ポストドクトラル研究員

3名

大規模拡散言語モデル・フローモデルの実現を見据えた，事前学習・蒸留・高速化・改善のための基礎技術の研究に従事していただきます．

具体的には，並列GPUを用いた学習，拡散言語モデル・フローモデルの改善，LLMからの蒸留，KVキャッシュなどの高速化，データ合成，外部知識利用，マルチモーダル連携，アーキテクチャ改良などがありますが，これに限らず，大規模モデルへの実応用が可能，かつ，トップカンファレンスに採択されるような高度な研究成果を目指します．

NEDOプロジェクト「AIロボット・フィジカルAIを見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業」において拡散言語モデル・フローベースモデルなど新しい言語生成AIに関する基盤技術の研究に従事する人材を募集します．本公募で採用された場合，NEDOプロジェクトへの専従義務があります．

博士学位（着任時までに博士を有する方も含む）

[必須知識・技能]
- PyTorchやHuggnigfaceを用いた深層学習モデルの開発経験
- 大規模言語モデルについての基礎知識
- 日本語および英語でのコミュニケーション及び文書作成能力

[あると望ましい知識・経験・技能]
- Linuxベースのクラウドサーバ利用
- 複数GPUを対象とした高速化・並列化
- 拡散モデルの基礎知識
- 大規模データを利用した学習
- トップ国際会議での論文採択・発表経験

※ この分野での具体的な研究成果がなくてもその意欲があることを重視します

常勤

1年（1年ごと更新可能、最長3年）

年収: 430万円〜710万円
月額 36.2万円〜55万円
賞与制度 : 業績に応じて年額最大50万円

経験や能力により増減することがあります．年収は各種手当等は含みません．

食事手当　月額4,000円
通勤費または、住宅補助制度有り

社会保険：日本私立学校振興・共済事業団（健康保険・厚生年金）、雇用保険、労災保険

1. 履歴書（写真貼付）
2. 研究業績リスト
3. 主要論文3編程度（PDF）
4. これまでの研究要約（A4用紙2枚程度）
5. 着任後の研究計画（A4用紙2枚程度）
6. 推薦状1通（推薦者1名。推薦者の氏名・所属・連絡先を明記したもの）

応募は電子メールによる提出のみとします。（郵送不可）
・応募書類一式を 1 つの PDF または ZIP ファイルにまとめ、掲載メールアドレス宛にお送りください。
・件名は「PD（知識データ工学研究室）応募書類」としてください。
・応募書類（履歴書、研究業績リスト等）のフォーマットは任意とします。所定様式はありません。
・メール添付の容量上限を超える場合には、2通のメールに分けて提出していただいて結構です。その際は事前にご連絡ください。

応募書類はすべて当方にて責任をもって廃棄いたします。

2026年8月30日必着

適任者の採用が決まり次第、公募を締め切ります。

1．書類　2．面接、結果はメールにて通知します。