⁨CVPR⁩関連の求人⁨20⁩選

【研究内容】 ・深層表現学習の基礎・応用に関する研究開発。 世界モデルを中心に、より賢い機械を実現する、また知能の原理を解明するための研究開発を広く行っています。 外界をモデル化する基礎的な方法論の構築、あるいは自然言語処理やロボティクス領域での研究推進を担っていただきます。 研究テーマの例は下記の通りですが、これに縛られず、世界モデルというコンセプトに共感して主体的にテーマを設定できる方を広く募集します 　例）深層生成モデル (VAE, GAN, Flow, 拡散モデル等） 　　　自己教師あり学習 　　　大規模モデルの構築 　　　深層学習の基礎研究（宝くじ仮説、ネットワークアーキテクチャ探索等） 　　　強化学習・ロボティクス（特にシミュレータを活用した方策の獲得、実世界転移） 　　　自動運転に関する画像認識技術（特に動画認識、動画予測等） 　　　自然言語処理・意味理解（特にTransformerなどの最近の進展に関する研究、マルチモーダルデータの活用等） 【業務内容】 ・機械学習×脳・神経科学（NeuroAI分野）からの知能に関する研究・開発 /////////【参考情報】///////////////////////////////////////////////////// ▼松尾研究所 求人一覧 https://herp.careers/v1/matsuoinst/ ▼月２回・採用説明会開催中 http://bit.ly/3zSs6oD ▼社員インタビュー 「ディープラーニングのその先へ。脳・神経科学の知見を活かし、ブレイクスルーを目指す。」 （小川雄太郎さんインタビュー・前編） https://www.wantedly.com/companies/company_4744893/post_articles/447322 「より良い知能を創り出すことで、人間の知能を理解したい。その知見を人間の「教育」に役立てることが夢。」 （小川雄太郎さんインタビュー・後編） https://www.wantedly.com/companies/company_4744893/post_articles/447554 /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

ロボット制御・動作生成のための大規模基盤モデルの研究開発を担当します。具体的には、深層学習・深層強化学習・階層的強化学習などの学習理論を活用し、ロボットの動作生成を実現する基盤モデルの構築を行います。また、そのために必要なデータ基盤の設計・構築も重要な業務となります。日々の業務では、最新の論文サーベイを行い、先行研究の手法を検証・実装し、自らも研究成果を論文として執筆・発表します。国内最大規模の計算基盤を活用して、Embodied AIの最先端研究に従事し、ロボットシステムの構築やロボットコーディングを通じて、実際のロボット制御に関する実装も行います。チーム開発においては、GitHubなどのプラットフォームを使用した協働作業も含まれます。

職務内容 ・Training of foundational image, video and multimodal generation models, ensuring advanced performance and scalability. ・Translate cutting-edge research into practical solutions by investigating downstream applications that enhance the model’s business value and delivering actionable insights directly to the product team. ・Disseminate your findings at premier international conferences, showcasing your work to the global research community and forging connections with leading experts. ・ 大規模な画像・動画・マルチモーダル生成モデルの開発。 ・ プロダクトチームと連携し研究成果を実用的なプロダクトに繋げる。そのために市場の動向を調査し知見を収集。 ・ トップカンファレンスでの研究成果の発表。グローバルな研究者コミュニティとのつながりを構築。 応募資格（必須） ・(For research scientist role) First-author publications on visual or multimodal generation (or related topics), in prestigious conferences and journals (such as ICCV, CVPR, NeurIPS, ICML, ICLR, ECCV, ACL, TPAMI, IJCV, or equivalent). ・(For research engineer role) Hands-on experience in (large-scale) generative model training or fine-tuning. ・Master’s or Ph.D. in Computer Science, Data Science, or a related field. Strong background in computer science and data science principles. ・Proven research (for research scientist role) or industrial (for research engineer role) experience in visual generation and/or multimodal generation. ・Willing to work collaboratively within a team. ・Proficiency in PyTorch or similar deep learning frameworks for model training/finetuing. ・(Solid) Understanding of recent visual generative model (i.e., diffusion/flow matching/AR), and experience of training/finetuning those models. ・Self-motivated with a passion for continuous learning and staying abreast of new technologies. ・Willing to engage in industrial research aimed at developing practical solutions for real-world applications, rather than focusing solely on academic publications. ・Research Scientist の場合：ICCV、CVPR、NeurIPS、ICML、ICLR、ECCV、ACL、TPAMI、IJCV などトップカンファレンス／ジャーナルで視覚またはマルチモーダル生成に関する第一著者論文を発表していること。 ・Research Engineer の場合：大規模生成モデルの学習またはファインチューニングに関する実践的経験があること。 ・ コンピュータサイエンス、データサイエンス、または関連分野の修士号／博士号を