東京大学 松尾・岩澤研究室 の全ての求人一覧

【募集背景】 松尾研では「知能を創る」ことを目指し、基礎研究を進めています。 さらにはアカデミアでの研究成果を社会に伝播し、生み出された成果がアカデミアに還元されるエコシステムの実現を目指し、 講義や企業との共同研究、アントレプレナーシップ教育など多様な活動に取り組んでいます。 ＜参考記事＞ シリコンバレーに並ぶエコシステムの実現に向けて　代表松尾豊インタビュー（前編） https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/laboratoryheadinterview_20220901-1/ これらの多様な活動を円滑に遂行するために、情報システムチームでは「最先端の技術基盤で松尾研の研究を加速し、革新的な情報インフラを構築することで、 松尾研エコシステムの爆発的成長を促す」ことをミッションとして掲げ日々活動しています。 松尾研の各活動を支え、エコシステムの成長を促進するために、各ステークホルダーと密に連携し、 革新的かつ安定的な情報インフラの構築と改善を強力にリードしていただけるメンバーを募集しています。 【業務内容】 松尾研内の情報連携を円滑かつ安全に行うための組織内インフラの管理、構築に加え、領域や手法を問わず、 松尾研の組織運営等に必要な課題解決、生産性向上、セキュリティ向上をリードしていただくことが期待されます。 様々なバックグラウンドを持つステークホルダーと適切にコミュニケーションを取りながら組織全体の改善に取り組んでいただきます。 人員、研究規模、活動範囲などが成長中の組織であるため、それに伴い様々な課題、取り組むべきことが多くあります。 ・AIの社会実装に関わるセキュリティの最適化 ・最新の研究/技術を用いたDX(デジタルトランスフォーメーション)の推進 ・組織内の業務システムの企画立案、改善、効率化 ・SaaS/クラウドサービス等の導入及び管理 ・各部門への運用ルールの策定・見直し、教育施策実施 ・各種WEBサイトの管理運用 【このポジションの魅力】 ・最新技術を間近で感じとれる環境下で情報連携やセキュリティの最適解を練り上げる経験が積めます。 ・最先端のAI技術を活用したデジタルトランスフォーメーションにチャレンジできます。 ・単体企業の次元ではなく"エコシステム"自体の発展を見据えた規模の大きな変革の基盤から取り掛かることができます。

【募集背景】 松尾研では「知能を創る」ことを目指し、基礎研究を進めています。 さらにはアカデミアでの研究成果を社会に伝播し、生み出された成果がアカデミアに還元されるエコシステムの実現を目指し、講義や企業との共同研究、アントレプレナーシップ教育など多様な活動に取り組んでいます。 ＜参考記事＞ シリコンバレーに並ぶエコシステムの実現に向けて　代表松尾豊インタビュー（前編） https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/laboratoryheadinterview_20220901-1/ これらの多様な活動を円滑に遂行するために、情報システムチームでは「最先端の技術基盤で松尾研の研究を加速し、革新的な情報インフラを構築することで、松尾研エコシステムの爆発的成長を促す」ことをミッションとして掲げ日々活動しています。松尾研の各活動を支え、エコシステムの成長を促進するために、日々の情報システム運用を円滑かつ確実に運用すつためのサポートメンバーを募集いたします。 【業務内容】 ・マニュアルの定まった定期的な作業（サーバー監視、アカウント管理等） ・組織内の問い合わせ(ヘルプデスク)に対する一次受付 【主な利用コンポーネント】 ・利用サービス グループウェア：Google Workspace コラボレーションツール：Notion ソフトウェア開発ルール：GitHub コミュニケーションツール：Slack ・計算基盤 クラウドサービス：AWS、Azure、GCP、ウィンサーバー、OpenAI API HPC：産総研ABCI

【募集背景】 松尾研では「知能を創る」ことを目指し、基礎研究を進めています。 近年、生成 AI を中心とした技術の飛躍的発展により、研究成果を社会実装フェーズへ落とし込むための知見・検討が加速しています。 そこで松尾研では、研究成果をスピーディーに社会へ届けるシステム／アプリケーション開発体制をさらに強化し、その過程で得られた知見を研究へフィードバックする循環を構築したいと考えています。 また、年間数万人が利用する講義システムや多様なデータ基盤など既存システム規模の拡大に伴い、技術面で研究室全体を牽引できるリード人材の必要性が高まっています。 本募集では、松尾研に関わる多様なプロジェクトを横断的にリードし、開発フロー整備・チームビルディングを通して「研究 x 社会実装」を加速させる “アプリケーションエンジニア テックリード” を募集します。 ＜参考記事＞ シリコンバレーに並ぶエコシステムの実現に向けて　代表松尾豊インタビュー（前編） https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/news/20221012/ 研究者・学生・企業・行政など多様なステークホルダーと連携し、革新的かつ安定的なプロダクトの開発と改善をリードしていただけるメンバーを募集しています。 【業務内容】 松尾研が推進する研究・教育・社会実装プロジェクトのアプリケーション開発を横断的に技術的な側面でリードいただきます。具体的には下記を想定しています。 ・年間数万人規模が利用する講義／学習支援システムの設計・開発・運用 ・ロボット・医療などそれぞれの領域における次世代データ基盤の設計・構築・運用 ・研究成果の社会実装を見据えた Web / モバイルアプリケーション、API、マイクロサービス等のアプリケーション設計、開発 ・開発フロー、品質保証プロセス、CI/CD パイプラインの整備と最適化 ・プロジェクト特性に応じたチーム組成・技術選定・タスクマネジメント ・学内外パートナーとの合同開発における技術的折衝およびナレッジシェア 【このポジションの魅力】 ・研究最前線のアイデアを社会実装するプロダクトをゼロイチから手掛けられます。 ・数万人〜数十万人規模のユーザー基盤を想定したシステム設計／スケール戦略に挑戦できます。 ・AI・ロボティクス・医療など幅広い領域の専門家と協働し、技術的シナジーを創出できます。 ・開発フローやチーム文化を自ら設計し、組織拡大フェーズならではの裁量を持てます。 ・産学連携・スタートアップ支援などエコシステム全体の成長に直結するインパクトを実感できます。

【募集背景】 松尾研では「知能を創る」ことを目指し、基礎研究を進めています。 近年の研究規模拡大と生成 AI の爆発的進化に伴い、必要な計算リソースは急速に拡大しています。 また研究フェーズごとに求められるワークロード（小規模検証、大規模分散学習、強化学習、リアルタイム推論など）も多様化しており、 研究スピードを落とさず柔軟に追従できるインフラ体制が必要です。 そこで松尾研では、オンプレミス／クラウド双方を駆使し、GPU クラスタの設計・調達・構築・運用を横断的にリードできる 「インフラエンジニア／HPCエンジニア」 を募集します。 ＜参考記事＞ シリコンバレーに並ぶエコシステムの実現に向けて　代表松尾豊インタビュー（前編） https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/news/20221012/ 研究者が“計算環境を意識せず”に最先端の実験を加速できるプラットフォームの安定的な提供と継続的な改善を担っていただける方を募集いたします。 【業務内容】 ・GPU クラスタおよび周辺ストレージ/ネットワークの 設計、機材選定、ベンダ交渉、調達、構築、運用 ・研究フェーズ/用途に適した計算資源のプランニングと提供 ・Slurm/Kubernetes などのジョブスケジューラ・オーケストレータの設計・チューニング、マルチテナント環境の整備 ・コンテナ仮想化（Docker/Singularity）や CI/CD を活用した 再現性・可搬性の高い実験基盤の構築 ・GPU / CPU / ネットワークのボトルネック解析、プロファイリング、チューニング、自動スケーリングの仕組み化 ・研究者向けテクニカルサポート(環境セットアップ、ライブラリ更新、トラブルシュート、ベストプラクティス共有) 【このポジションの魅力】 ・AI研究者との交流が豊富で、様々な領域の最先端AI技術の最新情報が常に入ってくる環境です。 ・社会に大きなインパクトを与え、「日本初」「世界初」などとしてニュースとなるようなプロジェクトに携われます。 ・研究室内外のスタートアップ・企業・行政と連携し、社会実装につながる大規模基盤を構築/運用できます。

【概要】 松尾研の教育プラットフォームチームは、研究室発の先端の知を講座として届け、優秀なAI人材を輩出し、それらの人材が企業との共同研究や自ら起業する中で受け取った社会のニーズや得た資金を再び研究に還元する ――そのエコシステムの中で中核となるAI人材育成を担う存在です。 現在教育プラットフォームチームでは、2026年には年間受講者20万人へのAI・データサイエンスリテラシー教育を提供することを目指し、次世代を担う優秀人材の輩出に向けた講座提供体制づくりに取り組んでいます。 教育事業企画マネージャーの方には、大学生/社会人向けにAI人材を育てる新規講座をゼロから企画・立ち上げ、受講生コミュニティを育てながら、教育プログラムの拡大・進化を推進する役割を担っていただきます。 ＜参考記事＞ シリコンバレーに並ぶエコシステムの実現に向けて　代表松尾豊インタビュー（前編） https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/laboratoryheadinterview_20220901-1/ 松尾研では、全国の学生を対象に、松尾研発の先端知見に基づく講座提供をさらに拡大することを目指しています。 また、東大内外の教育基盤との連携を一層強化し、社会貢献を視座に以下の展開を視野に入れています。 ・次世代を担う先端人材の輩出システムの強化 ・AI・データサイエンス学習者コミュニティの拡大 ・全国の大学・高専・自治体とのネットワーク拡大 ・アジア・アフリカを中心としたグローバル展開に向けた基盤構築 AI・データサイエンスリテラシー教育を起点とし、日本発の“知”を社会へ還元するモデルの確立を目指しています。 具体的な教育プログラム ▼グローバル消費インテリジェンス寄附講座 https://gci2.t.u-tokyo.ac.jp/ ▼松尾研講座一覧 https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/ 【業務内容詳細】 ・AI、データサイエンス領域の教育プログラムの企画・立ち上げ・運営 ・受講者コミュニティの組成・運営・質と規模の向上 ・育成人材の要件定義・受講Path設計 【このポジションに期待する役割】 本ポジションにおいては、単なる運営や調整にとどまらず、育成すべき人材要件定義や受講Path、それに則った教育プログラムを構想・設計する力、多様な関係者と共創し、プロジェクトを立ち上げ推進する力、 データや受講生の方々からのフィードバックをもとに継続的に改善する力が必要となります。 先端技術と教育、社会との接点に本気で向き合い、自らも成長しながら事業を共に形づくる仲間を求めています。 【業務内容詳細】 ・AI、データサイエンス領域の教育プログラムの企画・立ち上げ・運営 ・受講者コミュニティの組成・運営・質と規模の向上 ・育成人材の要件定義・受講Path設計

【概要】 松尾研の教育プラットフォームチームは、研究室発の先端の知を講座として届け、優秀なAI人材を輩出し、 それらの人材が企業との共同研究や自ら起業する中で受け取った社会のニーズや得た資金を再び研究に還元する ――そのエコシステムの中で中核となるAI人材育成を担う存在です。 現在教育プラットフォームチームでは、2026年には年間受講者20万人へのAI・データサイエンスリテラシー教育を提供することを目指し、 次世代を担う優秀人材の輩出に向けた講座提供体制づくりに取り組んでいます。 本ポジションでは、AI教育（AI人材育成）の一貫として、学生・社会人に向けて提供する10程度の講義に対し、開講～運営に携わっていただきます。 ＜参考記事＞ シリコンバレーに並ぶエコシステムの実現に向けて　代表松尾豊インタビュー（前編） https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/laboratoryheadinterview_20220901-1/ 松尾研では、全国の学生を対象に、松尾研発の先端知見に基づく講座提供をさらに拡大することを目指しています。 また、東大内外の教育基盤との連携を一層強化し、社会貢献を視座に以下の展開を視野に入れています。 ・次世代を担う先端人材の輩出システムの強化 ・AI・データサイエンス学習者コミュニティの拡大 ・全国の大学・高専・自治体とのネットワーク拡大 ・アジア・アフリカを中心としたグローバル展開に向けた基盤構築 AI・データサイエンスリテラシー教育を起点とし、日本発の“知”を社会へ還元するモデルの確立を目指しています。 具体的な教育プログラム ▼グローバル消費インテリジェンス寄附講座 https://gci2.t.u-tokyo.ac.jp/ ▼松尾研講座一覧 https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/ 【業務概要】 本ポジションでは、AI教育（AI人材育成）の一貫として、学生・社会人に向けて提供する年間30以上の講義に対し、 講座運営・進行管理を担当いただきます。 最大で1講座あたりの受講者4000名を超える大規模な講座を含む、 リアルタイムオンライン講座の提供準備・受入れ・運用をご担当いただきます。 全体感・スピード感を持って講座運営・進行管理いただける方を募集します。 【業務詳細】 ・講座提供準備（講師等日程調整、教材提供準備、講座関連ツール設定（Zoom/Slack等） ・受講者募集（募集Webページ・SNS更新、受講管理システム設定、申込情報管理など） ・講座運営（講座アナウンス、受講者問合せ対応、アンケート集計、学生アルバイトマネジメント、成績管理、開講中の課題エスカレーション） ・講座進行管理（準備・募集・運営タスクのスケジュール管理） 【働く環境】 ・担当講座によっては週1日程度12：00～21：00での勤務となる場合があります。 ・週3程度のリモートワークが可能です。 ・現在講義プログラムコーディネーター6名が在籍し、不明点を聞きながら業務を進めることができます。 【組織について】 松尾研では「知能を創る」ことを目指し、基礎研究を進めています。 さらにはアカデミアでの研究成果を社会に伝播し、生み出された成果がアカデミアに還元されるエコシステムの実現を目指し、 講義や企業との共同研究、アントレプレナーシップ教育など多様な活動に取り組んでいます。

【概要】 松尾研では「知能を創る」ことを目指し、基礎研究を進めています。 さらにはアカデミアでの研究成果を社会に伝播し、 生み出された成果がアカデミアに還元されるエコシステムの実現を目指し、 講義や企業との共同研究、アントレプレナーシップ教育など 多様な活動に取り組んでいます。 ＜参考記事＞ シリコンバレーに並ぶエコシステムの実現に向けて　代表松尾豊インタビュー（前編） https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/laboratoryheadinterview_20220901-1/ 松尾研では上場企業も2社輩出しており、スタートアップ育成に力を入れる東京大学内でも特にインキュベーションに注力して取り組んでいます。本ポジションでは「インキュベーション（起業家育成）」の取り組み拡大に伴い、活動を推進してくださる方を新たに募集いたします。 ▼松尾研発スタートアップはこちら https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/startups/ ▼松尾豊インタビュー_野心と才能がひしめく「るつぼ」。松尾豊・東大教授の研究室は、なぜスタートアップを次々に生み出せるのか https://www.huffingtonpost.jp/entry/story_jp_619b331de4b044a1cc0986b1 【業務内容詳細】 ・起業家育成 / 支援（※主にシード期がメイン） 　L 事業計画の壁打ち、営業支援、その他事業活動に関するメンタリング ・多様な技術シーズを活用するスタートアップ創出に向けた新規施策の立案、実行 ・起業プログラムの充実に向けた多様な企業とのアライアンス ・スタートアップの海外展開を見据えた支援策策定、実行

【募集背景】 社会が大きな転換期を迎える中、産官学連携の要請は一層高まり、 松尾研に対しても、研究や教育を軸にした中立的な立場での 技術や社会の展望に関する洞察、研究開発が期待されています。 こうした流れを汲み当研究室は活動範囲を徐々に広げておりますが、 それに伴って組織拡大も進み、現在は120名程度の職員が在籍し 産官学の連携を推進しております。 今後もますますの組織拡大が想定される中で【総務】として、新規メンバーを増員募集いたします。 時代の転換期の中で、各活動に寄り添いながら組織づくりを推進することがメインミッションです。 ぜひ多くの方に募集いただければ幸いです。 【業務内容】 ・国内外の来賓対応やイベント運営を通じた、高いホスピタリティの体現 ・オフィス移転や環境整備、備品管理など、日々の業務を支えるインフラの構築と運用 ・社内外の関係者との円滑なコミュニケーションを支える調整・マネジメント業務 ・アカウント管理やソフトウェア契約など、組織運営における管理業務の最適化 ・社内カルチャー浸透に向けたイベント企画・運営、情報共有体制の整備 ・SNSやWebサイトなどのオウンドメディアを通じた発信のサポート

【Research Activities】 ・Research and development on the fundamentals and applications of deep representation learning. The Matsuo Laboratory is extensively engaged in research and development to realize smarter machines and to elucidate the principles of intelligence, with a focus on world models. As a specially appointed researcher/assistant professor/lecturer, you will be responsible for building fundamental methodologies for modeling the external world, or for promoting research in the areas of natural language processing and robotics. Examples of research themes are listed below, but we are looking for a wide range of people who share the concept of world modeling and can proactively set up their own themes. Example: ・Deep generative models (VAE, GAN, Flow, diffusion models, etc.) ・Self-supervised learning ・Construction of large-scale models ・Fundamental research on deep learning (lottery hypothesis, network architecture exploration, etc.) ・Reinforcement learning and robotics (especially simulator-based policy acquisition and real-world transitions) ・Image recognition technology related to automatic driving (especially video recognition, video prediction, etc.) ・Natural language processing and semantic understanding (especially research on recent advances such as Transformer, utilization of multimodal data, etc.) 【Other duties】 ∙ Research and development (submitting results to international conferences is encouraged) ・Management of projects related to your research area, including students ・Collaborative research projects with companies ・ Several lectures per year (to be arranged in accordance with your interests)

【研究内容】 ・深層表現学習の基礎・応用に関する研究開発。 　松尾研究室では世界モデルを中心に、より賢い機械を実現する、また知能の原理を解明するための研究開発を広く行っています。 　外界をモデル化する基礎的な方法論の構築、あるいは自然言語処理やロボティクス領域での研究推進を担っていただきます。 　研究テーマの例は下記の通りですが、これに縛られず、世界モデルというコンセプトに共感して主体的にテーマを設定できる方を広く募集します 　　例）深層生成モデル (VAE, GAN, Flow, 拡散モデル等） 　　　　自己教師あり学習 　　　　大規模モデルの構築 　　　　深層学習の基礎研究（宝くじ仮説、ネットワークアーキテクチャ探索等） 　　　　強化学習・ロボティクス（特にシミュレータを活用した方策の獲得、実世界転移） 　　　　自動運転に関する画像認識技術（特に動画認識、動画予測等） 　　　　自然言語処理・意味理解（特にTransformerなどの最近の進展に関する研究、マルチモーダルデータの活用等） 【業務内容】 ・研究開発（成果を国際学会に投稿することは推奨） ・学生を含むご自身の研究領域に関するプロジェクトのマネジメント ・企業との共同研究プロジェクト、年間数コマ程度の講義担当（ご興味とすり合わせてご調整）

(1) Research and development in one or more of the following areas: (A) Fundamentals and applications of deep representation learning ・New methodologies for deep generative models, optimization algorithms ・Multimodal learning ・Reinforcement learning (Sim2Real, Morphology Agnostic RL) ・Research on the lottery hypothesis (the strong lottery hypothesis) and network structure search (B) Construction and application of large-scale language models ・Construction Method of datasets for building LLM ・Research on adapting LLM to novel tasks (In-Context Learning, Augmented LLM, etc.) ・Research on robot learning using LLM (C) Research and development on the construction and application of world models ・Development of new algorithms for model-based reinforcement learning and model learning ・Research on next-generation simulation technologies (NeRF, Differentiable Physics, ・Research on applications to robotics, automatic driving, etc. (D) Neuro-Inspired Deep Learning ・Research on new computational models for deep learning learned from the neocortex ・Back-propagation Free Algorithm ・Reservoir Computing Matsuo Laboratory is widely engaged in R&D to realize smarter machines and to elucidate the principles of intelligence while putting the main focus on the world model. Examples of research themes are listed above, but we are looking for a wide range of researchers who share the concept of the world model and can proactively set their themes. (2) Other duties ・Writing papers (submission of the results of research to international conferences are encouraged) ・Management of projects related to your research area, including students ・(optional) Joint research projects with companies ・(optional) Several lectures per year 【Special note】 ・We also welcome applications from researchers who wish to conduct research at the Matsuo Lab while planning to apply for the JSPS PD program! (Please contact us by 18:00 on April 21 (Fri.) due to the deadline within the university)

[業務内容] 下記いずれか1つあるいは複数の領域での研究開発。 (1) 深層表現学習の基礎・応用 　　例）深層生成モデルの新しい方法論，最適化アルゴリズム 　　例）マルチモーダル学習 　　例）強化学習（Sim2Real, Morphology Agnostic RL） 　　例）宝くじ仮説（特に強い宝くじ仮説）とネットワーク構造探索に関する研究 (2) 大規模言語モデルの構築・活用 　　例）大規模言語モデルの構築のためのデータセットの構築方法 　　例）LLMの新規タスクへの適応に関する研究（In-Context Learning，Augmented LLMなど） 　　例）LLMを活用したロボット学習に関する研究 (3) 世界モデルの構築・応用に関する研究開発 　　例）モデルベース強化学習・モデル学習の新しいアルゴリズムの開発 　　例）次世代シミュレーション技術に関する研究（NeRF，Differentiable Physics，Real2Sim，システム同定） 　　例）ロボット，自動運転などへの応用研究 (4) Neuro-Inspired Deep Learning 　　例）大脳新皮質に学んだ深層学習の新たな計算モデルに関する研究 　　例）Back-propagation Free Algorithm 　　例）Reservoir Computing 松尾研究室では世界モデルを中心に、より賢い機械を実現する、また知能の原理を解明するための研究開発を広く行っています。 研究テーマの例は上記の通りですが、これに縛られず、世界モデルというコンセプトに共感して主体的にテーマを設定できる方を広く募集します。 【業務内容】 ・研究開発（成果を国際学会に投稿することは歓迎します） ・学生を含むご自身の研究領域に関するプロジェクトのマネジメント ・（任意）企業との共同研究プロジェクト ・（任意）年間数コマ程度の講義 【特記事項】 ・学振PDに応募予定で松尾研で研究を希望される方のご応募も歓迎します！ （学振PDの方は学内締め切りの関係で4/21(金)18:00までにご連絡ください）

【職務内容】 大規模言語モデル（LLM）の実用化が加速すると同時に，その本質的な理解や社会実装する上でのリスクを制御する手法など，行うべき重要な研究開発テーマは増加しています。松尾研は，これまでLLMに関する主要な研究を精力的に行い，100億パラメータサイズで日英2ヶ国語対応のLLMWeblab-10Bの開発なども行ってきました。今後も，LLMに関する研究開発の取り組みを更に加速させます。 現在，松尾研では，LLMの理解と制御に関する研究と開発両方の人材を募集しておりします。 ※以下は採用後に取り組んでいただく研究例の一例です。 [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 （継続事前学習，固有ドメイン知識，論理推論能力を高める方法，学習データと発現する能力との関係の分析，Unlearningなど） [2] LLMの動作原理の理解 （In Context LearningやPromptingの原理の理論的・実験的解明，Chain of Thought等の発展的なPrompting戦略，Probingや介入によるTransformerの内部状態の分析手法の構築など） [3] LLMの社会的リスクに関する研究開発 （Bias, Hallucination, Watermark, Copyright, Privacy等の社会的問題に対する評価，解決方法など） [4] その他LLMの高度化や応用に関する研究 （Retrieval Augmented Language Model, Tool Autmgenet Language Model, 状態空間モデルなどの次世代アーキテクチャ，Transformerの軽量化，LLMにルールを遵守させる方法，マルチモーダルに関する研究，ロボティクスとの融合など）

【職務内容】 大規模言語モデル（LLM）の実用化が加速すると同時に，その本質的な理解や社会実装する上でのリスクを制御する手法など，行うべき重要な研究開発テーマは増加しています。松尾研は，これまでLLMに関する主要な研究を精力的に行い，100億パラメータサイズで日英2ヶ国語対応のLLMWeblab-10Bの開発なども行ってきました。今後も，LLMに関する研究開発の取り組みを更に加速させます。 現在，松尾研では，LLMの理解と制御に関する研究と開発両方の人材を募集しておりします。 ※以下は採用後に取り組んでいただくプロジェクトの一例です。 [1] LLMのフルスクラッチ構築（1B〜100B），継続学習 ① 大規模テキストコーパス，医療や法律等のドメイン固有情報の収集と整備 ② クラウドサービスを利用したLLMのスクラッチ開発，継続学習 ③ 評価データセットの整備 ④ 既存研究の再現実装（Mambaなどの先端アーキテクチャを含む） [2] LLMの社会的リスクに関する研究開発 ⑤ 既存研究，プロダクトの調査再現実装（Bias, Halucination, Watermark, Copyright, etc. ) ⑥ 既存プロダクトの検証 [3] 外部知識や外部ツールとの融合（LLM Agent） ⑦ Retrieval Augmented Language Model，Tool利用方法（ToolkenやCameleon），Web操作等の技術のベンチマーク ⑧ 上記に関する評価データセットや評価環境の整備

【会社概要】 当社は、東京大学工学系研究科の研究室に伴走し、大学を中心としたイノベーションを生み出す「エコシステム」を作り、 大きく発展させることを目的に2020年2月に設立されました。 先端技術の社会実装と、企業の次世代を担う人材やスタートアップ企業の育成を推進し、 AI技術を中心とした価値の連鎖を生み出していきたいと考えています。 AI分野を中心に先端技術の進展が目覚しく、産業構造の大きな転換期を迎える中で、 AI技術が社会にもたらすイノベーション・スパイラルの起点となることを目指しています。 【募集背景】 社会が大きな転換期を迎え、最先端の研究成果を社会へ還元することがこれまで以上に強く期待されている中、 当社は産業界や行政との一層の連携強化を推進する役割を担っています。 現在まさに立ち上げ期にあり、日々先端技術の社会実装の可能性を探っている状況です。 今後、先端技術と社会の橋渡しを行い社会実装を加速化し、構想を早期実現すべく、アクセルを踏むフェーズに入ったと考えています。 そこで今回シニアデータサイエンティストを募集することになりました。 【業務内容】 企業へのヒアリング・課題抽出と提案から、AI技術を利用したソリューションの実装と継続運用していくまで、企業とプロジェクトメンバーの間に立ち、時に手を動かしながらAI開発プロジェクト全体のリードをお任せする予定です。 高いレベルのエンジニアリング力と常に最新の技術をキャッチアップする強い向学心に加え、プロジェクトマネジメントのスキルやクライアントとのビジネスコミュニケーション能力も求められる、チャレンジングなポジションです。 人工知能技術を社会実装することで、産業界に革新をもたらし、且つ最高の環境で、自らの知識・スキルもハックできます。 【業務内容詳細】 ・AI開発・実装プロジェクトのリード ・営業担当者と共に企業に課題をヒアリング、スコープを設定 ・コーディングを含む先端技術の社会実装 ・プロジェクトメンバーのマネジメント・育成 【参考】 ▼社員インタビュー 入社３年目で最速で役員へ。データサイエンティストが経験した松尾研での0→1の新規事業開発と今後の展望。 https://matsuo-institute.com/recruit-news/2022-12-17/ 【働く環境】 ・AI技術の最新情報が常に入ってくる環境 ・書籍購入自由 ・国内外のAI研究機関との連携や人材交流も盛ん ・AI技術の最新論文読み放題 ・日本のAI最前線を走っている松尾先生から直接FBが得られる ・最先端の技術を扱うプロジェクト多数 ・Sandboxの環境充実 ・Kaggleに自主的にチャレンジしているメンバー多数 ・アカデミア領域の基礎研究チームとの技術交流が活発 ・論文の輪読会やライトな勉強会など活発に開催 【配属組織の概要】 共同研究チームに所属いただきます。 当該組織には、下記3つのチームがあり、連携しながらプロジェクトを推進しています。 ①AIコンサル（営業担当） ②データサイエンス ※今回お声がけしているポジション ③MLシステム開発 ＜役割＞ ①AIコンサル（営業担当） 日本を代表する大手企業の経営陣からお預かりする抽象的なテーマに対して、AIコンサルタントが技術的な知見・データ分析結果を基にしたクライアントの課題を整理・見直しを行います。主に、バックグラウンドとしては戦略コンサル出身のメンバーが在籍しています。 技術的な知見という側面で、クライアントの課題整理からデータサイエンティストメンバーも商談同席することも多いです。 ②データサイエンス（デリバリー）　※今回お声がけしているポジション 案件成立後、シニアデータサイエンティストがPMとして手法調査/論文リサーチ〜モデル開発〜PoCまで主導します。シニアデータサイエンティストは、PMとして、常時2~3案件を担当しております。 シニアデータサイエンティストのもと、データサイエンティストメンバーと松尾研の講義修了優秀生から抜擢されたインターン生と共に5名前後のチームを組みながらプロジェクトを進めていくことが多いです。 半年〜1年、場合によっては数年単位など、さまざまなスパンでクライアントへの価値を実装していきます（スコープを変え更新することも多い）。 ③MLシステム開発 プロジェクトによっては、プロダクト開発まで実装するケースもあり、AIモデルを活用したシステム開発〜テスト、納品まで主導します。

【概要】 松尾研では「知能を創る」ことを目指し、基礎研究を進めています。 さらにはアカデミアでの研究成果を社会に伝播し、 生み出された成果がアカデミアに還元されるエコシステムの実現を目指し、 講義や企業との共同研究、アントレプレナーシップ教育など 多様な活動に取り組んでいます。 ＜参考記事＞ シリコンバレーに並ぶエコシステムの実現に向けて　代表松尾豊インタビュー（前編） https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/laboratoryheadinterview_20220901-1/ 【募集背景】 社会が大きな転換期を迎える中、産官学連携の要請は一層高まり、 松尾研に対しても、研究や教育を軸にした中立的な立場での 技術や社会の展望に関する洞察、研究開発が期待されています。 こうした流れを汲み、産官学連携推進に向けた提言作成・渉外を行う 経営戦略本部のメンバーとして、新規メンバーを増員募集いたします。 大きな時代の転換期に、マクロ・ミクロに社会や事業を見て松尾直下で構想を描く、 挑戦的なポジションです。ぜひ多くの方に募集いただければ幸いです。 【業務内容】 ・松尾教授との議論をベースにしたデスクトップリサーチ〜インタビューの実施 ・企画書作成 ・産官学を横断したキーマンコミュニケーション ・プロジェクト立ち上げに向けた渉外活動 ※参考資料 これまで経営戦略本部で作成した研究企画書は下記のような場所で活用されています。 DBJソフトインフラレポート： https://www.dbj.jp/topics/investigate/2022/html/20220419_203799.html 「AIの進化と日本の戦略」（note「自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」内） https://note.com/akihisa_shiozaki/n/n4c126c27fd3d

「自分にはどのポジションがフィットするか分からない」 「もう少し1on1で話を聞いてみたい」という方、 まずは気軽にHRとお話ししてみませんか？ 簡単なご経歴（GitHubやGoogle scholar、Linkedinプロフィールのリンクなどでも構いません）と、 関心を持っているポジションや働き方などについて、コメント欄に記載いただけますとスムーズです。 本フォームから申込いただけましたら、 担当者からスケジュール調整用のURLをお送りいたします。 /////////【参考情報】///////////////////////////////////////////////////// ▼松尾研採用情報 https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/joinus/career/ ▼松尾研求人一覧 https://herp.careers/v1/weblab ▼研究室代表 松尾先生インタビュー https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/news/20221012/ ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// ※東京大学生の方の研究室訪問はこのフォームでは承っていません。 ※多くのお問い合わせをいただいていることもあり、 　全てのお申込に対し面談を確約できるとは限らない点、 　予めご了承いただけますと大変幸いです。 皆様とお会いできることを楽しみにしております！

【職務内容】 大規模言語モデル（LLM）の実用化が加速すると同時に，その本質的な理解や社会実装する上でのリスクを制御する手法など，行うべき重要な研究開発テーマは増加しています。松尾研は，これまでLLMに関する主要な研究を精力的に行い，100億パラメータサイズで日英2ヶ国語対応のLLMWeblab-10Bの開発，経産省及びNEDOが進める日本国内の生成AI基盤モデル開発を推進する「GENIAC」プロジェクトにおいて，「Tanuki-8×8B」の開発などを行ってきました。 今後も，LLMに関する研究開発の取り組みを更に加速させます。 ※以下は採用後に取り組んでいただくプロジェクトの一例です。 [1] LLMのフルスクラッチ構築，継続学習　（1B〜1000B） ① 大規模テキストコーパス，医療や法律等のドメイン固有情報の収集と整備 ② クラウドサービスを利用したLLMのスクラッチ開発，継続学習 ③ 評価データセットの整備 ④ 既存研究の再現実装や先端手法の追求（熟考型モデル、自立型エージェント、秘密計算、Mambaアーキテクチャなど） [2] LLMの社会的リスクに関する研究開発 ⑤ 既存研究，プロダクトの調査再現実装（Bias, Halucination, Watermark, Copyright, etc. ) ⑥ 既存プロダクトの検証 [3] 外部知識や外部ツールとの融合（LLM Agent） ⑦ Retrieval Augmented Language Model，Tool利用方法（ToolkenやCameleon），Web操作等の技術のベンチマーク ⑧ 上記に関する評価データセットや評価環境の整備