東京大学 松尾研究室 の全ての求人一覧

「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/join-us/jobs-2/ ▼松尾研求人一覧 https://herp.careers/v1/weblab ▼月２回・採用説明会開催中 http://bit.ly/3Fa0a2V ▼研究室代表 松尾先生インタビュー https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/laboratoryheadinterview_20220901-1/ ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// ※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！

【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

【概要】 東京大学松尾研究室の一員として、東京大学工学系研究科社会連携･産学協創推進室（以下CERPO）の活動に従事していただきます。 CERPOは社会や産業界との強固な連携の上に学術を発展させることを目指し、2017年3月1日に設立されました。 学内外の人的･設備的学術資源を効果的に連携活用し、社会連携･産学協創を戦略的かつ機動的に推進していきます。 現在は専任の教授を配置し、研究成果の普及および啓発やワークショップ等、社会連携・産学協創にかかる多様な企画・立案を行っています。 【募集背景】 東京大学工学系研究科においては研究室レベルでの共同研究は活発に行われてきておりますが、 これらを益々発展させるとともに、既成の概念にとらわれることなく、更なる社会と大学との連携を推進していきたく考えております。 そのため、本研究科の先端研究と産業界の橋渡しをする効果的な体制を構築し、社会の要望に迅速に応えられるようにしたく、 新たに本ポジションを追加募集することにいたしました。 【業務内容】 企業に対するヒアリング・課題抽出～提案業務を中心に、企業と本研究科の教授陣の間に立ち、案件化を推進するポジションです。 クライアントの事業戦略を技術戦略に落とし込み、本研究科の先端研究で解決しうる課題を特定するコンサルティング能力が求められます。 【業務内容詳細】 ・企業向けの提案活動（ヒアリング～スコープ設定～提案書作成） ・本研究科の教授陣とのコミュニケーション・折衝 ・各種オペレーション業務（契約締結業務等）

【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。 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

【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/ 現在松尾研の人材開発事業では、年間数万人規模でDX・AIリテラシーの向上に向けた教育プログラムを受講できる体制づくりに取り組んでいます。 教育プログラムマネージャーの方には、AI教育事業（AI人材育成）に携わり、カリキュラム開発や MOOC立ち上げ、東大工学系研究科で進めている「メタバース工学部」プロジェクトのリードなどを手掛けていただきます。 【業務内容詳細】 ・ディープラーニング、データサイエンス領域の教育プログラムの企画提案・カリキュラム開発 ・"DX人材"の人材要件策定～育成ステップの仮説策定～検証 ･講義運営（受講企業・受講生・講師対応等） ・教育コンテンツのMOOC化

【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） 【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。 【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/ 【募集背景】 松尾研ではデータサイエンティストの育成を行うグローバル消費インテリジェンス寄付講座(GCI)、DeepLearning の講座を運営するDeep Leaning JPを軸に、20講座に渡る幅広い学びと実装・実践の機会を提供しています。 https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/education/ 年間の講義受講生数は約1万名規模となり、中高生を含めた様々な世代の方が全国から受講しています。今後、年間受講生数20万名規模を目指した更なる教育機会の拡大に向けて、この度プロジェクトマネージャーを新たに募集する運びとなりました。 【業務内容詳細】 本ポジションでは、受講生数拡大のための教育システムの開発〜継続的改善をお任せいたします。ご志向に応じ、内部のデータサイエンティストとの協働や事業拡大に伴う他社内プロジェクトへの挑戦も可能です。 ・サービス提供における業務フローの整理、最適化 ・追加機能の検討、仕様策定 ・新機能開発やVerアップにおける要件定義、開発ディレクション など

【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】 松尾研ではデータサイエンティストの育成を行うグローバル消費インテリジェンス寄付講座(GCI)、DeepLearningの講座を運営するDeep Leaning JPを軸に、20講座に渡る幅広い学びと実装・実践の機会を提供しています。 https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/education/ 年間の講義受講生数は約1万名規模となり、中高生を含めた様々な世代の方が全国から受講しています。今後、年間受講生数20万名規模を目指した更なる教育機会の拡大に向けて、より多くの学生の方々に松尾研の提供する講座を認知し体験して頂くためのマーケティング機能を強化すべく、実務経験のある人材を募集致します。 【業務内容詳細】 ・デジタルマーケティング戦略の立案と実行 ・SEO/SEM活動の管理と最適化 ・デジタル広告の運用と分析 ・SNSマーケティングの実施 ・マーケティングデータの分析とレポーティング

【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】 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。

【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 【シンクタンク担当】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 これまでシンクタンク部門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

【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70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【HRBP】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】 ・各チームの組織開発を担うパートナーとして、人と組織の強化/最適化をおこなう ・課題抽出〜解決案の検討〜施策実行までを現場を巻き込み進める 　- チーム内での業務分担、後継者育成等を含めた人員計画の検討と実現に向けた採用活動の推進 　- 評価制度のアップデートと事業部P/Lをふまえた報酬制度の最適化 　- 従業員/インターンのエンゲージメント向上施策の検討 　- 業務ルールや組織文化の早期浸透を実現するオンボーディングプログラムの作成 【勤務環境/魅力】 ・リモートワーク可 ・フレックスタイム制あり（コアタイム9:30〜17:00） ・MacBook 貸与 ・書籍購入自由 ・国内外のAI研究機関との連携や盛んな人材交流により、AI技術の最新情報が常に入ってくる環境 ・外資系戦略ファーム出身のコンサルタントやシンクタンク出身者、 　スタートアップ・事業開発経験者、メディア企業出身者など、個性豊かな顔ぶれが揃うフラットな組織