生活の質の向上に直結する社会課題
を解決する業務であり、やりがいを実感できる。
■ 基盤となるAI技術の開発経験を、富士フイルムが手掛ける多様な事業領域で活かすこと
ができる。
■ ユーザーの反応をダイレクトに確認することができ、ユーザーにとって価値のあるAI活
用サービスを設計、実装することができる。
■ 各事業領域で活用している最先端のAI技術を学ぶことができる。

変更の範囲：有
従事すべき業務の変更の範囲：「当社業務全般」

必要な経験

・画像データ/言語データ/数値データのいずれかを対象として、TensorFlowやPyTorch等
のAIライブラリを用いた研究開発経験があること
・ AIライブラリの活用に加えて、ライブラリの改善や新規ライブラリの実装に興味が持てること

学歴

大学　大学院

雇用形態	正社員試用期間：有/3ヶ月
勤務地	勤務地1 東京都変更の範囲有就業場所の変更の範囲：「本社及び全国の拠点」受動喫煙対策確認中
給与	想定年収 650 ～ 1000 万円
勤務時間	勤務時間 8:10 ～ 17:00（実働：7時間55分）フレックス有休憩時間：確認中平均残業時間確認中
休日・休暇	年末年始夏季慶弔特別産休育児年次有給休暇(半日取得可能)、夏季休暇、年末年始休暇、ストック休暇、永年勤続休暇、特別休暇、看護休暇(半日取得可能)、クリエイティブ休暇、産前産後休暇、育児休職、介護休職、ボランティア休職
手当・福利厚生	社宅・独身寮退職金財形貯蓄制度
保険	健康厚生年金雇用労災

勤務条件

雇用形態	正社員試用期間：有/3ヶ月
勤務地	勤務地1 東京都変更の範囲有就業場所の変更の範囲：「本社及び全国の拠点」受動喫煙対策確認中
給与	想定年収 650 ～ 1000 万円
勤務時間	勤務時間 8:10 ～ 17:00（実働：7時間55分）フレックス有休憩時間：確認中平均残業時間確認中
休日・休暇	年末年始夏季慶弔特別産休育児年次有給休暇(半日取得可能)、夏季休暇、年末年始休暇、ストック休暇、永年勤続休暇、特別休暇、看護休暇(半日取得可能)、クリエイティブ休暇、産前産後休暇、育児休職、介護休職、ボランティア休職
手当・福利厚生	社宅・独身寮退職金財形貯蓄制度
保険	健康厚生年金雇用労災