ポストドクトラル研究員

4名

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．

本プロジェクトは，次世代の言語生成モデルの基盤技術を確立することを目的とした大規模な取り組みであり，以下のような環境で研究に取り組んでいただけます．
・産業技術総合研究所のAI橋渡しクラウド（ABCI）において，本プロジェクトとして一定量のGPUを専有で利用可能です．H200を8基搭載したノードを数十台規模で用いた学習も可能で，大規模モデルの事前学習・蒸留・評価を実際に回せる計算環境があります．
・トップ国際会議への論文投稿・発表を前提とした研究運営を行っており，学会参加のための旅費等を支援します．
・プロジェクト参画機関・企業との共同研究を通じ，幅広い研究ネットワークを得られます．

本公募では，モデルの解析・学習アルゴリズムを専門とする研究者と，大規模学習・推論システムや高速化を専門とする研究者の双方を募集します．いずれか一方に強みがあれば応募可能です．

なお，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
- 日本語または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：いずれか一つでも該当すれば歓迎します]
＜モデルの解析・学習アルゴリズム＞
- 拡散モデル・フローベースモデルの基礎知識，またはその理論的な理解
- モデルの内部機序・解釈性の分析（生成・学習ダイナミクスの解析，内部表現の分析，mechanistic interpretability等）
- 並列・非自己回帰デコーディング（投機的デコーディング，multi-token prediction等）
- 強化学習による言語モデルの後訓練（GRPO等）
- 推論時スケーリング，サンプリング戦略・生成スケジュールの設計
- 生成モデルの評価設計・ベンチマーク構築・誤り分析
- 大規模データを利用した学習，蒸留，学習データの合成
- 画像・音声・動画等における拡散モデル・フローマッチングの研究経験
- Hugging Face等のライブラリを用いたモデル開発

＜システム・高速化＞
- 複数GPU・複数ノードでの分散学習の実装・最適化（FSDP，DeepSpeed，Megatron-LM等）
- 推論の高速化・省メモリ化（KVキャッシュ最適化，量子化，投機的デコーディング，vLLM/SGLang等の推論エンジン）
- CUDA/Tritonによるカーネル実装，ライブラリレベルの最適化，プロファイリングと性能解析
- 通信最適化（NCCL等），大規模計算基盤やクラウドの利用（ジョブスケジューラ，コンテナ等）

＜共通＞
- トップ国際会議（ACL/EMNLP/COLM/NeurIPS/ICLR/MLSys等）での論文採択・発表経験
- OSSの開発・公開・コミュニティへの貢献

※ 拡散モデル・フローモデル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．関連分野（大規模言語モデル，自然言語処理，深層学習，機械学習全般）でのご経験があればぜひご応募ください．
※ 応募時点で拡散モデル・フローモデル分野の論文実績がなくても，大規模学習・推論の実装や最適化の経験，OSSへの貢献を高く評価します．システムや高速化を専門とされる方（HPC，機械学習システム，GPU最適化等）のご応募も歓迎します．
※ 大規模な学習をご自身で回す経験は必須ではありません．モデルの機序解析・解釈性・理論的理解の側から改善に迫る研究をされている方のご応募も歓迎します．
※ 画像・音声・動画など，言語以外の分野で拡散モデル・フローモデルに取り組まれてきた方も歓迎します．そこで培われた手法を言語生成へ援用することに関心のある方のご応募をお待ちしています．
※ 採用後は，そうした実装・最適化の成果を査読付き論文としてまとめ，トップ国際会議で発表していただくことを期待します．論文としての成果発表を第一の目標とする点をご了解ください．
※ 応募資格や適合性についてご不明な点があれば，応募前にお気軽にお問い合わせください．オンラインでの事前面談も可能です．

常勤

1年（1年ごと更新可能、最長3年）

年収: 6,048,000円〜6,648,000円（初年度．賞与を除く．食事手当を含む）
月額: 500,000円〜550,000円
賞与制度: 2年目以降，業績に応じて年額最大500,000円（2年目以降の年収 最大7,148,000円）

月額は，研究経験・実績に応じて500,000円〜550,000円の範囲で決定します．博士学位取得直後の方についても月額500,000円以上を予定しています．
上記の年収は食事手当（月額4,000円）を含みます．通勤交通費，住宅補助または通勤費実費支給は含みません．
初年度は賞与の支給がありません．2年目以降は業績に応じて年額最大500,000円の賞与が加算され，年収は最大7,148,000円となります．
契約更新時には，研究上の実績に応じて処遇の見直しを行う場合があります．

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）

※ 各書類のフォーマットは任意です。所定様式はありません。日本語・英語のいずれでも構いません。
※ 書類のご準備前に、オンラインでのインフォーマルな事前面談を受け付けています。研究テーマ・研究環境・処遇についてご説明し、適合性を確認したうえでご応募いただけますので、まずはCV（形式任意）のみをお送りいただき、お気軽にご相談ください。
※ 推薦状のご準備にお時間がかかる場合は、事前にご相談ください。

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。

2027年3月31日必着

第1次締切：2026年10月31日（必着）．以降も適任者の採用が決まるまで随時受け付け，順次選考を行います．
応募書類のご準備前に，オンラインでのインフォーマルな事前面談を歓迎します（「提出書類」欄参照）

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。