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採用情報

現在、下記のポジションを募集しています。
ご応募お待ちしております。
※適任者の採用が決まり次第、募集を締め切ります。

計算生命科学分野
  • 研究員(バイオインフォマティクス)
  • 機械学習エンジニア/データサイエンティスト

  • 細胞制御分野、実験オミックス分野
  • 研究員(細胞制御分野)
  • 研究員(実験オミックス分野)
  • テクニカルスタッフ

  • 創薬分野
  • 研究部長/マネージャー

  • ビジネス
  • 事業開発

  •  

    応募および選考方法についてはこちらをご覧ください。

    計算生命科学分野

    研究員(バイオインフォマティクス)

    2023年7月26日更新

    業務内容 当社の目指す「データドリブンな細胞制御」に繋がる新規技術の研究開発および細胞ビッグデータの取得を実施いただきます。基礎から応用まで幅広い研究開発にモチベーションがあり、新薬創出と再生医療の実用化のための技術開発およびその事業化を、バイオインフォマティクス、機械学習、統計学、数理科学を活用して推進していただける研究員を募集します。新しい実験技術を開発している当社だからこそ取得可能な、大規模・高精度な細胞ビッグデータの解析を行うことができます。

    当社の研究プロジェクトは【A】自社での研究プロジェクトと【B】他社と共同で行う研究プロジェクトがあります。
    【A】自社での研究プロジェクト:1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術及び細胞培養の最適化技術を統合した細胞制御技術の研究開発
    (研究プロジェクトの例)
    ・「多種類の細胞株 × 様々な細胞状態」の遺伝子プロファイルデータおよびメタデータを取得し、当社独自の統合データベースの構築を推進する研究
    ・1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術のスループットを現行の一桁以上、効率化させる研究
    ・微細空間における細胞培養系、微量培地調液系、多角的な細胞評価系を構築し、培養条件スクリーニングスループットを現行の二桁以上に向上させる研究
    ・要素技術をラボラトリーオートメーションにより高度化し、データ取得プロセスを大幅に改良する研究
     
    【B】他社と共同で行う研究プロジェクト:自社技術を活用した創薬・再生医療分野における他社との共同研究および委託研究
    (研究プロジェクトの例)
    ・1細胞・大規模トランスクリプトームデータによる表現型創薬、臨床バイオマーカー探索
    ・1細胞・大規模トランスクリプトーム技術による細胞医薬品の品質マーカー探索、培養条件最適化
    応募資格
    スキル
    【必須(MUST)】
    ・統計学・機械学習の基礎知識(仮説検定、線形モデル、交差検証など)
    ・プログラミングの経験(Python、R、Rust、Juliaのいずれか)

    【歓迎(WANT)】
    ・分子生物学の基礎知識
    ・バイオインフォマティクス分野の一般的知識
    ・博士学位をお持ちの方(生物学、情報学、工学、薬学、医学、農学など)
    ・創薬、再生医療領域における研究開発経験
    ・実験系研究者とのコラボレーションの経験
    ・企業における研究開発の経験
    ・チームマネージメントの経験
    ・次世代シーケンサーの遺伝子発現解析の経験
    ・イメージングデータ解析(画像処理)の経験
    ・オミクスデータ解析の経験
    ・数理モデル解析の経験
    ・パッケージやライブラリの構築経験
    ・新しいプラットフォーム技術の開発経験
    勤務地 日本橋オフィス、神戸研究所のいずれか
     ※リモートワーク併用可
    雇用形態 正社員(雇用期間の定めなし。試用期間3ヶ月)
    給与・昇給 経験・能力・年齢等を考慮し決定(年収600万円以上)、昇給年1回、残業手当
    勤務時間 9:00~18:00(所定労働時間8時間+休憩1時間)
    ※フレックス制等、応相談
    休日・休暇 完全週休二日制(土・日)。祝日、年末年始休暇など、年間休日120日以上。
    その他、有給休暇、慶弔休暇、引越休暇、リフレッシュ休暇など特別休暇
    福利厚生 各種社会保険(雇用・労災・健康・厚生年金)、健康診断費用補助、借上社宅制度
    交通費 公共交通機関:上限5万円まで支給
    マイカー通勤:応相談

    応募および選考方法についてはこちらをご覧ください。

    機械学習エンジニア/データサイエンティスト

    2023年8月28日更新

    業務内容 年々新薬開発の期間と費用が増大している製薬業界においては、機械学習やディープラーニング等のAI技術の発達、コンピュータによるデータ処理速度の向上が、その課題解決に大きな役割を果たすと期待されており、実際に創薬プロセスの短縮、開発確率の大幅な改善などの決定的な変化がもたらされつつあります。
    当社では「細胞から取り出したビックデータで細胞を操り、新薬創出につなげる」という独自のアプローチを掲げ、細胞ビッグデータの取得を行っています。基礎から応用まで幅広い研究開発にモチベーションがあり、新薬創出と再生医療の実用化のための機械学習・データ解析技術開発を推進していただける研究員を募集します。最先端の実験・解析技術を開発している当社だからこそ取得可能な、大規模・高精度な細胞ビッグデータの解析・応用を行うことができます。
    具体的には、自社研究や共同研究において、以下のような多種多様な機械学習アルゴリズムを開発しています。
    ・(半)教師あり学習を用いて、細胞サンプルに含まれている細胞の種類と比率を1細胞レベルで解析し、疾患メカニズムや創薬ターゲットに関連する細胞・遺伝子を同定する
    ・因果推論アルゴリズムを用いて、遺伝子の制御ネットワークを推定し、細胞の活動原理や疾患の発生要因を理解する
    ・ベイズ最適化を用いて、再生医療等製品用の細胞の培養条件・製造工程を最適化するための実験計画を立てる
    ・セグメンテーションを用いて、顕微鏡画像から個々の細胞の形状を抽出し、細胞の培養状況や薬剤への形状応答性を評価する
    これらの業務をブラッシュアップしながら推進できる方を募集しております。また、これらの業務以外にも、社内外のデータを用いた新規解析手法を積極的に提案でき、創薬・再生医療実用化につながる新たな価値を生み出すことのできる方を募集しております。
    応募資格
    スキル
    【必須(MUST)】
    ・機械学習・統計モデルについての基礎的な知識 (線形モデル、損失関数、交差検証など)
    ・機械学習・統計モデルを用いたデータ解析経験 (NumPy/SciPy/scikit-learnなど)
    ・深層学習フレームワークへの精通 (PyTorch/Keras/TensorFlowなど)
    ・ライフサイエンス分野に対する関心と学習意欲(医学、薬学、生物学など)
    ・ビジネスレベルの日本語能力

    【歓迎(WANT)】
    ・機械学習・統計モデルの研究開発経験(ライブラリ開発、CI/CD、論文執筆、学会発表など)
    ・コンペティション (Kaggle/SIGNATE/AtCoderなど) の経験と実績
    ・最新の深層学習アーキテクチャへの精通(Transformer/Diffusion model/VAEなど)
    ・XAI(説明可能なAI)への精通 (SHAP/LIME/Anchorsなど)
    勤務地 日本橋オフィス、神戸研究所のいずれか
     ※リモートワーク併用可
    雇用形態 正社員(雇用期間の定めなし。試用期間3ヶ月)
    給与・昇給 経験・能力・年齢等を考慮し決定(年収800万円以上)、昇給年1回、残業手当
    勤務時間 9:00~18:00(所定労働時間8時間+休憩1時間)
    ※フレックス制等、応相談
    休日・休暇 完全週休二日制(土・日)。祝日、年末年始休暇など、年間休日120日以上。
    その他、有給休暇、慶弔休暇、引越休暇、リフレッシュ休暇など特別休暇
    福利厚生 各種社会保険(雇用・労災・健康・厚生年金)、健康診断費用補助、借上社宅制度
    交通費 公共交通機関:上限5万円まで支給
    マイカー通勤:応相談

    応募および選考方法についてはこちらをご覧ください。

    細胞制御分野、実験オミックス分野

    研究員(細胞制御分野)

    2022年8月31日更新

    業務内容 当社の目指す「データドリブンな細胞制御」「データドリブンな創薬」に繋がる新規技術の研究開発および細胞ビッグデータの取得を推進いただきます。基礎から応用まで幅広い研究開発にモチベーションがあり、新薬創出と再生医療の実用化のための技術開発およびその事業化を共に推進していただける研究者を募集します。

    【具体的には】
    ・微細空間における細胞培養系、微量培地調液系、多角的な細胞評価系を構築し、培養条件スクリーニングスループットを現行の二桁以上に向上させる研究
    ・1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術及び上記細胞培養スクリーニング技術を統合した細胞培養最適化技術に関する研究
    ・「多種類の細胞株 × 様々な細胞状態」の遺伝子プロファイルデータおよびメタデータを取得し、当社独自の統合データベースを構築する研究
    ・要素技術をラボラトリーオートメーションにより高度化し、データ取得プロセスを大幅に改良する研究

    【その他進行中の当社研究プロジェクト】
    ・1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術の量および質的なスループットを向上させ、現行の一桁以上の効率化を行う自社研究
    ・トランスクリプトーム以外のオミックス情報を同時測定するハイスループット技術の導入等、データを拡張するための自社技術開発
    ・新たな1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術の自社開発
    ・1細胞・大規模トランスクリプトームデータによる表現型創薬、臨床バイオマーカー探索を実施する他社(アカデミア含む)との共同研究
    ・細胞医薬品の品質マーカー探索、細胞培養条件最適化を実施する他社(アカデミア含む)との共同研究
    応募資格
    スキル
    【必須(MUST)】
    理系大学院博士相当
     下記のいずれかについての5年以上の研究実務経験
     ・細胞培養全般(複数種類のヒト初代細胞および幹細胞は必須)
     ・オミックス(特に、トランスクリプトーム)
     ・ハイスループットスクリーニング
     ・生体物質の定量分析
     ・溶液化学、物性物理学
     ・細胞の性能・品質評価(増殖、力価・効能、分化誘導能など)
     ・生物学実験の自動化
     ・バイオ実験技術の新規構築

    【歓迎(WANT)】
     ・創薬、再生医療に関する専門知識
     ・チームマネージメントスキル
     ・希少細胞のセルソーティングスキル
     ・統計解析、ベイズ最適化、実験計画法、品質工学の知識
     ・プログラミング
     ・特許出願経験
     ・海外での研究経験、ビジネスレベルの英語コミュニケーション能力
    勤務地 神戸研究所
    雇用形態 正社員(雇用期間の定めなし。試用期間3ヶ月)
    給与・昇給 経験・能力・年齢等を考慮し決定(年収600万円以上)、昇給年1回、残業手当
    勤務時間 9:00~18:00(所定労働時間8時間+休憩1時間)
    ※フレックス制等、応相談
    休日・休暇 週休二日制。祝日、年末年始休暇など、年間休日120日以上。
    その他、有給休暇、慶弔休暇、引越休暇、リフレッシュ休暇など特別休暇
    福利厚生 各種社会保険(雇用・労災・健康・厚生年金)、健康診断費用補助、借上社宅制度
    交通費 公共交通機関:上限5万円まで支給
    マイカー通勤:応相談

    応募および選考方法についてはこちらをご覧ください。

    研究員(実験オミックス分野)

    2022年11月30日更新

    業務内容 世界最高精度・世界最高スループットのトランスクリプトーム解析技術を開発しませんか?
    データドリブンな新薬創出と再生医療の実用化のためのプラットフォーム技術を共に開発していただける研究者を募集します。

    当社のシングルセルトランスクリプトーム解析技術は2020年の国際ベンチマーク大会で精度スコア1位を獲得しました。また大規模バルクトランスクリプトーム解析技術は従来のRNA-seq技術と比較して数十倍のスループットを誇ります。
    一方で、これらの技術の発展余地はまだまだあり、ライフサイエンス業界で突出した技術・難病患者さんのための新規医薬品開発を加速する技術にさらに進化させていきたいと考えています。
    世界初の技術開発を行って患者さんに貢献したいという意欲ある研究者の方を求めます。

    【具体的には】
    ・1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術の量および質的なスループットを向上させ、現行の一桁以上の効率化を行う研究
    ・要素技術をラボラトリーオートメーションにより高度化し、データ取得プロセスを大幅に改良する研究
    ・トランスクリプトーム以外のオミックス情報を同時測定するハイスループット技術の導入等、取得データを拡張するための技術開発
    ・新たな1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術の開発

    【その他進行中の当社研究プロジェクト】
    ・1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術及び細胞培養の最適化技術を統合し、培養条件スクリーニングスループットを現行の二桁以上に向上させる細胞制御に関する自社研究
    ・「多種類の細胞株 × 様々な細胞状態」の遺伝子プロファイルデータおよびメタデータを取得し、当社独自の統合データベースを構築する自社研究
    ・1細胞・大規模トランスクリプトームデータによる表現型創薬、臨床バイオマーカー探索を実施する他社(アカデミア含む)との共同研究
    ・細胞医薬品の品質マーカー探索、細胞培養条件最適化を実施する他社(アカデミア含む)との共同研究
    応募資格
    スキル
    【必須(MUST)】
    理系大学院博士相当
    新しい最先端の技術を開発したいという熱意

     下記のいずれかについての5年以上の研究実務経験
     ・オミックス(特に、トランスクリプトーム)
     ・分子生物学実験系または生体分子測定系の構築
     ・ハイスループットスクリーニング系の構築
     ・ラボラトリーオートメーション

    【歓迎(WANT)】
     ・創薬、再生医療に関する専門知識
     ・チームマネージメントスキル
     ・試薬、分子生物学研究用キット、診断薬、臨床検査薬、体外診断薬、検査キットの開発
     ・遺伝子工学実験
     ・酵素反応に関する知識
     ・統計解析、ベイズ最適化、実験計画法、品質工学の知識
     ・プログラミング
     ・特許出願経験
     ・ビジネスレベルの英語コミュニケーション能力
    勤務地 神戸研究所
    雇用形態 正社員(雇用期間の定めなし。試用期間3ヶ月)
    給与・昇給 経験・能力・年齢等を考慮し決定(年収600万円以上)、昇給年1回、残業手当
    勤務時間 9:00~18:00(所定労働時間8時間+休憩1時間)
    ※フレックス制等、応相談
    休日・休暇 週休二日制。祝日、年末年始休暇など、年間休日120日以上。
    その他、有給休暇、慶弔休暇、引越休暇、リフレッシュ休暇など特別休暇
    福利厚生 各種社会保険(雇用・労災・健康・厚生年金)、健康診断費用補助、借上社宅制度
    交通費 公共交通機関:上限5万円まで支給
    マイカー通勤:応相談

    応募および選考方法についてはこちらをご覧ください。

    テクニカルスタッフ

    2023年6月26日更新

    業務内容 当社の目指す「データドリブンな細胞制御」に繋がる新規技術の研究開発および細胞ビッグデータの取得、また他社との共同プロジェクトの実施を主体的にサポートしていただけるテクニカルスタッフを募集します。テクニカルスタッフの業務を広げキャリアを高めていきたい方、弊社で挑戦しませんか?

    特に下記の実験およびラボ環境整備を中心にお願いする予定です。
    ・細胞生物学実験(細胞培養、継代、凍結保存、スクリーニング、セルソーティング)
    ・分子生物学実験(cDNAライブラリー調製、次世代シーケンサーおよびマイクロプレートリーダーのオペレーション)
    ・培地作製(試薬秤量、調液)
    ・実験関連の書類整理(SOP作成、契約書・伝票整理 等)
    ・ラボ環境整備(機器の日常点検、清掃および後片付け、廃液処理、試薬・消耗品の在庫管理と発注 等)
    ・その他(書類送付、荷受け 等)

    また、ご本人の希望とこれまでの経験に応じて細胞培養・分子生物学に関する研究業務を担当いただく場合もあります。

    当社の研究プロジェクトは【A】自社での研究プロジェクトと【B】他社と共同で行う研究プロジェクトがあります。
    【A】自社での研究プロジェクト
    1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術及び細胞培養の最適化技術を統合した細胞制御技術の研究開発
    (研究プロジェクトの例)
    ・1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術のスループットを現行の一桁以上、効率化させる研究
    ・微細空間における細胞培養系、微量培地調液系、多角的な細胞評価系を構築し、培養条件スクリーニングスループットを現行の二桁以上に向上させる研究
    ・「多種類の細胞株 × 様々な細胞状態」の遺伝子プロファイルデータおよびメタデータを取得し、当社独自の統合データベースの構築を推進する研究
    ・要素技術をラボラトリーオートメーションにより高度化し、データ取得プロセスを大幅に改良する研究

      【B】他社と共同で行う研究プロジェクト
    自社技術を活用した創薬・再生医療分野における他社との共同研究および委託研究
    (研究プロジェクトの例)
    ・1細胞・大規模トランスクリプトームデータによる表現型創薬、臨床バイオマーカー探索
    ・1細胞・大規模トランスクリプトーム技術による細胞医薬品の品質マーカー探索、培養条件最適

    具体的な業務内容、裁量の範囲については面接でお伝えします。
    応募資格
    スキル
    【必須(MUST)】
    理系大学、バイオ系短大、バイオ系専門学校卒以上
    ・細胞培養(ヒト由来細胞や幹細胞 等)
    ・分子生物学実験(RNA抽出、PCR 、定量PCR、核酸定量 等)
    (担当業務内容は未経験でも可)
    ・業務に対する主体性のある方
    ・細かな作業を得意とする方

    【歓迎(WANT)】
    ・博士、博士相当、修士または修士相当
    ・次世代シーケンサーに関する実験
    ・ハイスループットスクリーニング
    ・試薬・培地の調製(秤量、自動分注 等)
    ・簡単なプログラミング
    ・企業もしくはアカデミアでの1年以上の実務経験
    ・データを基に研究員とディスカッションの経験がある方
    ・キャッチアップが早い方
    ・まじめにクレイジーに取り組める方
    勤務地 神戸研究所
    雇用形態 正社員(雇用期間の定めなし。試用期間3ヶ月)
    給与・昇給 経験・能力・年齢等を考慮し決定(年収400万円以上)、昇給年1回、残業手当
    勤務時間 9:00~18:00(所定労働時間8時間+休憩1時間)
    休日・休暇 週休二日制、祝日、年間休日120日以上
    その他、有給休暇、慶弔休暇、引越休暇、リフレッシュ休暇など特別休暇
    福利厚生 各種社会保険(雇用・労災・健康・厚生年金)、健康診断費用補助、借上社宅制度
    交通費 公共交通機関:上限5万円まで支給
    マイカー通勤:応相談

    応募および選考方法についてはこちらをご覧ください。

    創薬分野

    研究部長/マネージャー

    2022年8月31日更新

    業務内容 当社の目指す「データドリブンな創薬」をリード・拡大して頂きます。現在の創薬研究への十分な理解のもと、弊社独自の創薬について共に考え、挑戦いただける方を募集します。

    【具体的には】
    ・創薬戦略・疾患戦略の立案
    ・新規創薬プロジェクトの立案、アクションプランの策定
    ・創薬研究チームの採用(研究者・テクニカルスタッフ)
    ・創薬研究の推進・マネジメント(1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術による表現型創薬スクリーニング、臨床サンプルからの大規模遺伝子発現データ取得、バイオインフォマティクスを活用した疾患メカニズム解明、創薬標的の同定と検証、創薬モダリティの選定と技術開発等)
    ・創薬パイプラインの開発/マネジメント、製薬企業との共同開発/ライセンスアウト

    【その他進行中の研究プロジェクトの例】
    ・1細胞・大規模トランスクリプトーム解析技術及び細胞培養の最適化技術を統合し、培養条件スクリーニングスループットを現行の二桁以上に向上させる細胞制御に関する自社研究
    ・「多種類の細胞株 × 様々な細胞状態」の遺伝子プロファイルデータおよびメタデータを取得し、当社独自の統合データベースを構築する自社研究
    ・1細胞・大規模トランスクリプトームデータによる表現型創薬、臨床バイオマーカー探索を実施する他社(アカデミア含む)との共同研究
    ・細胞医薬品の品質マーカー探索、細胞培養条件最適化を実施する他社(アカデミア含む)との共同研究
    応募資格
    スキル
    【必須(MUST)】
     ・製薬企業等において新規創薬の研究・マネジメント経験が合計5年以上ある方
     ・理系大学院博士相当(薬学、理学、生命科学等)

    【歓迎(WANT)】
     ・製薬企業やバイオテックでの創薬戦略、新規創薬プロジェクトを立案・推進・マネジメントの経験
     ・チームマネージメントスキル
     ・薬理学、有機化学、創薬化学、生化学、薬物動態など多様な専門家と議論できる知識
     ・ケモインフォマティクス、バイオインフォマティクスに関する知識
     ・統計解析、ベイズ最適化、実験計画法、品質工学の知識
     ・プログラミング
     ・特許出願経験
     ・海外での研究経験、ビジネスレベルの英語コミュニケーション能力
    勤務地 神戸研究所
    雇用形態 正社員(雇用期間の定めなし。試用期間3ヶ月)
    給与・昇給 経験・能力・年齢等を考慮し決定、昇給年1回、残業手当
    勤務時間 9:00~18:00(所定労働時間8時間+休憩1時間)
    ※フレックス制等、応相談
    休日・休暇 週休二日制。祝日、年末年始休暇など、年間休日120日以上。
    その他、有給休暇、慶弔休暇、引越休暇、リフレッシュ休暇など特別休暇
    福利厚生 各種社会保険(雇用・労災・健康・厚生年金)、健康診断費用補助、借上社宅制度
    交通費 公共交通機関:上限5万円まで支給
    マイカー通勤:応相談

    応募および選考方法についてはこちらをご覧ください。

    ビジネス

    事業開発

    2022年8月31日更新

    業務内容 2020年技術ベンチマーク論文(Nature Biotechnology)にて外部評価No. 1を獲得した理化学研究所発のコア技術を用いた、革新的な表現型創薬や再生医療に関する事業開発の担当者を募集します。
    経営陣・研究チームと連携しながら、メガファーマを中心とした国内外の製薬・バイオテクノロジー企業との共同研究・アライアンスを通じて、事業拡大を推進して頂きたいと考えています。
    ・事業開発戦略・収益計画の策定、経営方針への関与
    ・海外製薬企業を中心とした顧客企業の探索、ターゲティング及びリード獲得
    ・ライセンス・契約・知財交渉、収益化
    ・共同研究プロジェクトのマネジメント

    (研究プロジェクトの例)
    ・1細胞・大規模トランスクリプトームデータによる表現型創薬、臨床バイオマーカー探索
    ・1細胞・大規模トランスクリプトーム技術による細胞医薬品の品質マーカー探索、培養条件最適化
    応募資格
    スキル
    【必須(MUST)】
     ・海外製薬企業を中心とした顧客の探索、ニーズ把握、企画提案、収益計画策定、契約・知財交渉を完結できるスキルセットおよび経験
    (事業開発経験/ライセンス・契約・知財交渉経験/共同研究のプロジェクトマネジメント経験/法人営業 等に該当するもの)
     ・英語力 (英語での交渉及び契約締結の経験)

    【歓迎(WANT)】
     ・バイオ関連の学位(修士課程以上)をお持ちの方(生物学、薬学、農学、医学など)
     ・製薬企業またはバイオベンチャーでの勤務経験
     ・医薬業界における業務経験(コンサル含む)
     ・創薬、再生医療領域における研究開発経験
    勤務地 日本橋オフィス
    雇用形態 正社員(雇用期間の定めなし。試用期間3ヶ月)
    給与・昇給 経験・能力・年齢等を考慮し決定、昇給年1回、残業手当
    勤務時間 9:00~18:00(所定労働時間8時間+休憩1時間)
    ※フレックス制等、応相談
    休日・休暇 完全週休二日制。祝日、年末年始休暇など、年間休日120日以上。
    その他、有給休暇、慶弔休暇、引越休暇、リフレッシュ休暇など特別休暇
    福利厚生 各種社会保険(雇用・労災・健康・厚生年金)、健康診断費用補助、借上社宅制度
    交通費 公共交通機関:上限5万円まで支給
    マイカー通勤:応相談

    応募および選考方法についてはこちらをご覧ください。

    選考プロセス

    応募 下記の書類を添付のうえ、E-mailにてご応募下さい。
    応募メールの件名は 「人材採用応募」 とし、宛名は 「人材採用係」 として下さい。
    メール本文に、希望職種をご記入下さい。

    【応募書類(書式は自由)】
    ・履歴書
    ・職務経歴書
    その他、志望動機や自己PR等も上記書類へご記入下さい。

    【宛先】
    株式会社ナレッジパレット 人材採用係
    careers[@]knowledge-palette.com

    ※適任者の採用が決まり次第、募集を締め切ります。
    書類選考 送付いただいた応募書類にて審査を行います。
    結果については合否に関わらず、1週間前後でメールにて通知いたします。
    選考通過者には一次面接の日程をご案内いたします。
    一次面接 担当していただく職務やご自身の専門について、個別面接を行います。
    自己紹介、志望動機、これまでのご経験についての簡単なプレゼンテーション(10~20分程度)、質疑応答等を行っていただきます。
    また会社や職務について理解を深めていただく機会でもありますので、ご質問があればお尋ね下さい。
    結果は、メールまたは電話にて通知いたします。

    ※現在、オンラインでの実施を予定しております。ご希望があればご来訪も可能です。
    最終面接 一次面接を通過された方には個別面接にてご自身のスキル、経験等についてより詳しく伺います。
    会社見学もあわせて行い、実際の会社の雰囲気を感じていただきたいと思います。
    結果は、メールまたは電話にて通知いたします。

    ※上記の選考プロセスに追加で面接や資料提出をお願いする場合がございます。
    内定 最終面接を通過された方へ内定通知をお送りします。

    ※ 応募書類により取得する個人情報は、個人情報保護法に遵守し、採用者の選考及び採用後の人事・給与・福利関係に必要な手続を行う目的で利用するものであり、この目的以外で利用または提供することはありません。なお、応募書類は当該採用選考終了後、適切な方法にて破棄します。