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勤務地 : 関東 - 東京都
公開開始日 : 2026年04月06日
【中途採用】AIエンジニアの募集
D126040296
株式会社ヒューマノーム研究所
研究分野 : 情報通信 - 計算科学 | 情報通信 - 生命、健康、医療情報学
研究管理者相当 : 正職員・正社員 - 任期なし - テニュアトラック以外 - 試用期間あり
研究開発・技術者相当 : 正職員・正社員 - 任期なし - テニュアトラック以外 - 試用期間あり
技術系管理職（民間企業） : 正職員・正社員 - 任期なし - テニュアトラック以外 - 試用期間あり
技術系スタッフ（民間企業） : 正職員・正社員 - 任期なし - テニュアトラック以外 - 試用期間あり
業務内容
-
募集の背景、プロジェクトの説明
当社は研究成果を社会に届けるために、顧客や研究者の声を理解し、技術に落とし込む役割を担えるエンジニアを必要としています。
https://humanome.jp/recruit/openings/ai-engineer/
研究開発寄りの案件や顧客からの要望が増え、社内外をつなぐ人材が不足しています。
現在は研究受託・共同研究を軸に事業を成長させている段階で、今後はプロダクト開発や事業拡大にも注力していくフェーズです。
現状、顧客対応やPoC開発が限られたメンバーに集中しており、スピードと対応力に課題があります。
そのため、顧客課題を紐解き実装までリードできる体制を強化し、研究成果を社会に届けるスピードを高めていきたいと考えています。
今回の募集では、単にコードを書くのではなく「顧客に寄り添う技術者」として活躍いただける方を求めています。
研究者や顧客の声をヒアリングして設計に落とし込み、顧客が必要とする技術開発をする、という「研究と実社会との橋渡し」を担うポジションです。
そのため、スキルアップと同じくらい「よろこんでくれる関係者」や「会社・ビジネスの発展」に興味がある方とご一緒できるとうれしいです。
【事業紹介】
■ 研究開発・コンサルティング事業
創業以来、情報科学・生命科学の専門知識を核とする共同研究や、データサイエンス関連の教育活動に取り組んでいます。
生成AIモデル開発も進めており、経済産業省及び国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が協力して実施する事業「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」にて、「創薬を加速する遺伝子発現量の基盤モデル開発」が採択されています。
大学や研究機関との最先端研究に柔軟に取り組む体制づくりの一環として、当社は科学研究費助成事業（科研費）研究機関の指定も受けています。
■ 生体計測事業
さまざまなデジタルデバイスから取得されたデータを時系列に沿って統合解析することで、個々人の健康状態をあきらかにし、その人にあった生活習慣アドバイスの提供を行っています。より実現性が高くなるよう、データ計測からアルゴリズム開発まで、ワンストップで実施しています。
■ クライアント傾向
当社のクライアントは、大学・研究機関、製薬企業、医療機関、スタートアップから大手メーカーまでと幅広く、規模も数名の研究室から数千人規模の大企業まで様々です。
共通するのは「研究成果を社会に応用したい」「AIを活用して新しい解析や技術開発を進めたい」というニーズです。
そのため、最新の研究テーマに触れながら、大企業の堅実さとスタートアップのスピード感の両方を経験できます。
■ 関わるフェーズ
研究課題の整理、実験設計から実装・検証まで幅広く関与し、場合によっては顧問的に技術選定や実験デザインなども支援します。
「課題整理だけ」で入ることもありますが、その後の実装・検証まで発展する形が多いです。
一方で「保守だけ」を担当することはなく、常に研究と社会実装の橋渡しを担っています。
契約形態は直契約が中心で、顧客と直接やり取りできる裁量の大きさも特徴です。
また、客先常駐はなく、自社内での開発が中心です。
■ 開発するシステムの傾向
一般的な業務システム開発よりも、解析・アルゴリズム開発が中心です。
医療・ライフサイエンス分野を中心に、疾患ゲノム解析や画像解析、創薬支援などのテーマに加え、建築データ解析やPoCシステムなど非バイオ案件に関わることもあります。
■ 使用する技術の傾向
当社は「課題解決に最適な手法を選ぶ」ことを重視しており、AI以外の統計解析や画像処理も選択肢に含めながら合理的に進めます。
一方で、新しい技術の導入には積極的で、LLMや生成AIなどをはじめ、提案があればすぐに社内で検証・共有する文化があります。
特にバイオ系データを扱うことが多いため、ライフサイエンス分野特有の技術と先端AIを掛け合わせるチャレンジができます。 -
仕事内容・職務内容
人にまつわる多様なデータ（医療画像・遺伝子情報・生活習慣など）の可視化や、機械学習を活用した解析をご担当いただきます。
医療・ライフサイエンス系のデータだけではなく、建築・農業・食物分野など、人間の生活に根付いたデータも解析していますので、データの多様性に対する適応力、単一の専門に閉じない視点、分野横断的な応用力が自然と身につく環境です。
当社は多くの大学・研究機関との共同研究も行っています。「研究成果をそのままにしない」ことに重きを置き、実用化・現場実装までつなげる橋渡しのプロセスも重視しています。
将来的には、専門性を深めて技術の中核を担うキャリアも、あるいはプロジェクト全体を俯瞰するマネジメント職への挑戦も可能です。
小さな組織だからこそ、意志ある方には責任あるポジションをお任せしていきます。
■ 業務実例
- 医療・ライフサイエンス領域の機械学習／深層学習アルゴリズムの設計・実装
- 共同研究に基づく機械学習モデルの実装および解析支援
- 医療画像・遺伝子情報・生活習慣など、人にまつわる多様なデータのアルゴリズム開発や、課題解決へ向けた応用開発
- 技術プレゼンテーション、学会・論文での発表
- 顧客からの技術的問い合わせ対応、および提案資料作成・改善提案のサポート
■ 開発環境
- 開発言語 Pythonを中心とし、必要に応じR等
- 使用ライブラリ Scikit-learn, NumPy, PyTorch, BioPython (以上 Python）、Seurat（以上R）
- 使用可能な生成AI GitHub Copilot、Google Gemini（必要に応じて他の生成AIも利用可能）
- OS Linux, MacOS, Windows
- プロジェクト管理 GitHub, Slack, esa, Notion
- インフラ環境 Amazon Web Serviceを中心に利用
- 支給デバイス MacOSもしくはWindows OSのノートPCを貸与
■ 仕事の進め方
当社は多くの大学・研究機関との共同研究を実施しています。社外・社内関係者との議論や調整、解析方針の立案など、研究活動に関する裁量を持ち、課題解決に取り組めます。
研究データを用いた分析やアルゴリズム開発が中心ですが、画像解析やシステムPoC、建築データなど非バイオ分野の案件に関わる機会もあります。 顧客からの「やりたいことはあるがどう形にすればよいか分からない」といった相談を紐解き、実装に落とし込む役割を担えるのが特徴です。
入社後はまず既存の開発プロジェクトに参加し、並行して社内の研究背景やプロジェクト構造を理解する期間を設定します。
数ヶ月ほどかけて商談への同席や顧客資料作成等を経験し、その後は顧客説明の担当や展示会・学会対応など、徐々に外部との対話を担っていただきます。
社内業務・開発業務と顧客対応業務の割合はおおむね7：3〜8：2を想定しています。
段階的なオンボーディングを通じて、「顧客課題を紐解き、最適な技術で解決するエンジニア」として成長できる環境を用意しています。 -
配属部署
既設部署
研究開発室
職種
- 研究管理者相当
- 研究開発・技術者相当
- 技術系管理職（民間企業）
- 技術系スタッフ（民間企業）
研究分野
- 情報通信 - 計算科学
- 情報通信 - 生命、健康、医療情報学
給与
-
職種共通
年収 : 500万円 ~ 800万円
想定年収：530〜750万円が目安となります
※ 上記には残業手当・賞与を含みます
【各種手当】
- 残業手当
- 通勤手当：出勤回数に応じ、往復旅費について実費支給
- 役職手当
【補足】
概算額は本求人の範囲であり、学歴や経験を考慮して社内規定に基づき決定いたします。採用後の賃金上限はこの限りではありません。
また、上記の想定年収は、正社員フルタイム勤務（週5日・8時間勤務）を想定しています。
短時間正社員制度の利用などもご希望いただけますが、その場合は、想定年収の支給を確約するものではありません。
勤務時間
-
職種共通
就業時間 : 10:00-19:00
休憩時間 : 12:00-13:00
休日 : 年間休日数128日（2024年度実績）
- 完全週休二日制（土・日曜・祝日）
- 夏季休暇（5日間：有給として付与）
- 年末年始休暇（1週間前後）
- 慶弔休暇
- 年次有給休暇（入社6ヶ月後に10日、以降は勤続年数に応じて付与）
- 産休育休・介護休暇（取得実績100％）
- 育児目的休暇（有給・入社1年後より支給）
- 人間ドック休暇時間外勤務、その他説明 :
勤務体系：フレックスタイム制（2024年正社員月平均勤務時間：約163.32時間）
- コアタイム 10:00-15:00
- フレキシブルタイム 7:00-10:00・15:00-22:00
- 標準労働時間8時間/日（休憩 1時間）
※ 上記の就業時間は標準的な勤務時間となります。
実際の勤務時間は、フレキシブルタイム・コアタイムを満たす範囲で柔軟に調整可能です。
出社/リモートワークの運用について
- 基本的には原則出社です（特に試用期間は直接顔を合わせた対話が重要と考えます）
- 事情のある場合は在宅勤務規程に従った手続きにより、リモートワークも可能です
- 育児・介護関連の事情
- 通院
- 感染症の待機期間などの体調面の影響
- 交通や気象状況の影響 等
募集要項
応募資格
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応募に必要な学歴・学位
博士 / 修士 / 学士
情報科学・数学・物理・生命科学 / 情報等、数理・情報系の学問分野を専攻された方（修士・博士歓迎）
-
業務における経験
【必須】（ないと難しいです）
- 機械学習・統計・AIアルゴリズムを活用したデータ解析またはアルゴリズム実装の実務経験
- Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 等の機械学習・深層学習フレームワークを用いた AI モデル構築・運用経験
- ライフサイエンス領域への興味・関心（知識や実務経験は必須ではありません）
- アルゴリズム・データ構造・データベース・ネットワークなどの情報科学基礎に関する理解
- 日本語ネイティブ、または同程度の日本語力（目安：日本語能力検定 N1以上）
【歓迎】（あればうれしいです）
- バイオ・医療系データを用いた解析や研究経験
- クラウド環境（GCP, AWS, Azure 等）を用いた開発・運用経験
- 課題に応じたアルゴリズムの設計・比較・評価のご経験
- 論文を実装に落とし込んだ経験、またはその試行経験
- 機械学習系コンペティション（Kaggle, AtCoder 等）への参加経験・上位実績
- 技術の社会実装に向けた連携経験（研究室・インターンを含む）
【備考】
修了直後のご応募も歓迎しますが、プロジェクトでの実務経験または、それに準じる開発経験がある方を対象としています。
また、当社業務では日本語による高度な専門議論、複雑な文書読解、および即時の意思決定が不可欠です。そのため、国籍は一切問いませんが、日本語能力試験（JLPT）N1相当以上を言語要件としております。
※ 選考（面接・筆記試験等）はすべて日本語で実施いたします。 -
説明
【求める人物像】
- スキルアップと同じくらい「よろこんでくれる関係者」や「会社・ビジネスの発展」に興味がある方
- 明確なゴールのない仕事（仮説を立てて動いたり、カオスな状況だったり）を面白がれる方
- 気になることもあるけれど、まずは行動に移せる方
- トラブルが起こってしまったとき、現状を踏まえて、冷静に次の一手を考えられる方
雇用形態
-
職種共通
正職員・正社員
※ ご希望により、育児・介護・病気療養・自己啓発などを理由とする短時間勤務制度も利用できます。
契約期間
-
職種共通
任期なし - テニュアトラック以外
試用期間あり
あり（3-6ヶ月間）
- 試用期間中は契約社員雇用となります
- 上記期間中も採用時に提示した給与からの変更はありません
勤務地
- 〒104-0045 東京都 中央区築地2-4-10 SAテンハウス2階
待遇
-
各種制度
昇給制度 : あり（年2回：1月・7月）
賞与制度 : あり（年2回：6月・12月）
退職金制度 : あり（日本ITソフトウェア企業年金基金を利用）
通勤交通費支給制度 : あり（出社回数に応じて実費支給。上限4万円。）
定年制度 : あり（定年後再雇用制度あり）
その他 : 福利厚生制度
- 人間ドック受診費用補助（全社員対象・年1回、上限あり）
- インフルエンザ予防接種費用全額補助（全社員対象・年1回）
- 出張費用全額負担（国内外問わず）
- 私服通勤可
- 受動喫煙対策済み（オフィス内完全禁煙）
- 副業可（許可制のため、認められない場合もあります） -
加入保険
健康保険 : あり（関東ITソフトウェア健康保険組合）
厚生年金保険 : あり
労災保険 : あり
雇用保険 : あり
-
就業場所における受動喫煙防止のための取組事項
受動喫煙対策済み（オフィス内完全禁煙）
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待遇ー補足説明
当社はワークライフバランスを重視した環境づくりを積極的に取り組んでいます。
従事の上で制限等がある場合も、お気軽にご相談ください。
応募上の配慮
-
面接実施に関しての配慮（海外など遠方にお住まいの方、他）
遠方にお住まいの場合は、最終面接まではWeb経由で選考を実施し、来社時の交通費（飛行機代・新幹線代）については当社が負担いたします。
採用人数
2名
募集期間
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2026年04月06日~2027年03月31日 必着
適任者の採用が決まり次第、募集を締め切ります。
応募方法
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応募書類
履歴書 : 電子応募業績リスト : 電子応募WebページのURLを提示いただく形でも構いません -
応募書類の返却
応募書類はすべて当方にて責任を持って廃棄いたします。
https://humanome.jp/recruit/hiring-process/
選考・結果通知
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選考内容
【STEP0：Web経由】カジュアル面談
当社で働くことにご興味をお持ちいただいている方向けに、カジュアル面談（オンライン）を実施しています。
「求人機関Web応募」のURL経由でお申し込みください。
【STEP1：Web経由】応募
エントリーフォームよりご応募ください。
職種により、応募時に提出をお願いしている書類が異なりますので、提出前にご確認ください。
【STEP2：Web経由】1次面接
オンラインにて、代表または各部署の責任者1〜2名との1次面接を実施します。
過去のご経験、当社でやってみたいこと、希望するポジション・働き方などについてお聞かせください。
【STEP3：Web経由】2次面接
オンラインまたは当社（東京都中央区）にて、ご入社いただいた後に一緒に働く可能性が高いメンバー複数名とのグループ面接を実施します。
【STEP4：対面】最終面接
当社（東京都中央区）へご来社いただき、代表・役員（・場合により部署責任者）が対面で面接します。
【STEP5】内定 -
結果通知方法
メールにてご連絡いたします。
連絡先
株式会社ヒューマノーム研究所
研究開発室
瀬々 潤
recruit(at)humanome.jp
※(at)を@に変更して送信してください。
備考
