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キスモの核となる機械学習のデータエンジニアをWanted!

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on 2017/09/28

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キスモの核となる機械学習のデータエンジニアをWanted!

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愛知
中途
新卒・学生インターン
愛知
中途
新卒・学生インターン

鈴木 雄也

1993年生まれ、愛知県豊田市出身。全国最大規模の非営利組織のマネジメントに2年半従事し組織戦略や財務戦略を統括したほか、経営コンサルティングやマーケティング領域のインターンを国内外で経験し、海外では教育事業の立ち上げを行った。全国規模のビジネスコンテストで中部北陸地域の最優秀者に選出された実績を持ち、個人でのwebサービス運営を経て創業に参画。現在は株式会社キスモで取締役としてビジネスサイドの統括に従事。名古屋大学経済学部経営学科在学中。

三野 稜太

1994年生まれ、滋賀県出身。名古屋大学情報文化学部在学中。 個人で株価予測や為替予測、ビットコインの研究も行っている。 ビジネス世界での学びにも積極的で、大手メガベンチャーのデータアナリストインターンや某メガベンチャーのAI開発チームのインターンに参加。日本トップ大学の博士課程の人たちが集まる中で唯一の学部生ながら、開発においてはチームを引っ張る存在であった。 2017年4月に優秀な友人たちと一念発起。代表としてキスモを起こし,翌5月に法人登記。

株式会社MEBAISのメンバー

1993年生まれ、愛知県豊田市出身。全国最大規模の非営利組織のマネジメントに2年半従事し組織戦略や財務戦略を統括したほか、経営コンサルティングやマーケティング領域のインターンを国内外で経験し、海外では教育事業の立ち上げを行った。全国規模のビジネスコンテストで中部北陸地域の最優秀者に選出された実績を持ち、個人でのwebサービス運営を経て創業に参画。現在は株式会社キスモで取締役としてビジネスサイドの統括に従事。名古屋大学経済学部経営学科在学中。

なにをやっているのか

【『医療従事者の裏側の負担を無くす』MEBAISの事業】 医師を含め、医療機関で働くスタッフが様々な業務に追われています。 医療従事者が医療に集中できる環境を作り上げるため、我々MEBAISは医療機関の経営・運営を引き受けるBPaaS事業を行っています。 【日本の保険制度について】 日本の国民皆保険制度は、国民全員を公的医療保険で保証し、患者が通常3割負担で医療機関の診療を受けることができます。 では残りの7割が、どのようにして医療機関に支払われているのでしょうか。 医療機関は審査支払機関という団体に対し、患者の情報や行った診療や処方内容を記載したレセプトと呼ばれるデータを送信し、7割分の請求を行います。 しかし、請求された医療費は、全額がそのままが支払われるわけではありません。 診療した内容や処方した医薬品が保険制度のルールに合致するかどうかを、提出されたレセプトをもとに審査支払機関が判定し、対象外とされた診療や処方を減額したり返戻します。(請求ロスと呼びます) 減額が続いたり、不正を行なっている可能性があると判定された医療機関には監査が行われ、正しく診療行為を行っているかを患者の情報とレセプトデータを突合し、問題があれば処分が行われます。 医療機関は行った診療分のお金を正しく受け取るため、多くの時間と労力をかけて日々レセプトデータをチェックする業務を行っています。 【技術とヒトで病院経営の健全化を目指すBPaaS 『MEBAISアシスト』】 医療機関のほとんどで、院内の情報伝達不足や難しすぎるルールへの理解不足等に起因して、請求ロスが発生しています。 大病院だと月数千万円単位で保険請求の方法が正しくないと判断され、売上減しているのが現状です。 そのような課題を技術によって解決して、医療従事者が負担なく「医療行為に集中できる環境」を構築するのがMEBAISの役目です。 レセプトをチェックするには、診療報酬制度で定義された膨大なルールを理解し、過不足のあるレセプトに対しどの情報を足し、何を減らせば良いかを考える知識と経験が必要です。 各地域に存在する医師会ごとにそのルールが異なっていたり、1~2年ごとにルール自体も改訂があります。 そして、医療機関の多くが人材不足に困っています。 ルールを理解し、必要に応じて医師や看護師とコミュニケーションを取りながら、レセプトを精度良く点検できる…そんなスキルを持った人は多くありません。 レセプト点検に限らず、地方に関しては特に働く人が足りていません。 MEBAISは、 難題なルールをシステムに落とし込み、機械学習の解析により生成された提案をわかりやすい画面で確認できるSaaSを開発し、 我々がSaaSを使い業務を効率化、業務自体を巻き取るBPaaSを提供することで、人材不足を解決します。

なにをやっているのか

【『医療従事者の裏側の負担を無くす』MEBAISの事業】 医師を含め、医療機関で働くスタッフが様々な業務に追われています。 医療従事者が医療に集中できる環境を作り上げるため、我々MEBAISは医療機関の経営・運営を引き受けるBPaaS事業を行っています。 【日本の保険制度について】 日本の国民皆保険制度は、国民全員を公的医療保険で保証し、患者が通常3割負担で医療機関の診療を受けることができます。 では残りの7割が、どのようにして医療機関に支払われているのでしょうか。 医療機関は審査支払機関という団体に対し、患者の情報や行った診療や処方内容を記載したレセプトと呼ばれるデータを送信し、7割分の請求を行います。 しかし、請求された医療費は、全額がそのままが支払われるわけではありません。 診療した内容や処方した医薬品が保険制度のルールに合致するかどうかを、提出されたレセプトをもとに審査支払機関が判定し、対象外とされた診療や処方を減額したり返戻します。(請求ロスと呼びます) 減額が続いたり、不正を行なっている可能性があると判定された医療機関には監査が行われ、正しく診療行為を行っているかを患者の情報とレセプトデータを突合し、問題があれば処分が行われます。 医療機関は行った診療分のお金を正しく受け取るため、多くの時間と労力をかけて日々レセプトデータをチェックする業務を行っています。 【技術とヒトで病院経営の健全化を目指すBPaaS 『MEBAISアシスト』】 医療機関のほとんどで、院内の情報伝達不足や難しすぎるルールへの理解不足等に起因して、請求ロスが発生しています。 大病院だと月数千万円単位で保険請求の方法が正しくないと判断され、売上減しているのが現状です。 そのような課題を技術によって解決して、医療従事者が負担なく「医療行為に集中できる環境」を構築するのがMEBAISの役目です。 レセプトをチェックするには、診療報酬制度で定義された膨大なルールを理解し、過不足のあるレセプトに対しどの情報を足し、何を減らせば良いかを考える知識と経験が必要です。 各地域に存在する医師会ごとにそのルールが異なっていたり、1~2年ごとにルール自体も改訂があります。 そして、医療機関の多くが人材不足に困っています。 ルールを理解し、必要に応じて医師や看護師とコミュニケーションを取りながら、レセプトを精度良く点検できる…そんなスキルを持った人は多くありません。 レセプト点検に限らず、地方に関しては特に働く人が足りていません。 MEBAISは、 難題なルールをシステムに落とし込み、機械学習の解析により生成された提案をわかりやすい画面で確認できるSaaSを開発し、 我々がSaaSを使い業務を効率化、業務自体を巻き取るBPaaSを提供することで、人材不足を解決します。

なぜやるのか

【医療事務を専門職へ】 レセプト業務は多くの知識と経験を要する難易度の高い業務であり、医療機関の売上である医療費に直結する重大な業務です。 それを引き受ける医療事務スタッフに、良い報酬を受け取って欲しい。 専門的なスキルを持ち、それを業務に活かしている職種であることに誇りを持ってほしいと思っています。 MEBAISの開発するAIレセプトマネージャは、データを蓄積していく機械学習とWebシステムであり、医事スタッフが行った業務の量・正確性の測定が可能です。 これにより、これまで計測が難しかった医療事務スタッフのスキル測定、実力診断を実現できます。 AIレセプトマネージャを土台として、スキルが高いと証明された医事スタッフには高い報酬を、他のスタッフには改善の案や、学習コンテンツを提供するサービスを考えています。 MEBAISを通して、能力を発揮している、スキルのある医療事務を稼げるような仕組みを作っていきたいと考えています。 【レセプトに限らず、医療機関に寄り添い経営を手伝うプラットフォームへ】 医療機関の経営者は経営形態によって様々ですが、クリニックに限れば、多くが院長となる医師です。 医師は医療のスペシャリストではありますが、経営のスペシャリストではありません。 開業し運営を始める・している医師が、困ったときに気軽に相談できる、信頼が置けるプラットフォームになることを、MEBAISは目指しています。 そのためには幅広く医療機関の業務を理解し、課題を解決できるプロダクトを作れるエンジニアが必要になります。 是非私たちと一緒に、医療機関を支えていきませんか。

こんなことやります

キスモではPythonや機械学習の知見を実ビジネスに応用できるのでご自身の成長につながります。 また、エンターテイメントから行政や医療まで幅広い業種の企業さまのデータに携われるため、より一層の成長を得られるとともに、自身の実装が会社と社会の進歩に直結する実感を得ることができます。 ☑︎主な仕事内容 - 社内で使用する汎用機械学習スクリプトの実装 ☑︎必要なスキル - Pythonで関数を書くことができる - 分野問わず機械学習を用いた分析経験がある ☑︎歓迎するスキル - 機械学習アルゴリズムの改変経験 - Kaggle等データ分析コンテストの経験 - 機械学習を用いた研究経験 ☑︎開発環境 - Python3 ☑︎チームメンバー - 大越:ゴールドメダルを獲得し、Kaggle Expertの称号を持っている。 - 杉森:自然言語処理の研究経験と実装経験を持っている。Kaggleにもチャレンジしている。 ☑︎勤務条件 - 9:00-17:00(月火木金)、9:00-12:00(水)の中で週1日は出勤できる - コミュニケーションツール:Slack - 服装自由 - 必要であればMacBookAir支給 キスモでは、データ分析や機械学習が好きなデータエンジニアの方を募集しています。 Kagglerファーストを目指し、データエンジニアにとって働きやすい環境づくりに努めています。Kaggle経験者もこれから始めるという方もぜひ一度、お話をしに来ませんか? お気軽なご応募お待ちしております!
13人がこの募集を応援しています

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話を聞きに行くステップ

  1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
  2. 会社からの返信を待つ
  3. 話す日程を決める
  4. 話を聞きに行く
募集の特徴
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会社情報

2017/05に設立

16人のメンバー

  • 1億円以上の資金を調達済み/
  • 3000万円以上の資金を調達済み/
  • 社長がプログラミングできる/

愛知県名古屋市千種区不老町1番 名古屋大学インキュベーション施設