横浜市／年収800万円以上／転勤なしの求人・転職・中途採用情報
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ウィンボンド・エレクトロニクス株式会社
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デザインエンジニア＜フラッシュメモリ＞
外資系企業
転勤なし
職種/業界
研究・開発 / 半導体年収
600万円～1,400万円勤務地
神奈川県横浜市港北区■デザインエンジニアとして、不揮発性フラッシュメモリの設計・開発を担当していただきます。 【具体的には】 ■10~20nm世代のNAND設計開発 ■少数精鋭での開発のため広範囲の裁量 【同社製品について】 同社の扱うコード格納用のフラッシュメモリは、NOR型やSLC NAND型などで、応用機器でのプログラムの大型化と歩調を合わせた大容量化を目指しています。2019年には、NORフラッシュメモリ市場における売上シェアは22.8%で世界シェア1位を獲得しています。
創薬研究ラボオートメーションスペシャリスト
外資系企業
転勤なし
職種/業界
基礎研究 / 新薬メーカー年収
500万円～1,300万円勤務地
神奈川県横浜市戸塚区■タンパク質や抗体調製、化合物を用いた薬効薬理試験、化合物の合成など、多様な分子生物学・生化学・化学関連実験の自動化システム構築のため、各種機器やシステムへの理解や各種実験のプロトコールに対する理解、柔軟な発想や創意工夫が求められるポジションです。 【具体的には】 ・各研究員との連携を通じた、ウェット実験業務のボトルネックや改善点の抽出、並びに実験の自動化に向けた要件定義 ・サンプルやデータの流れを考慮した上での、複数機器の連携を含む研究システムのグランドデザイン ・自動化技術の調査、導入や開発、並びに新業務プロセスの設計・要件定義
遺伝子治療の新規技術開発を目指した非ウイルスベクターを用いたデリバリー技術の専門性を有する研究員
外資系企業
転勤なし
職種/業界
基礎研究 / 新薬メーカー年収
500万円～1,300万円勤務地
神奈川県横浜市戸塚区■LNPなどの非ウイルスベクターの開発によって、体内の特定の細胞に対して選択的かつ効率的に遺伝子を導入する独自の技術を開発し、遺伝子デリバリー創薬分野における競争力を確立します。さらに、開発した技術を活用した新たな治療法の探索を行い、従来の技術ではアプローチが困難だったターゲットや疾患領域での創薬プロジェクトの提案および推進を担当していただきます。様々な専門性を有する研究員と協働しつつ、ご自身の専門性を発揮していただくことで、革新的な成果を創出します。
ウィンボンド・エレクトロニクス株式会社
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デザインエンジニア＜NANDフラッシュメモリ＞
外資系企業
転勤なし
職種/業界
電気回路設計 / 半導体年収
600万円～1,500万円勤務地
神奈川県横浜市港北区■デザインエンジニアとして、NANDフラッシュメモリの設計・開発を担当していただきます。 【具体的には】 ■1Xnm、2XnmのNANDのRTL設計 ■ロジック検証 【求人の魅力について】 NANDのリード設計は日本で行っており、競合他社と比較して少人数組織となるため、裁量が大きく自身の考えを反映させやすい環境です。 【同社について】 1987年に台湾で設立され、NORフラッシュメモリではトップクラスのシェアを取るなど急成長した半導体企業です。 今も増大する需要を満たすため台湾の高雄に新工場も設立するなど開発、生産力の向上に盛んに投資を行っています。 NANDの開発については日本が主導しているため設計自由度が高く、少数精鋭での開発を行っており幅広い領域を経験いただくことが可能です。
創薬標的探索関連技術の専門性を有する研究員
外資系企業
転勤なし
職種/業界
基礎研究 / 新薬メーカー年収
500万円～1,300万円勤務地
神奈川県横浜市戸塚区■バイオロジ―基盤技術の確立と応用に向けた研究企画と検証実験の遂行、創薬および技術プロジェクトの立案と推進において、以下の研究を推進する。 ・細胞株や初代培養細胞、iPSC、オルガノイドなどの高次細胞培養、分化技術の開発。 ・ゲノム編集技術等を適用した摂動と細胞機能や分化、再生に係る遺伝子発現制御ネットワークの解析と関連技術の確立。 ・社内外のデータベースやナレッジに基づく標的探索と独創的な創薬プロジェクトの企画立案。バリデーション実験基盤の整備。
医薬品研究のデータサイエンティスト
外資系企業
転勤なし
職種/業界
基礎研究 / 新薬メーカー年収
500万円～1,300万円勤務地
神奈川県横浜市戸塚区■創薬研究および臨床開発のプロジェクトにおいて、以下の研究を推進していただきます。 【具体的には】 希望やこれまでの経験・スキルに応じて以下のような研究に取り組んでいただきます。 ・抗体・低中分子の分子設計に必要な機械学習アルゴリズムの開発 ・大規模疾患ゲノム情報・リアルワールドデータ・病理画像などの医療ビッグデータから、疾患原因遺伝子・薬効バイオマーカー・安全性バイオマーカーを同定するための高度データマイニング手法の開発 ・ゲノム・トランスクリプトーム・プロテオームなどの生命情報から細胞・組織あるいは生体レベルのデジタルツインを構築し、in silicoでのシミュレーション実験を可能にするための人工知能技術の開発
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