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積極採用中_バイオインフォマティクス研究のマネージャー・研究員 / Manager or Scientist in Bioinformatics

Logomix

Yokohama, Kanagawa, Japan · HybridJobPosted 1y agoStill listed 4 days ago

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At a glance

Compensation
No compensation found
Location
Yokohama, Kanagawa, JapanHybrid
Work Authorization
Not specified

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Job overview

Logomix seeks a manager or scientist to lead bioinformatics efforts, focusing on next‑generation sequencing analysis, genome‑editing quality assessment, and advanced computational modeling using machine learning, deep learning, and large language models, while managing AWS cloud infrastructure and laboratory automation systems.

Skills & qualifications

RequiredNice to have

Skills

Machine LearningSequence AnalysisBioinformaticsDeep LearningGenome SequencingInfrastructureLanguage ModelsMaintenanceCell CultureAmazon Web ServicesLab AutomationSingle-Cell RNAWhole Genome Sequence AnalysisRNA‑Seq AnalysisPathway AnalysisscRNA‑Seq AnalysisATAC‑Seq AnalysisPerturb‑Seq AnalysisLarge Language ModelsTransformer‑Based Biological Foundation ModelAWS Cloud ServersData Manipulation on AWSSystem/Infrastructure EngineeringMLOps

Qualifications

TOEIC Score 700+Minimum 3 Years Relevant Work Experience

Benefits

Medical Insurance

Full job description

積極採用中_バイオインフォマティクス研究のマネージャー・研究員 / Manager or Scientist in Bioinformatics

仕事概要

我々はパートナーである大手企業との共同研究や自社研究において様々な大規模ゲノム改変細胞を作製しておりますが、ゲノム編集技術の正確性を検証する目的や細胞の表現型を解析する上で次世代シークエンサー(NGS)解析が重要な技術です。弊社が行っている様々なNGS解析を中心としてバイオインフォマティクス業務をご担当いただきます。

・Quality evaluation of genome-edited cells using Whole Genome Sequence analysis (analysis of fastq.gz read data). ・RNA-seq analysis, pathway analysis, scRNA-seq analysis, ATAC-seq analysis, and Perturb-seq analysis targeting human cells. ・Optimization of genome design using machine learning, deep learning, and large language models. ・Building and fine-tuning a transformer-based biological foundation model. ・Utilization and management of AWS cloud servers. ・Utilization of lab automation (automated cell culture system).

■想定される業務内容 ・Whole Genome Sequence解析によるゲノム編集細胞の品質検査(fastq.gzリードデータの解析) ・ヒト細胞を対象としたRNA-seq解析/パスウェイ解析/scRNA-seq解析/ATAC-seq解析/Perturb-seq解析 ・機械学習・深層学習・大規模言語モデルによるゲノムデザインの最適化 ・トランスフォーマーベースの生物基盤モデルの構築やファインチューニング ・AWSクラウドサーバーの利用・運用 ・ラボオートメーション(自動細胞培養装置)の活用

<企業詳細> 会社概要:Logomixは、「Maximize the potential of cells by our genome engineering」をミッションに掲げ、ヒト幹細胞など様々な生物種の細胞機能を効率よく設計・改変する細胞エンジニアリング企業です。ノーベル賞を受賞したCRISPR(クリスパー)など従来の技術は細胞の設計図であるゲノムが持つ機能情報の「一部のみを編集」するのに対し、Logomixの大規模ゲノム改変技術Geno-Writing™はゲノム全体を「大規模に再構築」することで、ゲノムの機能情報を根本から組み替えます。これにより新たな機能を細胞に付与し、細胞治療・再生医療の開発に従事しています。Logomixは半導体産業におけるArm社のように「産業の基盤」となることを目指し、細胞機能エンジニアリング企業として、細胞の機能を飛躍的に向上させ、これまで不可能だった画期的な製品開発を実現します。

必須スキル

我々はパートナーである大手企業との共同研究や自社研究において様々な大規模ゲノム改変細胞を作製しておりますが、ゲノム編集技術の正確性を検証する目的や細胞の表現型を解析する上で次世代シークエンサー(NGS)解析が重要な技術です。弊社が行っている様々なNGS解析を中心としてバイオインフォマティクス業務をご担当いただきます。

・Quality evaluation of genome-edited cells using Whole Genome Sequence analysis (analysis of fastq.gz read data). ・RNA-seq analysis, pathway analysis, scRNA-seq analysis, ATAC-seq analysis, and Perturb-seq analysis targeting human cells. ・Optimization of genome design using machine learning, deep learning, and large language models. ・Building and fine-tuning a transformer-based biological foundation model. ・Utilization and management of AWS cloud servers. ・Utilization of lab automation (automated cell culture system).

■想定される業務内容 ・Whole Genome Sequence解析によるゲノム編集細胞の品質検査(fastq.gzリードデータの解析) ・ヒト細胞を対象としたRNA-seq解析/パスウェイ解析/scRNA-seq解析/ATAC-seq解析/Perturb-seq解析 ・機械学習・深層学習・大規模言語モデルによるゲノムデザインの最適化 ・トランスフォーマーベースの生物基盤モデルの構築やファインチューニング ・AWSクラウドサーバーの利用・運用 ・ラボオートメーション(自動細胞培養装置)の活用

<企業詳細> 会社概要:Logomixは、「Maximize the potential of cells by our genome engineering」をミッションに掲げ、ヒト幹細胞など様々な生物種の細胞機能を効率よく設計・改変する細胞エンジニアリング企業です。ノーベル賞を受賞したCRISPR(クリスパー)など従来の技術は細胞の設計図であるゲノムが持つ機能情報の「一部のみを編集」するのに対し、Logomixの大規模ゲノム改変技術Geno-Writing™はゲノム全体を「大規模に再構築」することで、ゲノムの機能情報を根本から組み替えます。これにより新たな機能を細胞に付与し、細胞治療・再生医療の開発に従事しています。Logomixは半導体産業におけるArm社のように「産業の基盤」となることを目指し、細胞機能エンジニアリング企業として、細胞の機能を飛躍的に向上させ、これまで不可能だった画期的な製品開発を実現します。

歓迎スキル

・Experience in data manipulation and bioinformatics analysis on AWS. ・Practical experience as a system/infrastructure engineer (maintenance of AWS cloud servers or on-premise servers, etc.). ・Experience in machine learning, deep learning, LLM development, or MLOps. ・TOEIC score of 700 or higher. ・A minimum of 3 years of relevant work experience.

・AWS上のデータ操作・バイオインフォマティクス解析の経験 ・システム/インフラエンジニアの実務経験 (AWSクラウドサーバー・オンプレサーバーの保守など) ・機械学習/深層学習/LLM等の開発/MLOpsの経験 ・TOEICスコア700点以上の英語力 ・最低三年間の関連業務経験

求める人物像

・次世代の細胞治療開発の創出に共に挑んでくれる方 ・チームでの協調性がある方 ・失敗や残念なことも報告/連絡/相談できる方

・事業体制:経営戦略や事業開発を担う米国のチームを作っており、世界的なKOL(Key Opinion Leader)の方々をAdvisory Boardに入れるなど、常に国際的な最前線の知見をもとにした事業判断を実現しています。

・組織:企業や大学からレベルの高い研究員を集めています。皆で情報や意見を出し、共に議論し共に決定していくティール組織を目指しています

・報酬:業界トップクラスの給与水準を目指しており、弊社に入社した多くの研究員が年収アップを実現しています。新たなキャリアステージとして、収入面でもさらなる成長を期待いただける環境です。また入社後は、半年に1回の面談と、20項目以上の能力開発項目を通じて、自己の改善点や評価されているポイントを明確化することで、自己成長やキャリアアップを目指していただけます。

<組織(2026年7月現在33名※派遣を含む。業務委託除く)> R&Dの例: ・製薬大手(米国拠点)→Logomixで創薬事業の非臨床試験プロマネ ・製薬大手→Logomixで創薬事業の研究開発および戦略立案を担当 ・バイオスタートアップ→Logomixで創薬事業を統括 ・東京工業大学(現 東京科学大学)相澤研究室PhD→Logomixでゲノムエンジニアリングチームを統括 ・医薬品メーカー(医薬品研究所)→Logomixでバイオインフォマティクス

<弊社リリース・発表> ・Engineered yeast breaks new record: a genome with over 50% synthetic DNA (https://www.nature.com/articles/d41586-023-03495-4) ・人工酵母の実現に前進、複数の染色体を合成 東工大など(https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC0226S0S3A101C2000000/) ・合成生物学系スタートアップのLogomix、創薬で田辺三菱と共同研究(https://bio.nikkeibp.co.jp/atcl/news/p1/21/10/12/08719/) ・米国Somite Therapeutics Inc. (シリーズAで4,700万ドルを調達)とパートナーシップを開始(再生医療) ・MITと再生医療・次世代細胞治療向けの共同研究を開始 ・ISSCR oral presentation “Geno-Writing™: The iPSC Genome Engineering Engine for tomorrow’s cell therapy”

<参照論文> ・UKiS (Universal Knock-in System) Nature Comm. 13, 4219, 2022  * ┗大規模かつ正確なヒトゲノム改変技術を確立 ヒトゲノム非遺伝子領域の完全理解に向けて(https://www.titech.ac.jp/news/2022/064683) ・APLoD (Assembling production of long DNAs) Molecular Cell 83, 4424–4437

応募概要

給与

年俸制 給与:応相談(固定残業手当41時間分を含む) 雇用形態:契約社員 ※有期契約社員(1年)→ 1年後に双方良ければ正社員登用予定 ※弊社ではCore Valuesへのフィットを大切にしており、1年目は有期雇用契約としています。Core Valuesに共感するメンバーが集まることで、チームは強くなり、それがLogomixの成長の原動力となると考えています。 ※有期契約期間の待遇は、正社員と同様。

勤務地

神奈川県横浜市緑区長津田町4259-3 Science Tokyo 横浜ベンチャープラザ (一部リモートワーク可)

雇用形態

契約社員/正社員/業務委託

勤務体系

裁量労働制(専門業務型) 9~18時を基本とし、本人の裁量に委ねる みなし労働時間 8時間 / 日 休憩時間 60分

試用期間

あり(6か月)

福利厚生

・社会保険完備(健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険)

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