Data Scientist (Bioinformatics Scientist)(データサイエンティスト(バイオインフォマティクス研究員)

Date:  May 31, 2022
Location:  Kanagawa
Company:  Shiseido
Country/Region:  JP
Department: 
Custom Field 4:  Employee (Permanent)
Company:  Shiseido

Location: GIC
Division:  Business Core Technology Center
Job level: Staff
Report to: Group Manager
Contract type: Full time

 

 

Roles & Responsibilities

 

・Accumulation of data on skin and body indicators and promotion of projects using statistical modelling or machine learning
・Data analysis and value development on the relationship between skin, lifestyle and nutrition in large scale Human studies
・Development of human study data platform and data storage infrastructure
・Promotion of DX using the human study data platform


・肌・全身指標に関するデータ蓄積及び統計モデリングまたは機械学習を活用したプロジェクトの推進
・大規模ヒト試験の肌・生活習慣・栄養との関連性に関するデータ解析と価値開発
・ヒト試験データプラットフォーム及びデータ蓄積基盤の構築
・ヒト試験データプラットフォームを活用したDX推進

            
 

Requirements

 

【Required (MAST)】
・Extensive knowledge of biochemistry
・Knowledge and skills in skin and skin appendages (or an interest and willingness to learn more about dermatology after joining the company)
・Ability to communicate in English in a professional manner.

 

In addition to the above requirements, you should have at least 3 years of experience in one of the following
・Experience in data mining based on knowledge of statistical analysis tools or machine learning
・Experience in research and development applying knowledge of image processing and pattern recognition

 

【Welcome (WANT)】
・Experience in building large scale databases such as SQL
・Experience of submitting papers and presenting at conferences
・Experience of working with bioinformatics

 


【必須(MAST)】
・幅広い生化学の知識
・皮膚および皮膚付属器官に関する知識やスキル(もしくは興味があり入社後、皮膚科学領域の知見を学ぶ意欲のある方であれば可)
・英語を使用した業務上のコミュニケーションに抵抗がないレベルの英語運用能力

 

上記の要件に加え、下記のいずれかに関する実務経験 (目安:3年以上)

・統計解析ツール又は、機械学習の知見に基づいたデータマイニングの経験
・画像処理、パターン認識の知見を応用した研究開発経験

 

【歓迎(WANT)】

・SQLなど大規模データベースの構築経験
・論文の投稿、学会発表経験
・バイオインフォマティクスに関する実務経験

 


Job Segment: Statistics, Data Analyst, Dermatology, Nutrition, R&D, Data, Healthcare, Research