Principal Scientist, Computational Biology
Fujisawa, Japan
3 日前


Takeda is unwavering in our commitment to patients. With the patient at the center of everything we do, we continue to innovate and drive changes that will better their lives - we’re looking for like-minded professionals to join us.

Today, we are the number one pharmaceutical company in Japan and a global industry leader, with approximately 50,000 employees around the world.

We are united by our four priorities (patient, trust, reputation and business) and Takeda-ism (Integrity, Fairness, Honesty and Perseverance), and strive towards better health and a brighter future for people worldwide.

タケダでは 常に患者さんを中心に考え その生活を豊かにするためにイノベーションを推進しています そして 従業員一人ひとりにそれぞれの能力と熱意に応じた成長の機会を提供することにも組んで取り組んでいます 私たちと一緒に 世界中の人々のいのちに貢献し さらなる成長と活躍を目指しませんか

タケダは約5万人の従業員が 世界中の国や地域で働くグローバルな企業です すべての従業員が世界中の人々の生活をより良いものにしたいという信念をもち そしてタケダイズム 誠実 公正 正直 不屈 を日々の業務で体現しています 私たちは 237年の研究開発型の製薬企業としての伝統のもと団結し 優れた医薬品の創出を通じて 人々の健康と医療の未来に貢献することをミッションとして掲げています

Introduction of Computational Biology

Data science is becoming central to pharmaceutical R&D process. Takeda R&D is developing data-driven culture to be strong innovators.

Computational Biology group generates data-driven hypothesis to accelerate innovative medicine development through the human data ecosystem creation with internal and external partnerships.

This position offers the opportunity to keep changing a current R&D and to work in an environment that encourages diversity and scientific publication in global organization.

データサイエンスは 医薬品の研究開発において中心的な役割を果たすようになってきています タケダ研究開発部門は データドリブン文化を醸成し 革新的企業であり続けたいと考えています コンピューテーショナルバイオロジーグループは グローバルな共同研究を通じ まだ世界に存在しないヒトデータを創り出します そのデータ解析から創薬標的やバイオマーカーの新規in silico仮説を生成することで革新的な医薬品の開発を加速します このポジションは グローバルな組織の中で既存の研究開発を変革し続け 多様性と科学的な発表を推奨する環境で働く機会を提供します


  • Design research and analytical plan to obtain novel biological insights for innovative drug discovery and development with human genetics and computational biology approaches in Neuroscience area.
  • Generate hypothesis of patient stratification, disease / drug mechanism and drug target by analyzing large-scale and complex biomedical data sets such as biobank and disease cohort data.
  • Collaborates with interdisciplinary teams including experimental biologists to validate the hypothesis and improve the analysis.
  • 神経科学領域において ヒト遺伝学や計算科学手法を用いて革新的な医薬品研究開発のための新規生物学的洞察を導き出す研究やデータ解析計画を立案します
  • バイオバンクや疾患コホートなどの大規模で複雑なバイオメディカルデータを解析することにより患者層別化や疾患 薬剤メカニズム 創薬標的の仮説を生成します
  • 実験生物学者など多分野の専門家からなるチームと協力し 仮説生成やデータ解析の改善を行います
  • Required :

  • PhD or equivalent in statistical genetics, computational biology, bioinformatics or related field.
  • Understanding of the principles behind current best practices in human genetics and computational biology.
  • Experience in a high-level programming language such as R, Python for complex data analysis (GWAS / PheWAS / RVAS, QTL analysis, Mendelian Randomization etc.)
  • Ability to summarize complex results, interpret the findings to biologists and prepare clear reports.
  • Writing, reading, and communication skills in English
  • 遺伝統計学 計算生物学 生物情報学や関連する領域での博士号取得者または同等の経験を有する方
  • ヒト遺伝学や計算生物学の最新のベストプラクティスの背後になる原理を理解している
  • RやPythonなどの高水準言語を複雑なデータ解析 GWAS / PheWAS / RVAS, QTL analysis, Mendelian Randomizationなど に利用した経験
  • 複雑な結果をまとめ 得られた発見を生物学者に対して解釈可能なように説明し 明瞭なレポートを作成する能力
  • 英語で基本的な読み書きやコミュニケーションが行える
  • Preferred :

  • Experience in drug discovery and development
  • Background knowledge in neurobiology and molecular biology
  • Experience in RNA biology research (splicing, RNA motif and structure analysis etc.)
  • Experience in machine learning and artificial intelligence
  • Experience in signal processing analysis of medical devise data
  • Writing, reading, and communication skills in Japanese
  • 医薬品の研究開発の経験
  • 神経生物学か分子生物学の背景知識
  • RNA生物学研究 スプライシングやRNAモチーフや構造解析など の経験
  • 機械学習や人工知能の経験
  • 医療機器のシグナル解析の経験
  • 日本語で基本的な読み書きやコミュニケーションが行える
  • 待遇

    諸手当 通勤交通費 借家補助費 勤務時間外手当など

    昇給 原則年1回

    賞与 : 原則年2回

    勤務時間 本社 大阪市中央区 東京都中央区 9 : 00 17 : 30 工場 山口県光市 大阪市淀川区 8 : 00 16 : 45 研究所 神奈川県藤沢市 9 : 00 17 : 45

    休日 土曜 日曜 祝日 メーデー 年末年始など 年間123日程度

    働き方関連制度 フレックスタイム制 テレワーク勤務制導入 対象社員

    休暇 年次有給休暇 特別有給休暇 傷病休暇 ファミリーサポート休暇 産前産後休暇 育児休暇 子の看護休暇 介護休暇



    Thank you for reporting this job!

    Your feedback will help us improve the quality of our services.

    "続ける" をクリックすると、私は neuvoo の同意を私のデータを処理し、私に電子メールのアラートを送信するには、neuvoo の プライバシーポリシー の詳細を与える。私の同意を撤回するか、いつでも退会することがあります。