データサイエンティスト（AI/ML）

AI/MLで、日本の医療体験に新たな価値を実装するデータサイエンティスト募集

仕事概要

会社紹介

株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに、医療という大きな社会課題に向き合っています。患者視点で徹底的に最適化された医療体験を、インターフェースの改善にとどまらず、医療現場の業務変革にまで踏み込んで実現することで、すべての人に最高の医療体験を届けることを目指しています。

現在は、「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3事業を展開しています。主力のオンライン診療プラットフォームでは、サービス開始からの累計診療実績が1,000万件を超えるなど、大きな成長を遂げています。

募集背景

患者にとって良い体験、医療従事者にとって運用しやすい仕組み、そして事業として持続可能な構造。そのすべてを成立させることは簡単ではありません。

生成AIや機械学習をはじめとする技術の進化により、これまで人手や既存システムだけでは解決が難しかった患者体験や医療現場の業務課題に対して、新たな価値を提供できる可能性が広がっています。

一方で、医療に関わるプロダクトにAI/MLを活用するためには、技術的な実現可能性だけでなく、出力品質、安全性、現場での運用可能性、継続的な改善までを踏まえて設計することが重要です。

そのため当社では、AI/MLを活用した機能やプロダクトの技術検証、モデル／アルゴリズムの設計・実装、評価・改善を通じて、医療体験の向上に取り組むデータサイエンティストを募集しています。

概要

本ポジションでは、PdM、エンジニア、デザイナー、医療従事者等と協働しながら、患者体験や医療現場の業務に関する課題に対して、AI/MLを活用した解決策の検証・実装・改善を担っていただきます。

単にモデルを開発するだけではなく、どのような課題に対して技術を適用することが有効かを検討し、プロダクトとして利用される状態まで落とし込み、実際の利用状況や業務への影響を踏まえながら継続的に品質を高めていく役割です。

主な役割と責任

*\1. AI/ML活用に向けた技術検証\*

• 患者体験や医療現場の業務に関する課題に対する、AI/ML活用可能性の検討
• PdMやエンジニア等と連携した技術仮説の立案および検証
• 利用可能なデータや実装条件を踏まえた技術的実現可能性の評価

*\2. モデル／アルゴリズムの設計・実装\*

• NLP、LLM、機械学習、ルールベースアルゴリズム等を活用した機能の設計・実装
• テキストデータ等を対象とした前処理、特徴抽出、分類、生成、評価等のパイプライン構築
• 担当テーマに応じた予測モデル、スコアリング、対話型機能等の開発

*\3. 評価設計・品質改善\*

• AI/ML活用機能における評価指標および検証方法の設計
• モデル精度、出力品質、ユーザー体験、現場業務への影響等を踏まえた評価
• 評価結果に基づくモデル／アルゴリズム／プロダクト仕様の改善
• 継続的な品質モニタリングや改善運用の設計

*\4. プロダクト実装・運用\*

• エンジニアと連携したAI/ML機能のプロダクトへの組み込み
• 検証段階から本番運用を見据えたデータ処理、モデル運用、改善プロセスの設計
• 必要に応じた分析用データの整備、可視化、インサイト提供

*\5. 関係者との協働\*

• PdM、エンジニア、デザイナーとの協働による価値実現
• 医師や看護師など医療従事者との対話を踏まえた課題理解および検証
• 事業性、品質・安全性、運用上の制約を踏まえた技術提案および意思決定支援

使用ツール・環境

※一例

• *\プログラミング\*：Python、R
• *\AI・MLフレームワーク\*：TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformers
• *\分析環境\*：Jupyter Notebook、SQL、BigQuery、Tableau、Looker
• *\コンテナ技術\*：Docker、Kubernetes（デプロイ時歓迎）

当社の魅力

• 医師や看護師など医療現場の専門家と日常的に対話しながら、実際の患者体験や現場業務の改善に関わることができます
• 患者向けサービスだけでなく、医療従事者向けシステムや業務設計まで含めて、医療体験全体に対するAI/ML活用に取り組むことができます
• 国内有数の診療実績を持つオンライン診療プラットフォームをはじめ、すでに利用されている事業・プロダクト基盤の上で、新たな価値提供に挑戦できます
• PdM、デザイナー、エンジニア、医療従事者、事業チームが協働しながら価値をつくる組織です
• リモートワークやフレックスタイム制を活用しながら柔軟な働き方が可能です

当ポジションの魅力

• AI/ML技術を目的化するのではなく、患者体験や医療現場の課題解決に結びつく形で、プロダクトとして実装できます
• 技術検証やモデル開発に留まらず、評価設計、プロダクト実装、運用後の改善まで一貫して関わることができます
• 医療に関わるプロダクトならではの品質・安全性・運用可能性を踏まえながら、AI/ML活用の難易度の高いテーマに取り組むことができます
• 実際に利用されているサービスや医療現場との接点を持ちながら、技術による価値提供の手応えを得ることができます

必須スキル

会社紹介

株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに、医療という大きな社会課題に向き合っています。患者視点で徹底的に最適化された医療体験を、インターフェースの改善にとどまらず、医療現場の業務変革にまで踏み込んで実現することで、すべての人に最高の医療体験を届けることを目指しています。

現在は、「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3事業を展開しています。主力のオンライン診療プラットフォームでは、サービス開始からの累計診療実績が1,000万件を超えるなど、大きな成長を遂げています。

募集背景

患者にとって良い体験、医療従事者にとって運用しやすい仕組み、そして事業として持続可能な構造。そのすべてを成立させることは簡単ではありません。

生成AIや機械学習をはじめとする技術の進化により、これまで人手や既存システムだけでは解決が難しかった患者体験や医療現場の業務課題に対して、新たな価値を提供できる可能性が広がっています。

一方で、医療に関わるプロダクトにAI/MLを活用するためには、技術的な実現可能性だけでなく、出力品質、安全性、現場での運用可能性、継続的な改善までを踏まえて設計することが重要です。

そのため当社では、AI/MLを活用した機能やプロダクトの技術検証、モデル／アルゴリズムの設計・実装、評価・改善を通じて、医療体験の向上に取り組むデータサイエンティストを募集しています。

概要

本ポジションでは、PdM、エンジニア、デザイナー、医療従事者等と協働しながら、患者体験や医療現場の業務に関する課題に対して、AI/MLを活用した解決策の検証・実装・改善を担っていただきます。

単にモデルを開発するだけではなく、どのような課題に対して技術を適用することが有効かを検討し、プロダクトとして利用される状態まで落とし込み、実際の利用状況や業務への影響を踏まえながら継続的に品質を高めていく役割です。

主な役割と責任

*\1. AI/ML活用に向けた技術検証\*

• 患者体験や医療現場の業務に関する課題に対する、AI/ML活用可能性の検討
• PdMやエンジニア等と連携した技術仮説の立案および検証
• 利用可能なデータや実装条件を踏まえた技術的実現可能性の評価

*\2. モデル／アルゴリズムの設計・実装\*

• NLP、LLM、機械学習、ルールベースアルゴリズム等を活用した機能の設計・実装
• テキストデータ等を対象とした前処理、特徴抽出、分類、生成、評価等のパイプライン構築
• 担当テーマに応じた予測モデル、スコアリング、対話型機能等の開発

*\3. 評価設計・品質改善\*

• AI/ML活用機能における評価指標および検証方法の設計
• モデル精度、出力品質、ユーザー体験、現場業務への影響等を踏まえた評価
• 評価結果に基づくモデル／アルゴリズム／プロダクト仕様の改善
• 継続的な品質モニタリングや改善運用の設計

*\4. プロダクト実装・運用\*

• エンジニアと連携したAI/ML機能のプロダクトへの組み込み
• 検証段階から本番運用を見据えたデータ処理、モデル運用、改善プロセスの設計
• 必要に応じた分析用データの整備、可視化、インサイト提供

*\5. 関係者との協働\*

• PdM、エンジニア、デザイナーとの協働による価値実現
• 医師や看護師など医療従事者との対話を踏まえた課題理解および検証
• 事業性、品質・安全性、運用上の制約を踏まえた技術提案および意思決定支援

使用ツール・環境

※一例

• *\プログラミング\*：Python、R
• *\AI・MLフレームワーク\*：TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformers
• *\分析環境\*：Jupyter Notebook、SQL、BigQuery、Tableau、Looker
• *\コンテナ技術\*：Docker、Kubernetes（デプロイ時歓迎）

当社の魅力

• 医師や看護師など医療現場の専門家と日常的に対話しながら、実際の患者体験や現場業務の改善に関わることができます
• 患者向けサービスだけでなく、医療従事者向けシステムや業務設計まで含めて、医療体験全体に対するAI/ML活用に取り組むことができます
• 国内有数の診療実績を持つオンライン診療プラットフォームをはじめ、すでに利用されている事業・プロダクト基盤の上で、新たな価値提供に挑戦できます
• PdM、デザイナー、エンジニア、医療従事者、事業チームが協働しながら価値をつくる組織です
• リモートワークやフレックスタイム制を活用しながら柔軟な働き方が可能です

当ポジションの魅力

• AI/ML技術を目的化するのではなく、患者体験や医療現場の課題解決に結びつく形で、プロダクトとして実装できます
• 技術検証やモデル開発に留まらず、評価設計、プロダクト実装、運用後の改善まで一貫して関わることができます
• 医療に関わるプロダクトならではの品質・安全性・運用可能性を踏まえながら、AI/ML活用の難易度の高いテーマに取り組むことができます
• 実際に利用されているサービスや医療現場との接点を持ちながら、技術による価値提供の手応えを得ることができます

歓迎スキル

• NLP、LLM、生成AIを活用した機能やプロダクトの開発経験
• AI/MLモデルの本番導入、モニタリング、継続改善に携わった経験
• クラウド環境上でのモデル開発／デプロイ経験（AWS、GCP、Azure等）
• Docker、Kubernetes等を用いた開発／運用経験
• BigQuery、Tableau、Looker等を用いた分析・可視化経験
• AIプロダクトの企画・設計に携わった経験
• 医療／ヘルスケア領域のデータ分析、プロダクト開発、業務改善に携わった経験

求める人物像

• 新規事業に対するチャレンジ精神を持ち、自らのキャリアを新しい領域で切り拓きたいという強い意欲
• 自ら企画・提案し、事業をリードしていくリーダーシップ
• ミッション【テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ】に共感いただける方
• 行動指針「Patients first」、「Challenge status quo」、「Respect diversity」、「Complete work」に共感いただける方
• コトに向き合い、仕事環境を自分で作っていける方
• 利害関係が異なるステークホルダーの間で、円滑にコミュニケーションを取って最適解を見つけ出すことに長ける方

こんな人と一緒に働きたい

• AI/MLなどの技術を目的化せず、解くべき課題と実現すべき価値から考えられる方
• モデルの精度だけでなく、実際の利用体験や現場での運用、品質・安全性まで踏まえて技術を評価できる方
• 患者、医療従事者、事業、プロダクトなど異なる視点を理解しながら、他職種と協働して価値実現を推進できる方
• 不確実性の高いテーマに対しても、自ら仮説を立て、検証と改善を粘り強く進められる方
• 技術的な知見をわかりやすく伝え、関係者との意思決定につなげられる方

応募概要

給与

900 ~ 1200万円
※ご経験、能力によって報酬は設定させていただきます。

• 月給 750,000円 〜
• 基本給 556,701円 〜
• 固定残業手当 193,299円〜（時間外労働の有無にかかわらず、月45時間分の時間外手当として支給）
• 月45時間を超える時間外労働、休日労働および深夜労働に対する割増賃金は追加で支給
• 昇給：年2回（半期ごとの評価に基づく）

勤務地

【勤務地】
東京都港区浜松町2-13-10　T-SQUARE浜松町　3F
※上記オフィスまたはリモート勤務

【アクセス】
JR京浜東北線・山手線 浜松町駅、徒歩2分

雇用形態

正社員

勤務体系

【勤務時間】フレックスタイム制（コアタイム 11:00〜15:00 / 標準労働時間 1日8時間）
【勤務形態】ハイブリッド勤務（出社：頻度は配属チームによって異なります / リモート可）
【休日・休暇】年間休日120日以上（完全週休2日制 / 土日祝休み・年末年始休日）
有給休暇（入社時3日付与、半年経過で7日追加付与）、リフレッシュ休暇

試用期間

有り(3か月)上記待遇の変動なし

福利厚生

＜ 働き方・両立支援 ＞
・ベビーシッター補助
・服装自由
・短時間勤務制度

＜ 社内交流 ＞
・部活動 / シャッフルランチ
・ハッピーアワー（不定期）
・全社懇親会（半期に一度）

＜ 学び・キャリア支援 ＞
・副業制度（申請制）
・研修支援制度

＜ 保険・手当 ＞
・社会保険完備（健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険）
・通勤交通費支給（上限50,000円 / 月）

※敷地内禁煙

＜ 会社を知る ＞
・採用サイト

・Linc’wellへの転職を検討している方へ

・Zenn（エンジニアブログ）