臨床データサイエンス新卒でデータサイエンスを
リードする存在に
- 渡邊 成望ワタナベ ナルミ
- 研究開発本部 開発ユニット バイオメトリックス部
2021年度入社
学生時代の専攻と入社理由は?
理工学部でタンパク質と化合物の相互作用予測を目的とした機械学習モデルの実装を行い、データから新薬の種を見つける創薬研究に興味を持ちました。
完成までに数十年かかる医薬品をより早く届ける開発をしたいと考え、開発分野のデータサイエンス業務に新卒から取り組める協和キリンを選びました。
現在の仕事内容とその難しさは?
主な業務は、腎臓領域のデータ解析と、基盤整備になります。開発している薬の治療対象となる患者さんをデータベースから探索したり、臨床開発向けデータのプラットフォームの普及活動をするなど、データ活用のハードルを下げるのが役割です。
技術的な知識に加えて医学や薬学の知識も幅広く求められます。会社の研修機会やメンバーへの相談を通じて日々学習しながら、最適な方法を模索しています。
挫折を感じたことはありますか?また、どう乗り越えましたか?
理工学部出身で薬学の知識がないため用語が分からず「同期より遅れている」と焦っていましたが「分からないのを恥ずかしいと思わず、その場でとにかく質問してみよう」と思ってから、1つ壁を乗り越えられた気がします。
部署の先輩がチューターとして1年間フォローをしてくださり、同じ目線で寄り添っていただけたので助かりました。
協和キリンの魅力は?
若手であっても積極的にチャレンジできることです。私自身も海外ベンダーとの会議に1年目から参加させてもらったり、ファシリテーションを任せてもらえたりして、多くの経験を積むことができました。
仕事の職種ならではの面白さは?
議論を経て自分たちの解析結果がプロジェクトの方針に活かされると、貢献している実感があります。解析チームだけで物事を決めるのではなく、臨床開発やプロジェクトのメンバーと細かい条件について議論して試行錯誤する過程がとても楽しいです。
また、自分のアイディア次第で様々なデータを主導することができます。データを扱う身として正確性を重視しながら、日々やりたいことに向き合っています。
就職活動中の学生さんへ一言お願いします。
企業を深く知るには、業務内容や実績を調べるだけではなく、自分が働く姿を意識して社員を見ることが大切です。どんな人がその企業で働いているのか、じっくり観察してください。自信がなければ、研究活動を突きつめて何か一つ強みになることを見つけるのが良いと思います。研究や勉強を最後までやり抜くだけでも強みになり、就職活動の軸にもなるので、頑張ってください。
One Day Schedule1日のスケジュール
-
09:00
始業
主に在宅で、メールチェックや1日のタスクを確認します。
-
10:00
1on1ミーティング
上長へ進捗報告や業務上の相談をします。
-
10:30
プレゼンテーション資料作成
グループ内ミーティングや他部署へのデータ活用普及活動のために、資料を作成します。
-
12:00
お昼
自炊でランチを食べます。
-
13:00
グループ内ミーティング
グループ内の課題提示およびアイデア出しをします。
-
14:00
解析作業
データのプラットフォームを用いた症例数調査や、患者さんの予後予測を目的とした機械学習モデルの実装などを行います。
-
17:00
メール対応・レビュー資料確認
メンバーが作成しているグループ内の教育資料や、グループ外向けに提示する資料のレビューをします。
-
18:00
終業
おいしいものが大好きなので、夕食前のおやつとしてお取り寄せグルメを堪能します。
-
21:00
自己研鑽
語学が趣味なので、アプリで韓国語やロシア語などの勉強をします。