【当研究室について】

私達の研究室は旧 東京医科歯科大学に属しますが、現在は大学統合して東京科学大学に所属しております。総合研究院M&Dデータ科学センター・AIシステム医科学分野は2022年2月に立ち上がったばかりの若い研究室です。数理情報科学 (特に機械学習やバイオインフォマティクス) および生命科学・医科学を行っています。本格的な基礎研究というよりは、よりsocial impactの高い、医療としてあるいはテクノロジーとしての応用を見据えた研究にfocusがあり、具体的には創薬・代謝工学・タンパク工学・微生物工学の法則を情報科学で発見・デザインするような研究、あるいはバイオメディカルデータをより効率よく探索できるようにするための解析手法の開発を目指しています。そのような研究を通じて、旧 東京医科歯科大学がスローガンとして掲げている「世代を超えた人類のトータル・ヘルスケア」に貢献します。

当研究室は現在急速な拡大期にあります。研究室の写真のページも合わせてご覧ください。

【求める人物像】

博士号取得見込み~取得後3年以内くらいの新進気鋭の駆け出しの若手研究者。技術革新によりさまざまな生物や生命現象を自在に研究できるようになる中で、人工知能・バイオインフォマティクス・数理モデル・大規模計測・実験、また他分野の手法も含めたアプローチを取り入れつつ医療応用を見据えたシステム生物学研究を推進したい方。もちろん全てに精通している必要はありませんが、少なくとも特定の分野において優れた技術・知識を有していることを期待します。

• 博士の学位（取得見込みを含む）を有する方。
• 分子生物学・システム生物学・合成生物学・バイオインフォマティクス・ケモインフォマティクス・機械学習・統計科学のいずれかにおいて原著論文を1報以上筆頭著者として発表されている方。
• 少なくとも1年に1報の論文発表を行う意欲のある方
• 清水研の教育ポリシー・研究ポリシーに賛同いただける方
• 将来的に独立した研究室主宰者 (PI) を目指している方

「ウェット系」または「ドライ系」の少なくともどちらか一方のバックグラウンドに当てはまり、なおかつ他方の技術を学ぶ意欲のある方に特にfitするポジションかと思います。

【仕事の内容】

• 上記専門領域における研究 (特に学振PDは自分で提案したプロジェクトが認められるからこそ採用されるわけですので、ご自身が獲得した予算の範囲でご自身のテーマを自由にやっていただけますし、出版時にはcorresponding authorになっていただきます。早期からcorresponding authorになることで将来的にPI選で有利になります)。プロジェクトを決める際の当教室の方針についてはこちらのページもご覧ください。
• (ご自身のテーマとは限りませんが) 当研究室の学生への教育・指導補助。最初の1年で5名以上の学生が来ていますので、先生が在籍される3年の間には当研究室には新たに15名ほどの意欲的な学生が来ることが見込まれます。学生さんに学会・論文発表させることで、一気に共著業績を増やすことができます。

【採用期間および勤務地】

• 2027年4月1日 ~ 2030年3月31日 (学振PD採択後 3年間)
• 東京都千代田区神田駿河台 2-3-10
  東京科学大学 駿河台キャンパス (在宅ワークは不可)

【私たちが提供すること】

1. デスクトップコンピューターおよび高速Wifi環境
2. ラボ共通図書 (関連書300冊)
3. スーパーコンピューターSHIROKANE最上級モード(D9モード) およびデータストレージサーバーSHIRAUMEアクセス権 (家からでも利用可)
4. MATLAB, Mathematica, Illustrator, Gaussianといった研究を行う上で不可欠の有償ソフトウェア
5. (実験系出身の先生のうち希望すれば) 着任前に学習できるオンライン教材 (バイオメディカルデータサイエンスに関する200時間分の演習教材)
6. 実験や情報解析に関わる膨大なオンライン教材・リソース (1万ページ以上、在宅で勉強可能)
7. (希望者する先生のみ) 一通りの分子細胞生物学実験環境および共用の専門実験機器
8. (希望者する先生のみ) 3Dプリンターを含む先端技術へのアクセスと企業との連携の場
9. (生命科学や医学以外の分野出身の先生) ライフサイエンス集中勉強会 (2ヶ月)
10. (希望される先生のみ) 米国マサチューセッツ工科大 (MIT) ・人工知能研究所 (CSAIL) で使われているのと同じ教材を使ったML特論 (2年コース)
11. (希望される先生のみ)　システム生物学, 数理生物学, 合成生物学, 量子情報科学等の多様な周辺領域を学ぶCS (convergence science) 特論 (2年コース)
12. アットホームなラボ環境、ラボメンバーおよびM&Dデータ科学センター
13. JR御茶ノ水駅から徒歩3分、東京のど真ん中にあるので各種学びの機会にも参加しやすい環境
14. バイオメディカルデータサイエンスとその関連領域における人脈ネットワーク (清水研は30年続くので今後同門の方がたくさん輩出されるでしょう)
15. ラボメンバーからの建設的な批判によるプロジェクトの軌道修正
16. ほぼ毎週ある研究に関する個別ミーティングを通じた論理的思考回路のブラッシュアップ
17. 多様な研究プロジェクトを見聞きする中で広範な科学領域に対する理解の提供
18. 主体的に貪欲に学び続ける習慣と、それを人にシェアすることで自らのさらなる学びとする機会の提供
19. (希望される先生のみ) 大学院生教育の経験
20. マイプロジェクトとして自らの興味に応じてプロジェクトを0から立ち上げる経験
21. キャリア早期から論文のco-coresponding authorになる機会の提供
22. 最先端の学術論文やテクノロジーを毎週学ぶ機会
23. 英語運用能力の向上
24. 発表プレゼンや書類等の手直しを通じた、研究者として生き残るための「聴衆への上手な見せ方」指南
25. 倍率5倍, 10倍, 20倍の競争率に勝ち採択された過去の学振DCやグラントの申請書をシェアすることで、近い将来不可欠になる採択される申請書を書く秘訣を学ぶ機会の提供
26. 2年に1本以上の頻度で筆頭著者として英語学術論文を国際誌に発表できる機会
27. 書籍、各種記事等を執筆する機会
28. (研究成果に特許性がある場合は) 特許出願経験 + 特許収入
29. (研究成果に社会的インパクトがある場合は) プレスリリース、記者会見経験
30. 少なくとも2ヶ月に1回の清水との面談・雑談により研究以外の困っていることを自由に相談できる環境
31. (希望者される先生のみ) 週に1回昼食をともにしながらデータ科学関連の他分野の先生、学生との交流
32. (希望者される先生のみ) 年に1回以上の国内学会発表機会の提供
33. (希望者される先生のみ) 次のポストを探す上での各種公募申請書サポート

正直なところ、大学院を卒業したポスドクの先生にまでここまでたくさんのことを学べる機会・キャリア形成の機会を提供しているラボは他にないと自負しています。また、当研究室ではまだ設立から日が浅いので、ラボ運営も間近で学んでいただけます。生命科学も数理や情報科学も両者に卓越した稀有な研究者になりたい、そしてゆくゆくはPIになりたい、その前段階としてmanagementも含めて異分野融合研究を学びたいという方を全力で支援させていただきます。