細胞培養・ゲノム編集オートメーション担当人材紹介

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オススメポイント

東工大発のベンチャー企業
独自の大規模ゲノム改変を可能にする技術
Geno-Writing™を用いた
新規有用水酸化細菌や新規治療用細胞などの研究開発を行っています。

https://logomix.bio/ja

https://job.brexaadvan.com/cgi-bin/jobsearch/research/search/index.cgi?c=zoom&pk=30154

細胞培養・ゲノム編集オートメーション担当

給与・待遇	年収 5,000,000円～ 11,000,000円 (交通費支給あり) 年収500～1,100万円（固定残業手当41時間分を含む）【雇用形態に関して】・有期契約社員（1年）→　基本的には、入社1年後、双方合意のもと正社員に登用予定。・同社では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	住所：神奈川県横浜市緑区東急田園都市線　すずかけ台駅（東急田園都市線　すずかけ台駅　徒歩9分）
仕事内容	株式会社Logomixはゲノム編集技術プラットフォームであるGeno-Writing™をベースに、ヒトやバクテリアの創薬・高機能化・物質生産に取り組む合成生物学ベンチャー企業です。同社は今後、AI drug discoveryのためのデータ・細胞提供の事業拡大を見込んでおります。本ポジションでは、この事業に欠かせない自動化プロセスの構築と最適化に携わり、そこから生まれるデータの構造化まで担うことで、モデル活用の質を左右するデータの信頼性に責任を持ちます。これまでマニュアルで行われてきた細胞培養・ゲノム編集プロトコルを、オートメーションセルカルチャーシステム・リキッドハンドリングシステムへ実装し、再現性の高いFactoryプロセスへと昇華させるプロジェクトに参画していただきます。すでにラボオートメーションの経験をお持ちの方はもちろん、これから挑戦してみたい方も歓迎します。ヒト培養細胞の実験経験とプログラミングのご経験を広げていきたい方は、ぜひご検討ください。【具体的な業務内容】・実験データ管理・解析基盤の設計：　自動化ワークフローから生成される実験データ（画像・シーケンス・QCログ等）のスキーマ設計と、　後段のAI解析パイプラインへの受け渡しツールの実装。・オートメーションワークフローの開発：　ウェット研究員とのコミュニケーションを通じたウェット実験のオートメーション化。・ラボオートメーション管理システムの開発：　実験データ・実験記録・エラーログのデータベース管理およびそのシステムの開発・メンテナンス・装置運用管理とトラブルシューティング：　日々の稼働プログラムの運用、軽微なエラー対応、およびベンダーエンジニアへの保守依頼・ハンドリング。・プロセス管理の仕組みづくり：　量産化を見据えたリスク分析、品質管理体制の構築、マニュアル整備。
勤務時間・残業	09:00～18:00（実働 8 時間）休憩： 1時間裁量労働制（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
休日	完全週休2日制（土日祝）※年間休日122日
対象となる方	【必須要件】・プログラミングスキル：　言語不問。研究・実務でデータ処理や解析のロジックを組んだ経験があること。・培養細胞での実験経験︰　実際に手を動かして細胞培養やゲノム編集を経験していること。【歓迎要件】・ラボオートメーション装置の使用経験：　Hamilton、Tecan、Opentrons、Thermo Fisher Scientific、Beckman Coulter、　Agilent、PerkinElmer（Revvity）、Eppendorf、SPT Labtech、Formulatrix、　Andrew Alliance、Gilson等のリキッドハンドリングシステム・オートメーション機器の使用経験があれば尚可。・iPS細胞の培養・ゲノム編集経験：　より専門性の高いプロトコル開発への早期参画が可能になります。・AI Agentを用いたプログラミング経験：　Claude Code、Codex、gemini-cli、Kiro、Antigravity等のAI Agentを用いた開発経験があれば歓迎します。・バイオインフォマティクス経験：　single-cell / bulk RNA-seq解析、ゲノム編集効率評価、画像解析パイプライン構築等。・データパイプライン構築経験：　Snakemake、Nextflow、Airflow等のworkflow managerを用いた再現性ある解析基盤の設計・運用
業界	医薬品・医療機器