東京大学松尾豊研究室では、開発技術に加えて優れた先見性やリーダーシップを持つ研究者やインフラ・ソフトウェアエンジニア、講義の企画運営を手がけるプログラムマネージャー・コーディネーター、バックオフィスをサポートするスタッフ等の人材を幅広く募集しています。「世界モデル」を中心とした深層学習の研究に興味のある方、東京大学を起点とした日本全国、世界に向けた先端技術の教育プログラムの発信、機械学習やデータ分析による産業界の課題解決に興味のある方、ぜひご応募ください。
Our research scope
世界モデル研究
ディープラーニング領域で近年急速に研究が進められている「世界モデル」は、今後の人工知能の鍵となるトピックとして注目されています。「知能を創る」というビジョンを掲げる松尾研の基礎研究チームでは、世界モデルが真の知能の実現において必要不可欠だと考え、日夜研究を進めています。
LLM 研究開発
日本語だけでなく英語のデータセットも学習に用いることで学習データ量を拡張し、言語間の知識転移を行うことで日本語の精度を高めることを目的とした100 億パラメータサイズの大規模言語モデル“Weblab-10B” を開発し、公開しました。
ロボティクス研究
実世界と相互作用を持つ実機を使うことで、松尾研の目標である「知能とは何かを解き明かす」ことに近付くことができると考え、ロボティクス研究を推進しています。HSR やUnitree Go1Edu を用いた研究を進めることができる専用フロアも完備しています。
知能を創る
オフィス環境
大学構内と設備東京大学は、職場環境として最もエキサイティングな場所の一つだと私達は考えています。日本文化と近代建築のコントラストや、東京の中心にありながら豊富な自然を楽しむことができます。キャンパスにはスターバックスやコンビニ、気分転換によい公園や眺めの良い池、歴史的建造物やジムがあり、我々の生産性を高めてくれます。
研究室メンバーの多様性松尾研には経験豊富な研究者やエンジニア、留学生が世界各国から集まっています。
メンバーの主な出身国:スイス、アメリカ、スペイン、チリ、中国、台湾、ブラジル
最新の研究環境松尾研究室のオフィスは最新機能を備えるとともにデザインも優れており、パフォーマンスを最大化し、プロジェクトに集中できる環境を提供します。
最新のHPC環境プロジェクトのために数多くのGPU/non-GPUサーバーを設置しています。ベテランのHPCチームが高度に仮想化したHPC環境を維持することにより、研究員やエンジニアが仕事に専念し、迅速に開発することを可能にしています。
採用までの流れ
研究者
非研究者(エンジニアとビジネス職)
研究者採用プロセスの詳細
1次選考 基礎研究者とのカジュアルトーク
以下の資料を前日までにご提出お願いいたします。
・論文業績一覧(フォーマット指定あり)
・これまでの研究内容と今後の研究の展望を
2次選考 研究発表会(@zoom)当日の流れ
前半:プレゼン w/ 松尾研研究員3〜5名
10分程度:これまでの研究内容の詳細(業績一覧・主要業績・受賞歴含む)
15分程度:今後の研究計画の詳細 ※松尾研の研究の方向性とどう合致するかなどが分かる
10分程度:ディスカッション w/ 松尾研研究員3〜5名