ライフサイエンス（製薬、医療機器等）/東京23区の転職求人一覧

未経験歓迎！医療機器セールス担当募集。業界大手由来の高品質な製品力。■ご紹介する企業業界大手の高品質な脊椎製品を引き継ぐ新設企業。歴史と実績ある製品力と、丁寧なサポート体制で医療現場のニーズに応え、成長中です。充実した研修体制で未経験者も歓迎しています。■ポジション概要同社のシェア拡大のための営業活動をお任せいたします。製品の提案、販売活動、ドクターに向けた啓蒙活動、販売代理店との交渉、オペ（手術）の立会いなどを行います。■業務内容・製品の提案、販売活動・ドクターに向けた啓蒙活動・販売代理店との交渉・オペに立会い、製品の仕様の助言■勤務地・東京都・埼玉・千葉など、ホームオフィスご関心いただけましたら、ご応募をお待ちしております。#LI-Hybrid

Webマーケティング戦略の企画から実行までハンズオンで幅広くお任せします。データ分析に基づき、世界中のお客様に日本の旅の魅力を届け、利用者を最大化することがミッションです。過去の業務経験も踏まえ、以下の業務のいずれかをお任せします。・Web広告（リスティング広告、ディスプレイ広告、SNS広告等）の戦略立案、運用、検証・SNS（Facebook, Instagram等）のコンテンツ企画、運用、効果測定・Google Analytics等を用いたデータ分析、レポーティング、改善提案・メールマガジンやCRM施策の企画・実行によるリピーター育成・サイト内での特集ページやキャンペーンの企画・ディレクション・海外のインフルエンサーやメディアとのリレーション構築、タイアップ企画

- Continuously track the latest research progress of large language models, including pre-training, fine-tuning, instruction fine-tuning, prompt engineering, and multimodal large models.- Actively explore the application of large language models to various application systems, such as AI agent, search, recommendation, and compliance use cases.- Collaborate with the engineering and product development team to improve the efficiency and scalability of large model training and LLM powered services.- Publish research results in top academic conferences to expand the team’s and company’s influence in the technical community.#LI-Hybrid#LI-KN

- Appropriate design of evaluation methods based on task-specific understanding of metric properties- Hypothesis proposal, development implementation and performance validation of machine learning models for compound information- Proposal and creation of features according to data and purpose.- MLOps, implementation of distributed computing environments- Training machine learning models, exploring and adding data to be used for inference- Search for relevant papers, application and validation of concepts#LI-Hybrid#LI-KN

企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供#LI-Hybrid#LI-KN

■必須要件（MUST）・大学・大学院の選考あるいは現在の業務でGenerative AI領域に関わっている方・Pythonでのプログラミングスキル・Pytorch、TensorflowなどのDLフレームワークに関する経験・論文などを参考にしたコンピュータビジョンもしくは自然言語処理のアルゴリズム構築経験

【スキンケア化粧品】スキンケア化粧品の処方及び試作品の開発に携わって頂きます。仕様から完成までの全体的な業務を担当していくことはもちろん、化粧品本体から色、香料に至るまでの製品全てに携わることが可能です。大きな裁量を持って業務に取り組むことが出来ます。営業担当がヒアリングした顧客ニーズを基に、サンプルを製造します。その後、顧客確認→調整→サンプル再提出を繰り返し、完成へと至ります。1案件あたりの受注から完成までの期間は2.3か月～1年程度となります。●お任せする業務内容・化粧品の処方（化粧水・乳液・クレンジング・日焼け止め・洗顔・ボディーソープ・シャンプー・美容液・オールインワン・染毛剤・マウスウォッシュ等幅広い製品です）／素材や原料の選定／試作／官能評価／製造スケールへの移管【メイクアップ化粧品】メイクアップ化粧品の処方及び試作品の開発に携わって頂きます。仕様から完成までの全体的な業務を担当していくことはもちろん、化粧品本体から色、香料に至るまでの製品全てに携わることが可能です。大きな裁量を持って業務に取り組むことが出来ます。営業担当がヒアリングした顧客ニーズを基に、サンプルを製造します。その後、顧客確認→調整→サンプル再提出を繰り返し、完成へと至ります。1案件あたりの受注から完成までの期間は2.3か月～1年程度となります。●お任せする業務内容・化粧品の処方開発（ファンデーション・コンシーラー・化粧下地・チーク・口紅・アイシャドウ・マスカラ等幅広い製品です）／素材や原料の選定／試作／官能評価／製造スケールへの移管＜チームで業務に取り組む環境です。＞1つのチームが3人から4人で構成されており、チーム内で案件を個々に振り分けています。チームにはアシスタントも在籍しております。

- 基盤モデルの性能をさらに向上させるような事後学習(指示学習, 強化学習)手法の研究開発- 社内外からの様々な用途・要望に対応できるような、高品質かつスケールするデータ生成手法の研究開発- 事後学習により、基盤モデルの機能を追加するような手法の開発(コンテキスト拡張・語彙拡張など)- LLMを利用したプロダクト開発での連携や、各ドメインに特化したLLM開発プロジェクトへの連携など#LI-Hybrid#LI-KN

- 基盤モデルの性能をさらに向上させるような事後学習(指示学習, 強化学習)手法の研究開発- 社内外からの様々な用途・要望に対応できるような、高品質かつスケールするデータ生成手法の研究開発- 事後学習により、基盤モデルの機能を追加するような手法の開発(コンテキスト拡張・語彙拡張など)- LLMを利用したプロダクト開発での連携や、各ドメインに特化したLLM開発プロジェクトへの連携など#LI-Hybrid#LI-KN

プロダクト・サービス開発エンジニアは、当社においてプロダクト・サービスの開発・運用を通して価値を創造する仕事です。当社の事業領域はケミカル・バイオ・ヘルスケア・教育・エンターテインメント・流通・製造等、多岐にわたっています。これらの多様な分野に対して、プロダクト・サービス開発エンジニアはフロントエンド・バックエンド等のソフトウェアの開発から運用までを一貫して行う仕事を担当します。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、当社のvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。【業務内容】・プロダクト・サービスのフロントエンド・バックエンドの構築から提供まで一貫して行う。・ソフトウェアやプロダクト・サービスの品質を検証し、高める・コーディングだけでなく、設計、ドキュメンテーション、運用、サポートを行う