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 | ： | 12 |
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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 | |
| 2025/6/9 | 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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| 2025/10/31 | 2025-airc_0030 | 言語情報研究チーム 高村大也 |
若干数 | LLMを含む生成AIの開発、およびその周辺技術や応用技術の開発 | |
| 2025/12/8 | 2025-airc_0043 | Agentic AI Research Team エージェントAI研究チーム |
one postdoctoral researcher position 一名 |
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 an outstanding postdoctoral researcher specializing in NLP or applied mathematics/statistics/computer science, willing to specialize their research on large language models (LLMs). The successful candidate will contribute to the development of trustworthy LLMs by focusing on either uncertainty quantification or how uncertainty should be expressed to users. Key Research Areas: ・Uncertainty modelling ・Aleatoric and Epistemic uncertainty decomposition ・Reasonning under uncertainty ・Mitigation of hallucination in LLMs Key Responsibilities and Focus Areas: ・Develop uncertainty quantification techniques tailored for a multi-modal setting ・Design frameworks to evaluate valuable LLMs' responses beyond simple correctness (e.g., cautiousness, informativeness or consistency) ・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 conferences or journals in applied mathematics/statistics/AI/ML/NLP 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）は、自然言語処理（NLP）または応用数学・統計学・コンピュータサイエンスを専門とし、大規模言語モデル（LLM）に関する研究に意欲的な優秀なポスドク研究者を募集しています。採用された方は、不確実性の定量化、あるいは不確実性をユーザーにどのように表現すべきかに焦点を当て、信頼性の高いLLMの開発に貢献していただきます。 主な研究分野： ・不確実性モデリング ・偶然性および認識論的不確実性分解 ・不確実性下における推論 ・LLMにおける幻覚の軽減 主な業務および研究課題： ・マルチモーダル環境に適した不確実性定量化手法の開発 ・LLMの応答を単なる正確性（例：慎重さ、情報提供性、一貫性）を超えて評価するためのフレームワークの設計 ・LLMによって生成された応答における幻覚、誤情報、またはバイアスの調査と軽減 ・構造化された知識（例：グラフ）と記号推論を活用し、モデルの堅牢性と解釈可能性を向上させる ・学際的な研究者と協力し、実世界での応用のためのエージェントを構築する ・応用数学／統計学／AI／ML／NLPにおけるトップレベルの会議またはジャーナルへの論文投稿 |
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| 2026/1/7 | 2026-airc_0002 | デジタルヒューマン研究チーム 叶賀卓 |
若干名 | 適応性・安全性・評価指標を備えたAIモデルの継続学習技術開発 | |
| 2026/1/27 | 2026-airc_0004 | デジタルヒューマン研究チーム 叶賀卓 |
若干名 | AIモデルからの個人情報漏洩軽減技術の研究開発 | |
| 2026/1/23 | 2026-airc_0009 | デジタルヒューマン研究チーム 叶賀卓 |
若干名 | PIRセンサを用いた位置姿勢推定技術開発 | |
| 2026/1/23 | 2026-airc_0011 | デジタルヒューマン研究チーム 叶賀卓 |
若干名 | 生体信号基盤モデルに関する技術開発 | |
| 2026/2/3 | 2026-airc_0016 | 実体知能研究チーム Floris Erich |
1 | Vision-Language-Actionモデルに具体的な安全制約を組み込む研究Research on embedding concrete safety constraints into Vision-Language-Action models | |
| 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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| 2025/11/28 | 2025-ipri_0011 | 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のAI安全性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、AI安全性、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、グラフニューラルネットワークを用いた応用に関する研究など。 (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) 動的グラフに関する研究開発 動的グラフに関する安全性に関する研究開発など。 # Background The Data Platform Research Group, Intelligent Platforms 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 AI safety 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, AI safety, 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 for applications using 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 for safety on dynamic graph For example, applying graph neural network technology for annomaly detection on dynamic graph data. |
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| 2026/2/6 | 2026-ipri_0002 | 超分散アーキテクチャ研究グループ |
若干名 | 超分散アーキテクチャ研究グループでは、クラウドからエッジ、デバイスに至るまでの超分散コンピューティングコアにおいて、アプリケーションの高性能化・高機能化を支える基盤技術や、エッジと連携して大規模AI計算を支えるクラウド技術の研究を推進しています。 クラウドでは高スループット、エッジでは低レイテンシが求められる中、リアルタイム性・省エネ・高性能化という課題に対し、ハードウェアとソフトウェアの協調設計（Co-design）による研究を進めています。さらに、産総研内外との連携を通じて、新たな半導体技術に基づく次世代技術の研究開発も進めています。 産総研第一号契約職員（ポスドク）として、グループが推進する研究プロジェクトに参画し、プロジェクトの目標達成に向けて主体的に研究活動を行っていただきます。研究課題の設定から、新たな手法の検討・考案、評価・検証、論文執筆に至るまで、受け身ではなく、自ら責任を持って研究を推進することが求められます。特に、研究成果の発信を重視し、国内外の学術論文誌・国際会議等への論文投稿を積極的に行っていただきます。 研究は、個人の関心のみに基づくものではなく、プロジェクトの目的や全体方針、研究コンテキストを十分に理解した上で実施していただきます。プロジェクトの方向性に沿った研究を行い、自身が担当する研究内容や成果については自ら責任を持つことが求められます。 また、研究所およびプロジェクトで定められた各種ルールや手続きを正しく遵守した上で、研究成果の最大化を目的として、産総研内外の研究者や関係機関と積極的に連携して研究を推進していただきます。周囲との円滑なコミュニケーションと協調性を重視し、チームの一員として議論・検討を重ねながら、プロジェクト全体への貢献が期待されます。 当研究グループは国際的なメンバー構成であり、日本語を母語としない方の応募も歓迎します。研究活動や日常的なコミュニケーションにおいて英語を用いる場面も多く、多様なバックグラウンドを持つ研究者が活躍しています。 一方で、研究を円滑に進め、責任ある研究管理を行うためには、日本語のみで提供される各種情報（研究所内の手続き、ルール、連絡事項等）についても内容を正しく理解することが求められます。機械翻訳等の支援ツールを適切に活用しても構いませんが、最終的には自身の責任において情報を理解し、適切に対応できることが必要です。 The Continuum Computing Architecture Research Group conducts research on fundamental technologies that support high-performance and highly functional applications on ultra-distributed computing cores ranging from the cloud to the edge and devices. We also promote research on cloud technologies that support large-scale AI computing in collaboration with edge systems. While high throughput is required in the cloud and low latency is required at the edge, we address challenges such as real-time performance, energy efficiency, and high performance through hardware–software co-design. In addition, through collaborations both within and outside AIST, we are advancing research and development of next-generation technologies based on novel semiconductor technologies. As a Postdoctoral Researcher (AIST Contract Employee Type I), you will participate in research projects promoted by the group and engage in research activities proactively toward achieving the project goals. You are expected to take responsibility for driving your research independently, from setting research topics, devising and exploring new methods, and conducting evaluation and validation, to writing research papers, rather than working in a passive manner. In particular, active dissemination of research outcome is emphasized, and you are expected to actively submit papers to domestic and international academic journals and conferences. Research activities should not be based solely on personal interests, but should be conducted with a thorough understanding of the project objectives, overall policies, and research context. You are required to conduct research aligned with the project direction and to take responsibility for the research topics and outcome you are in charge of. In addition, while properly complying with various rules and procedures defined by the institute and the project, you are expected to actively collaborate with researchers and related organizations both within and outside AIST in order to maximize research outcomes. Smooth communication and cooperativeness with surrounding members are essential, and contributions to the project as a whole are expected through discussions and examinations as a member of the team. Our research group has an international member composition, and applications from candidates whose native language is not Japanese are welcome. English is frequently used in research activities and daily communication, and researchers with diverse backgrounds are active in the group. On the other hand, in order to conduct research smoothly and carry out responsible research management, it is necessary to properly understand information provided only in Japanese (such as internal procedures, rules, and announcements of the institute). While it is acceptable to appropriately use support tools such as machine translation, candidates are ultimately required to understand such information on their own responsibility and respond appropriately. |
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| ■ | 連絡先 |
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