想定年収
600～900万円
勤務地
東京都
事業内容
当社は、次世代医療基盤法の認定医療情報等取扱受託事業者として、一般財団法人日本医師会医療情報管理機構、日鉄ソリューションズ株式会社とともに、保険医療福祉ビッグデータ事業を営んでいます。
日本医師会のグループ会社であり、かつ、TOPPANホールディングス株式会社の子会社でもあります。
日本医師会及びTOPPANホールディングスと一体となって、医療の発展に貢献することを目指しています。
・医療情報並びに附帯する情報の収集・提供に関する事業
・医療情報並びに附帯する情報の収集・安全管理・活用に係る研究、データサイエンス・人工知能開発、コンサルティング、技術支援、情報提供、普及啓発に関する事業
・教育・人材育成に関する事業
・その他、当法人の目的を達成するために必要な事業
日本医師会のグループ会社であり、かつ、TOPPANホールディングス株式会社の子会社でもあります。
日本医師会及びTOPPANホールディングスと一体となって、医療の発展に貢献することを目指しています。
・医療情報並びに附帯する情報の収集・提供に関する事業
・医療情報並びに附帯する情報の収集・安全管理・活用に係る研究、データサイエンス・人工知能開発、コンサルティング、技術支援、情報提供、普及啓発に関する事業
・教育・人材育成に関する事業
・その他、当法人の目的を達成するために必要な事業
会社特徴
次世代医療基盤法の認定医療情報等取扱受託事業者として、一般財団法人日本医師会医療情報管理機構（J-MIMO）からの委託を受け、以下の事業活動をおこなっています。
?医療機関等がJ-MIMOに医療情報を提供するにあたり、オプトアウト方法の検討・実践、データ出力・送信方法の検討・実践、必要なシステム改修等のサポートを行います。
?医療機関等から提供された医療情報を、厳格なセキュリティ体制により、安全に保管・管理いたします。
?異なる医療機関等から提供された医療情報の名寄せ（同一人物の医療情報の統合）等を行い、また、利活用者にデータ提供する際には、医療情報の匿名加工／仮名加工を行います。
?利活用者に有益な情報を提供するため、研究開発内容に適したデータ種別・データ項目の選定、匿名加工／仮名加工の適否の判断、適切な法令上の取扱い等のサポートを行います。
＜次世代医療基盤法とは＞
『次世代医療基盤法』によって国から認定された事業者が、「オプトアウト」（あらかじめ通知を受けた本人又は遺族が停止を求めないこと）により名寄せ可能なデータを収集し、安心かつ正確に統合・集約することができます。医療機関は、『次世代医療基盤法』に基づく国からの認定を受けた事業者（認定事業者）に限って、「オプトアウト」により医療データを提供することが可能となります。
?医療機関等がJ-MIMOに医療情報を提供するにあたり、オプトアウト方法の検討・実践、データ出力・送信方法の検討・実践、必要なシステム改修等のサポートを行います。
?医療機関等から提供された医療情報を、厳格なセキュリティ体制により、安全に保管・管理いたします。
?異なる医療機関等から提供された医療情報の名寄せ（同一人物の医療情報の統合）等を行い、また、利活用者にデータ提供する際には、医療情報の匿名加工／仮名加工を行います。
?利活用者に有益な情報を提供するため、研究開発内容に適したデータ種別・データ項目の選定、匿名加工／仮名加工の適否の判断、適切な法令上の取扱い等のサポートを行います。
＜次世代医療基盤法とは＞
『次世代医療基盤法』によって国から認定された事業者が、「オプトアウト」（あらかじめ通知を受けた本人又は遺族が停止を求めないこと）により名寄せ可能なデータを収集し、安心かつ正確に統合・集約することができます。医療機関は、『次世代医療基盤法』に基づく国からの認定を受けた事業者（認定事業者）に限って、「オプトアウト」により医療データを提供することが可能となります。
仕事内容
【ミッション】
医療データは、仕様が統一されていないことが多い為、データの内容を確認し、不正確・無関係なデータを特定し、データに対して正確な意味を付与していくこと（標準化・クレンジング）、またデータに混入している個人情報に類する情報を抽出・秘匿すること（マスキング）がメインミッションとなります。
＜参考＞
内閣府 次世代医療基盤法制度の解説動画 https://wwwc.cao.go.jp/lib_023/jisedaiiryo_animation.html
【具体的な業務内容】
・医療ビッグデータから特定のデータを検出するロジックの設計、開発、テスト
・医療ビッグデータの中にあるフリーテキストから医療情報に資する情報を抽出し、分析可能な形へ構造化する業務
・医療ビッグデータのETL処理、処理改善業務（Python・SQL）
・AIの学習データ作成・管理、精度検証、推論結果の修正
・その他、上記関連業務
※データ分析を主体とした業務ではございません
【作業環境】
言語：Python (Pandas、Transformersなど)、SQL、Shell、バッチ
OS：Windows、Linux
DB：Amazon Redshift、PostgreSQL、DuckDB
IDE：Visual Studio Code、Jupyterなど
クラウド環境：AWS
ソースコード管理：Git
課題管理：Backlog
医療データは、仕様が統一されていないことが多い為、データの内容を確認し、不正確・無関係なデータを特定し、データに対して正確な意味を付与していくこと（標準化・クレンジング）、またデータに混入している個人情報に類する情報を抽出・秘匿すること（マスキング）がメインミッションとなります。
＜参考＞
内閣府 次世代医療基盤法制度の解説動画 https://wwwc.cao.go.jp/lib_023/jisedaiiryo_animation.html
【具体的な業務内容】
・医療ビッグデータから特定のデータを検出するロジックの設計、開発、テスト
・医療ビッグデータの中にあるフリーテキストから医療情報に資する情報を抽出し、分析可能な形へ構造化する業務
・医療ビッグデータのETL処理、処理改善業務（Python・SQL）
・AIの学習データ作成・管理、精度検証、推論結果の修正
・その他、上記関連業務
※データ分析を主体とした業務ではございません
【作業環境】
言語：Python (Pandas、Transformersなど)、SQL、Shell、バッチ
OS：Windows、Linux
DB：Amazon Redshift、PostgreSQL、DuckDB
IDE：Visual Studio Code、Jupyterなど
クラウド環境：AWS
ソースコード管理：Git
課題管理：Backlog
ICI株式会社募集概要
勤務地
東京都文京区
給与詳細
・賞与：年2回
応募資格
以下すべてご経験をお持ちの方
テキストデータの整形、クレンジングの実務経験（目安：2年以上）
DB（SQL）を使用した開発・運用の実務経験（目安：2年以上）
Pythonのコーディング経験（目安：2年以上）
【歓迎要件】
大規模医療データの取り扱い経験
NLP技術を用いてテキストデータから目的の情報を抽出した経験
Linuxの使用経験
自社ビジネスでのAI活用経験
テキストデータの整形、クレンジングの実務経験（目安：2年以上）
DB（SQL）を使用した開発・運用の実務経験（目安：2年以上）
Pythonのコーディング経験（目安：2年以上）
【歓迎要件】
大規模医療データの取り扱い経験
NLP技術を用いてテキストデータから目的の情報を抽出した経験
Linuxの使用経験
自社ビジネスでのAI活用経験
勤務時間詳細
就業時間：9:30～17:30
休日休暇
慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 産前産後休業 育児休業制度(取得実績多数有) 介護休業制度 育児・介護のための時差勤務・短時間勤務可 定年制:65歳
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険 各種社会保険完備 退職金制度：有
通勤手当 残業手当 退職金制度あり 定期健康診断 技術書購入補助 社内勉強会 e-learning受講 慶弔金規程 扶養手当6000円/一人/月
通勤手当 残業手当 退職金制度あり 定期健康診断 技術書購入補助 社内勉強会 e-learning受講 慶弔金規程 扶養手当6000円/一人/月
採用人数
若干名
