{"id":29679,"state":"published","closed_at":0,"company_name":"jmdc","company":{"id":14634,"name":"株式会社JMDC","user_name":"jmdc","company_name":"jmdc","number_of_employee":431,"number_of_developer":120,"icon_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/14634/72d9c0f761fd13d0fb07916edf1eef62.jpg","avatar_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/14634/72d9c0f761fd13d0fb07916edf1eef62.jpg","thumbnail_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/14634/72d9c0f761fd13d0fb07916edf1eef62.jpg","article":{"id":120,"title":"ビジョン：健康で豊かな人生をすべての人に","body":"当社は「健康で豊かな人生をすべての人に」をミッションに2002年創業。独自の匿名化処理技術とデータ解析力をもとに、健康保険組合や医療機関を支援してまいりました。そして約20年の活動を通じ、業界のパイオニアとして現在では約2,000万人（総人口約15％）を超える医療ビッグデータを保有するに至っています。\n\nそれら医療ビッグデータを活用し、「生活者個々のヘルスリテラシー向上（PHR/パーソナル・ヘルス・レコード実現）」「医師の貴重な医療スキル・リソースの最適配分」に繋げることで、医療費の健全化を目指しています。\n","sort_order":1}},"team_gender_composition":null,"service_and_product":"### 募集背景\r\n\r\n**健康で豊かな人生をすべての人に**\r\n\r\n当社はこのミッションを掲げ、2002年創業。独自の匿名化処理技術とデータ解析力で日本の医療課題に挑み続けてきました。20年以上の活動を通じ、今や国内最大級の医療ビッグデータカンパニーへと成長を遂げています。\r\n\r\n現在、約2,000万人分の健保データと約1,500万人分の自治体データ（いずれも総人口の10%超）に加え、電子カルテ、DPC、調剤レセといった医療機関データも急速に集積しています。この網羅的かつ膨大なデータを活用し、生活者のヘルスリテラシー向上や医療リソースの最適配分を通じて、持続可能な国民医療制度の実現と医療費の健全化を目指しています。\r\n\r\n私たちは単なるデータ提供にとどまらず、高付加価値なコンサルティング、解析、DX支援事業など、多岐にわたる事業・プロダクトを立ち上げ、新たな価値創出を牽引しています。今後のさらなる成長と社会インパクトの創出には、既存データの深化に加え、医療画像、ウェアラブルデータ、薬剤PRO（治験患者報告）、ゲノムデータといった新たな種類のデータ拡充と、それらを活用した高付加価値サービスの開発が重要です。\r\n\r\nそして、当社の成長と社会貢献の加速には、データベース自体の強化と、データサイエンスを活用したデータ価値向上および革新的なサービス開発が不可欠です。国内最大級の医療ビッグデータをもとにR\u0026Dを推進するデータサイエンティストを募集しています。\r\n\r\n（各データは、2025年3月末時点）\r\n\r\n※ 詳細は当社IR資料ご確認下さい：https://ssl4.eir-parts.net/doc/4483/ir_material_for_fiscal_ym1/177669/00.pdf (2025年3月期 通期決算説明資料)\r\n\r\n### 仕事内容\r\n\r\nJMDCの保有する様々なデータに対して機械学習を活用し新たな価値を生み出していただきます。\r\nデータ分析のプロフェッショナルとして主体的かつ自律的にプロジェクトを推進できる方を歓迎しています。\r\n\r\n**具体的な業務内容**\r\n\r\n* 保険会社・ヘルスケア企業等へのデータ解析コンサルや予測モデル構築・サービスの提供\r\n* 機械学習を用いた事業部・グループ会社サービス価値向上\r\nご参考リリース→ https://www.jmdc.co.jp/news/news2021207/\r\n\r\n**この仕事で得られるもの**\r\n\r\n* データサイエンス、機械学習を活用した新サービスの開発、運用経験\r\n* 国内最大級の医療データベースの分析経験（※データはクレンジング処理行ったうえで RDB 管理されており、機械学習エンジニアは分析・モデル開発に注力できます。）\r\n* 医療・ヘルスケアのドメイン知識\r\n* 統計学・機械学習のスキル向上（※Kaggle 銀メダル保有者も在籍。）\r\n\r\n### 応募条件\r\n\r\n* 必須条件\r\n\t*  論理的思考力\r\n\t*  Gitブランチ戦略（例: Git Flow, GitHub Flow など）に則ったチーム開発経験\r\n\t*  非機能要件等を考慮した、外部向け API サービスの設計・開発・運用経験\r\n\t*  PaaS/FaaS を活用した設計・開発・運用経験\r\n\t*  DevOps原則に基づいたIaC・CI/CDの活用およびログ収集・性能監視等の運用経験\r\n\r\n* 歓迎条件\r\n\t* MLOpsを活用したプロダクションサービスの提供、及び継続的な改善の経験\r\n\t*  最新の論文で提案された機械学習モデル・手法の実装経験\r\n\t* Kaggle 等のデータ分析コンペティションでの入賞経験\r\n\t*  ヘルスケア領域に特化したデータサイエンス、機械学習モデル開発経験\r\n\t*  医学研究用の生物統計の専門知識または臨床知識\r\n\r\n* 求める人物像\r\n\t* 問題設定から社会実装までを主体的かつ自律的に行動できる自走力の高い方\r\n\t*  口頭、記述ともにコミュニケーション能力の高い方\r\n\t* 素直で新しいことが好きな方\r\n\t*  自己研鑽の意識が高い方\r\n\r\n*開発環境 / Tech Stack \u0026 Working Gear\r\n▶︎ 言語\r\n・Python, SQL\r\n▶︎ クラウドサービス（下記に限らず各PJで最適なものを選定）\r\n・学習・推論：Amazon SageMaker, AWS Fargate (ECS), AWS Lambda\r\n・データ基盤：AWS Athena, Amazon Redshift Serverless, Amazon DynamoDB, Vertica\r\n・IaC：Terraform\r\n・CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeBuild\r\n▶︎ 生成AI\r\n・Gemini Advanced, NotebookLM, ChatGPT Plus, GitHub Copilotなど\r\n▶︎ コラボレーション \u0026 ドキュメント\r\n・Slack, Backlog, Confluence\r\n・Google Workspace\r\n・GitHub Enterprise\r\n▶︎ ハードウェア支給\r\n・Windows：ノートPC + 計算用デスクトップ\r\n・Mac：MacBook Pro\r\n(※2025年5月時点)","required_experience_and_skills":null,"preferred_experience_and_skills":null,"desired_personality":null,"message_for_candidates":null,"working_condition":"【勤務時間】\r\nフレックスタイム制：コアタイム11:00〜15:00\r\n※標準労働時間：8時間/日、休憩60分\r\n\r\n【休日・有給休暇・特別休暇】\r\n・完全週休2日制：土日祝日\r\n・年始年末：12月29日～翌1月3日\r\n・5月1日～5月2日\r\n・有給休暇：入社年度は入社日に5日、半年経過後にプラス5日付与。翌年12日追加。以後2日ずつ増加し、最大20日。前年度支給分のみ繰越可能。\r\n・1週間休暇制度：年度に1回、土日祝を入れ最大9連休取得が可能","insurance":"【保険】\r\n・各種社会保険完備\r\n\r\n【諸手当】\r\n・交通費支給（15万円まで）\r\n\r\n【制度】\r\n・企業型DC（企業型確定拠出年金制度）：あり\r\n・産前産後休業、育児休業制度(取得実績多数有)\r\n・介護休業制度\r\n・慶弔金規程（結婚祝金、出産祝金等）\r\n\r\n【その他福利厚生】\r\n・健康年齢インセンティブ：実年齢より若い場合はインセンティブ支給\r\n・クラブ活動支援：社員自らが発足。活動費の一部を支援\r\n・メンタルヘルスケア：ストレスチェック、フォローアップ面談実施\r\n・過重労働防止対策：残業時間、業務量の確認\r\n・受動喫煙対策（屋内原則禁煙：喫煙室有)","primary_base_salary":{"id":140469,"unit":"year","min_value":700,"max_value":2500},"technology":{"practical_skilltags":{"プロジェクト管理":[{"id":186,"name":"github","created_at":"2012-02-21T15:22:15+09:00","updated_at":"2026-04-03T10:42:08+09:00","has_image":true,"formal_id":186,"popular":true,"real_name":"","skilltag_category_id":4},{"id":725,"name":"jira","created_at":"2012-04-05T15:22:20+09:00","updated_at":"2026-04-03T10:42:09+09:00","has_image":true,"formal_id":725,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":4}],"情報共有ツール":[{"id":3807,"name":"slack","created_at":"2014-07-30T01:01:13+09:00","updated_at":"2026-04-04T17:25:41+09:00","has_image":false,"formal_id":3807,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":7},{"id":844,"name":"confluence","created_at":"2012-04-13T23:25:52+09:00","updated_at":"2026-04-02T13:32:30+09:00","has_image":true,"formal_id":844,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":7}],"その他":[{"id":5132,"name":"aws-athena","created_at":"2017-07-31T14:42:13+09:00","updated_at":"2026-04-02T14:55:36+09:00","has_image":false,"formal_id":5132,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":363,"name":"aws","created_at":"2012-02-21T15:22:16+09:00","updated_at":"2026-04-04T17:25:41+09:00","has_image":null,"formal_id":239,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5209,"name":"aws-codebuild","created_at":"2018-02-09T18:39:05+09:00","updated_at":"2026-04-02T14:56:22+09:00","has_image":false,"formal_id":5209,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":3403,"name":"docker","created_at":"2013-12-16T02:17:16+09:00","updated_at":"2026-04-04T17:25:41+09:00","has_image":false,"formal_id":3403,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":8257,"name":"amazon-elastic-container-registry","created_at":"2023-12-19T10:08:28+09:00","updated_at":"2025-10-01T15:39:18+09:00","has_image":false,"formal_id":8257,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":4045,"name":"aws-cloudwatch","created_at":"2015-03-10T07:07:30+09:00","updated_at":"2026-04-02T17:53:57+09:00","has_image":false,"formal_id":4045,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":6286,"name":"google-workspace","created_at":"2020-11-20T10:42:18+09:00","updated_at":"2026-04-02T17:16:22+09:00","has_image":false,"formal_id":6286,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5}]},"not_practical_skilltags":{}},"login_for_visitor":{"class_for_ga":"ga-track-with-more-read-for-skills"},"job_environment_categories":[{"id":14,"name":"キャリアパス","environments":[{"id":44,"name":"エンジニアの人事評価にエンジニア経験者が関わっている"}]},{"id":1,"name":"開発メンバーの裁量","environments":[{"id":1,"name":"OS 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