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 | : | 第二号職員 |
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 | |
2022/11/25 | 2022-cpsec_0006 | 高機能暗号研究チーム 花岡 悟一郎 |
1名程度 | 高機能暗号技術とその応用技術の設計及び安全性評価に関する研究 | |
2023/10/17 | 2023-cpsec_0008 | ハードウェアセキュリティ研究チーム 川村 信一 |
1 | ハードウェアセキュリティに関わる実験、測定、取得データの処理、プログラム開発、ハードウェア設計など。 | |
2025/2/27 | 2024-cpsec_0001 | ハードウェアセキュリティ研究チーム 坂本純一 |
1 | ハードウェアセキュリティに関わる実験、測定、取得データの処理、プログラム開発、ハードウェア設計など。 | |
更新日 | 公募No | 募集担当 | 募集人員 | 業務内容 | |
2025/2/5 | 2025-airc_0014 | 社会知能研究チーム 大西 正輝 |
若干名 | 人工知能の社会実装に資する画像処理、音響情報処理、機械学習、最適化、マルチエージェントシミュレーション、ロボティクスに関する研究補助業務 | |
2025/7/2 | 2025-airc_0020 | Agentic AI Research Team エージェントAI研究チーム 浅田真生 |
a few 若干名 |
Research and Development to Enhance AI Safety: Software and system development to support the research and development of safety management technologies for data used in multimodal AI models based on large language models (LLMs) AIセーフティ強化に関する研究開発:LLMを基盤としたマルチモーダルAIモデル開発⽤データのセーフティ管理技術の研究開発のためのソフトウェアおよびシステム開発業務 |
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更新日 | 公募No | 募集担当 | 募集人員 | 業務内容 | |
2025/6/5 | 2025-ipri_0003 | 金 京淑 |
1名 | 機械学習データセットや、AIモデルなどの品質お応用サービス開発および研究成果広報 | |
2025/7/23 | 2025-ipri_0009 | 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の技術的の支援を行う。 (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 Provide technical support for research on any 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 |
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