東大・松尾研が世界レベルで活躍できるAI研究者を募集中！最先端の「ディープラーニング」「機械学習」研究に没頭できる環境
東京大学 松尾豊研究室では、人工知能、Web、ビジネスモデルの研究を軸に、研究から社会実装まで一気通貫した活動を行っています。
人工知能でWebをもっと賢くすること、ディープラーニングをはじめとする最先端の人工知能技術で大きなブレークスルーを生み出すことを目指し、日々研究活動を進めています。
また知識を研究室に埋没させず、実社会の成果として結実させる事を目標に、企業と連携した社会実装へも挑戦しています。 Web×ビジネス分野においては、リクルートHDやドワンゴとの共同研究が随時各サービスで実装されており、先端研究と社会実装の良いサイクルを生み出しています。
またGunosyやMoneyForwardといった先進スタートアップへの技術支援も行い、先端技術がもたらす恩恵を生活者により速く届けられるよう努めています。
複雑な人工知能を活用したい企業と、最先端の研究をする研究者の橋渡しを
グランドビジョン「WEBLABエコシステム」
長年の壁であった「表現の獲得」について、人工知能がディープラーニングで突破口を開き、50年来のブレークスルーを獲得した近年、社会実装の可能性は劇的に広がりました。
そこで松尾豊研究室では、ディープラーニングの産学連携を学問から提案する「WEBLABエコシステム」というグランドビジョンを掲げ、「基礎研究」「人材教育」「社会実装」の領域で6つの活動を行っています。
大企業からベンチャーまで多くの企業からご相談をいただきますが、大多数の企業や団体にとってディープラーニングは未知の世界。
どうすればビジネスに応用できるのか、想像つかないのも無理はありません。
松尾豊研究室としては、複雑な人工知能をより身近にし、世の中に役立ててもらえるよう働きかける責務を感じています。
そのため基礎研究や社会実装、産学連携プロジェクトを成功に導いてくれるリサーチエンジニア、プロジェクトマネージャー（PM）から研究室の運営を支えてくれるバックオフィスの方など幅広い職種を募集します。
人工知能を活用して社会の役に立ちたいと意気込む先進企業と、最先端の研究を役立ててほしいという研究者を繋ぐ。
ビジネス・アカデミック双方で高いレベルを要求されますが、新しいイノベーションへの情熱があればきっとやり遂げてくれると信じています。
最先端の産学連携プロジェクトのプロモーターとして、一緒に明日のイノベーションを生み出しませんか？
多様なバックグラウンドを持つメンバーが集結 最先端技術の社会実装の可能性を探る
研究室旅行で深センへ
松尾豊研究室では研究員・学生、教職員含め約30人が所属し、日々最先端技術の社会実装の可能性を探っています。
一人ひとりが研究やプロジェクトに集中し、大きな裁量と責任を持って自立自走する自由な雰囲気です。
週に一度の論文輪読会で研究成果や実装の進捗をこまめに確認し、ディスカッションやコミュニケーションをとる機会を設けています。
人工知能研究のトップランナーとして学会発表も積極的に行っており、常に最新の研究に触れられる環境は学内外から高く評価いただいています。
また東京大学内の最先端の研究設備を利用できるほか、成長都市である中国・深センへの研究室旅行など、外部での活動にも熱心に取り組んでいます。
研究室のメンバーは、基礎研究を続けてきた研究者だけでなく、外資系戦略ファーム出身のコンサルタントやSIerのPMなど、個性豊かな顔ぶれです。
特に最新技術の社会実装は、エンジニアやIT業界のバックグラウンドを活かして貢献できるとメンバーも楽しんでいます。
「ディープラーニング」「機械学習」の研究 世界レベルで活躍できる研究者を募集！
毎週持ち回り制の輪読会
東京大学 松尾研究室では、人工知能 / Deep Learningにフォーカスして、研究・教育・開発を活発に推進しています。本公募では、これらの人工知能/Deep Learning に関する活動をさらに強力に進めるために、世界レベルで活躍ができる研究者(研究員～助教クラス) を幅広く募集します。
【仕事内容(業務内容、担当科目等)】
■ Deep Learning および機械学習に関する研究
・重点領域:ロボティクス・強化学習・画像認識・NLP・ 基礎理論
・アルゴリズムの研究開発および、画像処理、ロボティクス、強化学習、Web マイニング、言語処理などの実用的なアプリケーションへの応用、共同研究 など
・ AAAI, IJCAI, ICML, NIPS, KDD, WWW, ACL 及びそれらに準じる水準の学会への論文投稿
■ 研究室の学生(学部/修士/博士) の研究指導
■ Deep Learning および機械学習に関する授業の分担
【応募資格】
■ 国際学会への論文採録経験
・ AAAI, IJCAI, ICML, NIPS, KDD, WWW, ACL 及びそれらに準じる水準の学会
■ Linux サーバ上での研究開発能力
■ 外国人研究者やエンジニアとの共同研究開発が可能なレベルの英会話能力
■ 博士の学位を取得済み、または採用迄に取得見込みである事
■ Pythonによるプログラミング経験が豊富であること
・ Numpy、Scipy、Scikit-learn、Jupyter、各種Deep Learningライブラリ
【優遇研究領域】
・人工知能・機械学習
・画像認識
・強化学習(含むロボティクス)
・自然言語処理
【優遇技術】
・重点領域に関する技術:ロボティクス・画像処理・NLP
・Deep Learning アルゴリズム・ライブラリの活用
・TensorFlow / PyTorch
・GPU による並列計算
・複数 GPU サーバによる分散処理
・Web データ・大規模データ解析への Deep Learning 応用
・Ubuntu サーバの管理
・Gitによるチーム開発
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