契約職員募集 臨海副都心センター 情報・人間工学領域
| 領域 | ： | 情報・人間工学領域 |
| 募集区分 | ： | 第一号職員 |
| 勤務地 | ： | 臨海副都心センター |
| 件数 | ： | 7 |
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| 更新日 | 公募No | 募集担当 | 募集人員 | 業務内容 | |
| 2024/8/27 | 2024-digiarc_0009 | 超分散トラスト研究チーム |
1～2名 | ソフトウェア制御によるネットワークセキュリティの自動制御に関する研究 ソフトウェアによりネットワークの状態を制御・監視することで、ネットワークのセキュリティを常時維持する技術に関する研究を行う。関係する1つまたは複数のNEDOプロジェクトに従事し、ゼロトラストセキュリティと境界防御の融合、広域通信のセキュリティ特性の監視などに研究成果を応用する。 |
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| 更新日 | 公募No | 募集担当 | 募集人員 | 業務内容 | |
| 2024/1/23 | 2024-airc_0004 | 知識情報研究チーム |
若干名 | Natural Language Processing / Image Processing / Video Processing | |
| 2025/6/12 | 2024-airc_0048 | 知的メディア処理研究チーム Intelligent Media Processing Research Team 深山 覚 Satoru Fukayama |
若干名 | # 背景 産業技術総合研究所人工知能研究センター知的メディア処理研究チームでは、音響や振動波形データの汎用的な自己教師あり事前学習モデルである基盤モデルの構築と利活用に関する研究開発を行っています．特に音響信号処理・音声言語処理・音楽情報検索・地震波形処理などの人工知能技術の研究開発を通じて、人間の専門技能を要する処理をAIと協働する方法を考え、社会課題の発見・定式化・解決に取り組んでいます。 # キーワード 音響信号処理、音声言語処理、音楽情報検索、地震波形処理 # 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) 音響・音楽に関する人工知能技術の研究開発 音声言語処理に関する研究、音楽情報検索に関する研究など。 (2) 振動波形データに関する人工知能技術の研究開発 回転機器の異常検知に関する研究、地震波形処理に関する研究など。 # Background The Intelligent Media Processing Research Team at the Artificial Intelligence Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) conducts research and development on self-supervised learning models or foundation models and leveraging them to process acoustics and vibration data. In particular, the team developts artificial intelligence technologies on acoustic signals, speech and languages, music, and seismic signals. The team finds, formulates, and solves social problems by exploring ways to collaborate with AI on tasks that require human expertise. # keyword acoustic signal processing, spoken language processing, music information retrieval, seismic signal processing # Work description The successful candidate will conduct research on one of the following topics. (1) Research and development on acoustics and music For example, research on spoken language processing, or music information retrieval. (2) Research and development on vibration data For example, research on anomaly detection with vibration data, or seismic signal processing |
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| 2025/6/9 | 2025-airc_0019 | Agentic AI Research Team エージェントAI研究チーム |
a few postdoctoral researcher positions 若干名 |
The Artificial Intelligence Research Center (AIRC) at the National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) is a government-affiliated research institute committed to advancing next-generation artificial intelligence. We focus on foundational and applied AI research with real-world impact. The Agentic AI Research Team (AART) is seeking outstanding postdoctoral researchers specializing in multimodal AI (e.g., vision, language, and structured data) and conversational systems. The successful candidate will contribute to the development of multimodal AI systems and evaluation frameworks to ensure safe, reliable, and human-aligned interaction. Key Research Areas: ・ Human-centric AI and responsible design ・ Dialogue modeling and interactive agents ・ Human-robot collaboration ・ Multimodal learning from images, videos, text, and graphs ・ Mitigating hallucination in large language models (LLMs) ・ Knowledge graphs for reasoning and retrieval ・ Natural language understanding and generation Key Responsibilities and Focus Areas: ・ Develop intelligent systems capable of interacting with humans through multiple modalities ・ Design frameworks to evaluate safety, trustworthiness, and alignment of AI outputs with human user intentions ・ Investigate and mitigate hallucination, misinformation, or bias in LLM-generated responses ・ Leverage structured knowledge (e.g., graphs) and symbolic reasoning to enhance model robustness and interpretability ・ Collaborate with interdisciplinary researchers to build agents for real-world applications ・ Contribute to publications in top-tier AI/ML/NLP conferences and journals 産業技術総合研究所 （AIST）の人工知能研究センター（AIRC）は、次世代人工知能の発展を目的とした、政府系の研究機関です。AIRCでは、基礎から応用に至るまで、実世界でのインパクトを重視したAI研究を推進しています。 エージェントAI研究チーム（AART）では、マルチモーダルAI（例：画像、言語、構造化データ）および対話システムに専門性を持つ優秀なポスドク研究員を募集しています。採用者は、人間との安全かつ信頼性の高いインタラクションを実現するためのマルチモーダルAIシステムおよび評価フレームワークの開発に貢献していただきます。 主な研究分野： ・ 人間中心のAIおよび責任ある設計 ・ 対話モデリングおよびインタラクティブエージェント ・ ヒューマン・ロボット・インタラクション ・ 画像、映像、テキスト、グラフを用いたマルチモーダル学習 ・ 大規模言語モデル（LLM）における幻覚（ハルシネーション）の抑制 ・ 推論や検索を支援する知識グラフ ・ 自然言語の理解と生成 主な業務および研究課題： ・ 複数のモダリティを通じて人間とインタラクション可能な知能システムの開発 ・ AI出力の安全性・信頼性・人間の意図との整合性を評価するためのフレームワーク設計 ・ LLMによる応答に含まれるハルシネーション、誤情報、バイアスの検出と対策 ・ 構造化知識（例：グラフ）や記号的推論を活用したモデルの堅牢性と解釈性の向上 ・ 異分野の研究者との連携による実世界応用に向けたエージェントの構築 ・ AI／機械学習／自然言語処理分野のトップカンファレンスやジャーナルへの論文投稿 |
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| 更新日 | 公募No | 募集担当 | 募集人員 | 業務内容 | |
| 2025/1/15 | 2025-icps_0002 | オートメーション研究チーム 元田智大 |
若干名 | ロボティクス基盤モデルに関する研究 Research on Robotics Foundation Models |
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| 2025/2/27 | 2025-icps_0010 | オートメーション研究チーム Automation Research Team 板寺駿輝 Shunki ITADERA |
1名 | ヒューマン・ロボット・インタラクション（主に、遠隔操作や物理的インタラクションを通じたロボット制御モデルの学習や協働/協調作業の実現）に関する研究 Research on Human-Robot Interaction towards collaborative task and robot motion learning through teleoperation and physical interaction. |
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| 更新日 | 公募No | 募集担当 | 募集人員 | 業務内容 | |
| 2025/7/4 | 2025-ipri_0004 | データプラットフォーム研究グループ Data Platform Research Group 的野晃整 MATONO Akiyoshi |
若干名 | # 背景 産業技術総合研究所インテリジェントプラットフォーム研究部門データプラットフォーム研究グループでは、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および動的グラフに対する異常検知に関する研究開発を行っています。グラフデータは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。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。しかし、グラフデータに対する処理は、その複雑さに起因するスケーラビリティの問題に常に直面しています。我々は広く様々なグラフ処理や応用データを対象としていますが、特に注目している対象としては、盛んに研究が進めれているものの高コスト処理でスケーラビリティの問題を有するグラフニューラルネットワーク（GNN）や高いリアルタイム性が求めれるストリームグラフ処理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 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、異常検知、分散環境、並列処理、ディープラーニング、機械学習、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 Group, Intelligent Platform Research Division, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) conducts research and development on basic technologies and applications for large-scale graph processing, as well as research and development on anomaly detection for dynamic graphs. Graph data has been widely applied in various fields such as social networks, protein analysis, genetic research, and transportation systems. Real-world graph data, such as social networks, continues to grow exponentially, becoming huge data with tens or hundreds of millions of nodes and complex interconnections. However, processing graph data always faces scalability issues due to its complexity. We are working on research and development on the scalability of graphs in general, such as graph neural networks (GNNs), which are actively researched but have scalability problems due to high processing costs, and stream graph processing, which requires high real-time performance. # keyword Graph Processing, Graph Neural Networks, Stream Processing, Dynamic Graphs, Anomaly Detection, Distributed Environments, Parallel Processing, Deep Learning, Machine Learning, 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. |
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| ■ | 連絡先 |
| 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。 |