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Job offer curation - ⁨ICML⁩

Offers

データサイエンティスト

マツダ株式会社

  • AI
  • Python
  • データ分析
  • 機械学習
  • データサイエンス
  • プログラミング
  • PyTorch
  • 深層学習
  • R
  • 業務改善

【採用背景/ミッション】 100年に一度の大変革期にある自動車業界において、マツダは「人と IT の共創によるマツダ独自の価値創造」として、グローバルで全領域のデータが瞬時に共有され、人とAIが協調し、圧倒的短期間で高価値の製品/サービスを提供できる仕組み・体制の構築に取り組んでいます。今回入社頂く方には、この一員として加わって頂きます。 【職務概要】 統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。 具体的には以下のような業務を予定しております。 ・データ分析 ・解析データのレポートの見える化(可視化) ・プログラミング(解析、シミュレーション等) <変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり 【配属チーム】 全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しております。現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しております。また、当チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業(MaaS)」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務/活動領域をアサインさせて頂きます。 【ポジション特長】 ・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。 ・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。

  • Salary ⁨¥⁩⁨4,600,000⁩ - ⁨12,000,000⁩
  • Work Location 東京都, 広島県
  • Company employee count Over 10,000

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シニアリサーチサイエンティスト(言語プログラム)

楽天グループ株式会社

  • ML
  • Python
  • JAVA
  • Linux
  • C++
  • PyTorch
  • C
  • Spark
  • Hadoop
  • NLP

RakutenのLanguageプログラムは、NLPとML技術を使用して製品カタログを自動的に作成し、非構造化の製品タイトル、説明、画像から構造化情報を生成することを目指しています。NLP分野での強力な研究バックグラウンドを持ち、Languageプログラムに参加する意欲のある研究者を募集しています。

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リサーチエンジニア(LLM開発)

株式会社ELYZA

  • Python
  • 機械学習
  • 生成AI
  • GitHub
  • Docker
  • LLM
  • Git
  • Kubernetes
  • 研究開発
  • API

ELYZAについて ELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションのもと、LLM(大規模言語モデル)の研究開発と社会実装を目指すAIカンパニーです。技術探索に留まらず、研究成果を速やかに事業へ繋げ、生成AIがあたりまえに使われる社会の実現を目指しています。 募集背景 ELYZAの研究開発チームは、生成AI技術の研究開発を通じて社会実装を推進し、その成果を社内の事業成長へと結びつけるとともに、得られた知見を広く社会に還元することをミッションとしています。 現在、KDDIとの業務提携により大規模な計算基盤の整備が進み、研究開発をさらに加速できるフェーズに入りました。基盤モデルの研究開発ではモデル規模や学習データ量、利用する計算資源が急速に拡大しており、分散学習を前提とした実験設計・実装の重要性が高まっています。 そこでELYZAでは、大規模な計算資源を活用したLLM(事前学習・事後学習)の研究開発に強みや意欲を持ち、エンジニアリングと研究の両面で専門性の向上を志向される方を募集しています。 求める期待・役割 リサーチエンジニアとして、大規模基盤モデルの学習・評価などに関わる実験基盤を構築し、高速かつ確かな仮説検証を実現することで研究開発を前に進める、エンジニアリング面での中心的な役割を担っていただきます。 アルゴリズム開発・実験・分析: モデル性能向上のためのアーキテクチャ改良や学習手法の最適化 実験パイプラインの設計・開発: 基盤モデルの追加事前学習(Continual Pre-training)、事後学習(SFT/RLHF等)、評価システムの構築・運用 生産性向上への寄与: コード品質管理、実験管理、モニタリング基盤の整備による開発サイクルの高速化 プロトタイピング: プロプライエタリモデル的APIや自社モデルを活用した、実用可能性を探るデモ開発 研究開発のリード: LLM領域における未知の研究課題の特定とソリューションの提示 ※「研究寄り」「実装(開発)寄り」どちらのキャリアパスも歓迎します。 本ポジションの魅力 国内最大級の計算資源を活用した基盤モデルの研究開発を通して、研究とエンジニアリングの両面で専門性を高めることができる ソリューションチームやプロダクトチームと密に連携しながら、実社会の課題解決を目的とした研究開発に携わることができる 経産省「GENIAC」や産総研プロジェクトなど、大規模な国策プロジェクトにも参画できる 高品質データ作成を内製化しており、データ設計からモデル改善まで一貫したデータ駆動型の研究サイクルを高速で回すことができる

  • Salary ⁨¥⁩⁨6,000,000⁩ - ⁨15,000,000⁩
  • Work Location 東京都
  • Company employee count 11 to 100

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