| 部署 |
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人工知能研究センター |
| 募集区分 |
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第一号職員 |
| 拠点 |
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臨海副都心センター |
※ 本募集内容に関するご質問は、それぞれの問い合わせ先の担当者までお願いします。
※ 履歴書は所定様式をご参照ください。→様式 （市販の様式でも可能です。）
| 契約職員 【公募No ： 2023-airc_0075】 掲載日：2023年11月14日 （更新日：2024年3月19日）
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| 研究グループ・室 |
データプラットフォーム研究チーム
Data Platform Research Team
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| 研究内容または業務内容 |
# 背景
産業技術総合研究所人工知能研究センターデータプラットフォーム研究チームでは、大規模グラフ処理の基盤技術とその応用に関する研究開発を行っています．我々はグラフ処理一般を対象としていますが，特に高コストな処理であるグラフニューラルネットワーク（GNN）に注目しています．GNNは、グラフ構造データの処理・学習を得意とし、ソーシャルネットワーク、タンパク質解析、遺伝子研究、交通システムなど、様々な分野で広く応用されています。しかし、ソーシャルネットワークのような実世界のグラフデータは、爆発的な成長を続けており、数千万，数億のノードと複雑な相互接続を持つ巨大なデータとなっています．現在の GNN 技術は、反復計算、メモリ制約、相互接続などグラフデータ固有の複雑さに起因するスケーラビリティの課題に直面しています。そのため我々は、主にGNNのスケーラビリティと効率を向上させ、幅広い応用に適用することに焦点を当てた研究をしています．また，GNN のみにとどまらず，大規模グラフに対するリアルタイム処理基盤や大規模知識グラフに対する効率化手法などグラフ一般のスケーラビリティに関する研究開発に取り組んでいます．
# キーワード
ディープラーニング、機械学習、グラフ処理、グラフニューラルネットワーク、ストリーム処理、動的グラフ、分散環境、並列処理，HPC、Apache Flink
# 業務内容
以下のいずれかのテーマについて研究を行う。
(1) グラフニューラルネットワークに関する研究開発
例えば、分散環境におけるグラフニューラルネットワークの効率化やスケーラビリティに関する研究、リアルタイムグラフニューラルネットワーク処理に関する研究など。
(2) ストリームグラフ処理に関する研究開発
Apache Flink上での効率的なグラフ処理に関する研究、Pregelモデルのストリーム処理に関する研究開発など。
(3)グラフニューラルネットワークの応用に関する研究開発
グラフニューラルネットワーク技術を大規模な実世界の応用に関する研究開発など。
# Background
The Data Platform Research Team at the Artificial Intelligence Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) conducts research and development on fundamental technologies for large-scale graph processing and their applications. We target on graph processing in general in this project, but particularly focus on graph neural networks (GNNs), which are high-cost processes. GNNs excel at processing and learning from graph-structured data, which are ubiquitous in various fields and have been widely applied in social networks, protein analysis, gene research, transportation systems, and more. However, real-world graph data, such as social networks, continues to experience explosive growth, it often involves massive datasets with millions or billions of nodes and intricate interconnections. Unfortunately, current GNN technology faces significant scalability challenges attributed to iterative calculations, memory constraints, and the inherent complexity of interconnected graph data. Our research endeavors are therefore primarily focused on elevating the scalability and efficiency of GNNs, enabling wide applications in social informatics. In addition to GNNs, we are also involved in research and development on scalability of graphs in general, including real-time processing infrastructure for large graphs and efficiency improvement methods for large knowledge graphs.
# keyword
deep learning, machine learning, graph processing, graph neural network, stream processing, dynamic graphs, distributed environment, parallel processing, HPC, Apache Flink
# Work description
The successful candidate will conduct research on one of the following topics.
(1) Research and development on graph neural networks
For example, research on improving the efficiency or scability of graph neural networks in distributed environments, or research on real-time graph neural network processing.
(2) Research and development on stream graph processing
For example, research on efficient graph processing on Apache Flink, or research and development on stream processing for Pregel models.
(3) Research and development on applications of graph neural networks
For example, applying graph neural network technology to large-scale real-world applications. |
| 研究内容または業務内容の変更範囲 |
研究開発業務 |
| 応募資格 |
以下は必須条件です。
・採用時において博士号取得後7年以内であること
・同区分での雇用歴が5年未満であること
さらに、以下のスキルのうち1つ以上を有していることが望ましいですが、必須ではありません。
・プログラミング（Python、Java、C++等）
・統計解析・機械学習
・データ工学，データベース技術
・情報マネジメント，情報検索
・グラフデータ処理，半構造データ
・筆頭著者として論文を生産する能力
・コミュニケーション能力
着任時点でグラフ処理技術の研究経験は問いませんが，当該分野で新しい技術開発を行う意欲を持つ人材を募集します．
The following are essential requirements.
* The applicant must have a PhD at the time of appointment or be within 7 years after obtaining a doctorate.
* The applicant must have been employed in the same job title for less than five years.
In addition, one or more of the following skills are desirable but not essential:
- Programming (such as Python, Java, C++, etc.)
- Statistical analysis and machine learning
- Data engineering and database technology
- Information management and information retrieval
- Graph data processing and semi structured data
- Ability to produce papers as first author.
- Communication skills
(No requirement for Japanese language proficiency)
Although research experience in graph processing technology is not required at the time of appointment, we are looking for people who are willing to develop new technology in this field. |
| 募集人員 |
若干名 |
| 給与 |
時給制2,200円～2,500円（当所規定により決定）
Hourly payment system: 2,200 yen - 2,500 yen (Based on the AIST's regulation) |
| 雇用期間 |
着任時～2025年3月31日
最大雇用期間: 採用日より最長5年間（単年度契約、年度ごとに評価の上、契約更新の有無を決定します。）
Maximum employment: up to 5 years from the date of hire ( Single year contract, renewable upon annual evaluation) |
| 試用期間 |
有（１ヶ月） |
| 更新可能性の有無 |
有（以下の基準により、更新することがある） |
| 更新基準及び最長雇用期間 |
当人の能力、勤務成績、勤務態度、従事している業務の進捗状況、契約満了時の業務量、予算の状況、その他諸事情を踏まえ、更新することがある。
ただし、研究所に初めて雇い入れられた日から雇用期間を通算して、５年を超えての更新は行わない。
ただし、研究所に初めて雇い入れられた日から雇用期間を通算して、5年を超えての更新は行わない。 |
| 勤務地 |
臨海副都心センター |
| 勤務地の変更範囲 |
臨海副都心センター |
| 勤務時間 |
週5日、1日7時間45分（フレックス選択可） |
| 休日 |
完全週休２日制（土・日）、祝日、年末年始
Saturday, Sunday, Public holiday, New year holiday |
| 待遇 |
当所規程により有給休暇制度、通勤手当制度有り。
Paid leave system, commuting allowance system, and so on based on AIST's regulation |
| 提出書類 |
履歴書 (参考様式)
申告書（参考：特定類型該当性に関する申告書提出のお願い）
・これまでの研究概要（A4用紙 1枚程度）
・業歴リスト（誌上発表、口頭発表、知的財産権、その他）
・博士号の学位記の写し、又は博士号取得見込み証明書
- CV
- A letter of confirmation for compliance with the regulations of the FEFTA
- Research abstract (one A4 page)
- List of research achievements (journals, conference papers, etc.)
- Certificate of (extected) completion for Ph.D |
| 応募締切 |
2025年3月31日(月)
適任者決定次第〆切
This recruitment call will be closed as soon as the positions are filled.
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| 選考方法 |
書類選考および面接試験
Selection will be done based on submitted documents and an interview. |
| 採用内定通知 |
採用決定次第速やかに通知する
Succesfull candidates will be notified as soon as a decided. |
| 問い合わせ先 |
人工知能研究センター データプラットフォーム研究チーム
的野晃整（a.matono aist.go.jp）
劉欣（xin.liuaist.go.jp）
MATONO Akiyoshi (a.matonoaist.go.jp)
LIU Xin (xin.liuaist.go.jp)
Data Platform Research Team, Artificial Intelligence Research Center
※@マークは画像に変換しておりますので、ご了承ください。 |
| 応募先 |
〒135-0064 東京都江東区青海2-3-26
産業技術総合研究所 人工知能研究センター
データプラットフォーム研究チーム
的野晃整（a.matonoaist.go.jp）
劉欣（xin.liuaist.go.jp）
Data Platform Research Team
Artificial Intelligence Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST),
2-3-26 Aomi, Koto-ku, Tokyo, 135-0064
MATONO Akiyoshi (a.matonoaist.go.jp)
LIU Xin (xin.liuaist.go.jp)
※@マークは画像に変換しておりますので、ご了承ください。 |
| 応募方法 |
提出書類を応募先までご郵送あるいはメールにて送付ください。
郵送の場合は封筒に朱書きで「契約職員応募書類在中」としてください。
メールの場合は、題名を「契約職員応募」としてください.
By Mailing, please indicate on the envelope "Application documents for Contract Employee" in red.
Please mail or email the submitted documents to the application address.
If sending by post, please write in red on the envelope "Application documents for Contract Employee".
If sending by e-mail, please use the subject line 'Application for Contract Employee'. |
| 履歴書の取り扱いについて |
提出していただいた書類（履歴書等）は、採用審査の用途に限り使用されます。漏洩することのないよう厳重に管理され、選考業務を担当する職員のみに参照を許可します。なお、履歴書等は返却いたしません。不採用者の履歴書等は、当所規程に則り除却致します。
Submitted documents (CV etc.) will be used for recruitment purposes only, and strictly under the management of the staffs who are in charge of recruitment. The application documents will not be returned. Unsuccessful applicants' documents will be disposed according to AIST's rules and regulations. |
| 備考 |
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連絡先 |
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このページについてのお問い合わせは aist-keiyakubosyu-hp-ml@aist.go.jp までお願いします。
※ 本募集内容に関するご質問は、それぞれの問い合わせ先の担当者までお願いします。
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