━━━━━━━━━━━━━━━━━ コーピーについて ━━━━━━━━━━━━━━━━━ 私たちは、エラーが重大な結果をもたらす可能性のある “ミッションクリティカル” な分野にAIを導入し、安全で確実な運用を実現することを目指しています。 医療、インフラ、製造など、ひとつのエラーが人命や社会インフラに直結する領域では、AIには高い水準の透明性・信頼性・品質保証が求められます。コーピーは、説明可能AI（XAI）とAI品質保証（QAAI）を核に、そのようなミッションクリティカルな現場にAIを安全に実装することに取り組んでいます。 私たちがつくるのは、技術的に優れたシステムだけではありません。「このAIなら信頼できる」と現場の人が感じられるAIです。 当社には、東京大学、ケンブリッジ大学、オックスフォード大学、INRIA、清華大学など、世界トップレベルの研究機関出身のエンジニア・研究者たちが在籍しています。80%以上が海外にルーツを持ち、異なる文化・視点・専門性を持つメンバーが、共通のミッションのもとで働いています。 AIの信頼性を社会に証明する ― その挑戦に、ともに取り組む仲間を探しています。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本ポジションについて ━━━━━━━━━━━━━━━━━ 日本政府との防衛関連プロジェクトにおいて、基盤モデル（Foundation Model / LLM / VLM / マルチモーダルモデル等）を、研究の域に留めず、ミッションクリティカル領域で動作するシステムとして社会実装することを担う、基盤モデルR&Dエンジニアのポジションです。 現在プロジェクトはすでに進行しており、成果も出始めています。今後は特許出願や論文発表も視野に入れながら、研究と実装の両輪を高速に回していくフェーズに入っています。 本ポジションでは、単なるモデル研究に留まらず、「実世界で安全に運用可能な基盤モデル」を設計・実装し、社会課題の解決に繋げることに取り組みます。 “論文の中で終わる研究”ではなく、“社会インフラや現場で実際に使われるAI”を実現したい方にとって、国内でも希少な環境です。 また、基盤モデル × ミッションクリティカルという、まだ確立された実践知が存在しない先端領域において、研究テーマの提案から実装・社会実装まで、大きな裁量を持って推進いただきます。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ 主な業務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ────────────────── 01. 基盤モデルの研究開発 ────────────────── ・LLM / VLM / マルチモーダルモデル / 拡散モデル等の研究開発 ・モデル設計、事前学習、ファインチューニング、評価の推進 ・世界モデルや生成AI技術を活用した高度な研究開発 ────────────────── 02. XAI・QAAIとの融合によるAI Safety実装 ────────────────── ・説明可能AI（XAI）技術との統合 ・AI品質保証（QAAI）を踏まえたモデル設計 ・信頼可能な基盤モデルシステムの構築 ────────────────── 03. ミッションクリティカル領域への適用 ────────────────── ・防衛・インフラ・製造等の現場で動作するAIシステムの設計 ・安全性・品質・信頼性を考慮したアーキテクチャ設計 ・実運用を見据えた性能検証・品質改善 【必須（MUST）】 ・深層学習および基盤モデルに関する深い知識 ・基盤モデル（LLM / VLM / 拡散モデル等）に関する、査読付き国際会議または学術論文誌での筆頭著者としての発表実績 ・Pythonを用いた機械学習実装経験 ・ビジネスレベルの日本語 ※業務内容の一部に、防衛関連法規に基づく制限のため、日本国籍を持たない方が従事できないプロジェクトを含む場合があります。書類選考時に国籍確認を実施する場合があります。 【歓迎（WANT）】 ・NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / EMNLP / CVPR / ICCV 等の国際トップ会議での採択経験 ・Google Scholar被引用数25件以上、または複数本の研究成果 ・コンピュータサイエンス、統計学、物理学等におけるPhD / MS ・大規模分散学習の実務経験 ・LLM / VLM / マルチモーダルモデルの学習・推論最適化経験 ・AIシステムの実装・社会実装経験 ・CUDA / PyTorch / DeepSpeed / Ray 等の利用経験 ・英語での研究コミュニケーション能力