どんな仕事？
機械学習や生成AIの新しい手法を研究し、実験・評価・論文・プロトタイプを通じて性能や安全性を高めます。研究成果をプロダクトや社会実装へ橋渡しする役割も広がっています。
- 新しいモデルやアルゴリズムを設計する
- 実験データを集め再現性を確認する
- 評価指標や安全性の検証方法をつくる
- 研究成果を論文・コード・プロトタイプで共有する
F-008 / 成長職
AI／MLリサーチャー
新しいAIモデル・アルゴリズム・評価方法を研究し、次の技術の土台をつくる仕事です。
必要な力
数学・統計学習理論や最適化を理解する力
機械学習モデル設計・学習・評価の知識
実験設計再現性のある検証を行う力
プログラミングPython、PyTorch等で研究を実装する力
論文読解最新研究を理解し比較する力
探究心未解決問題を粘り強く追う力
どんな人に向いている？
- 深く考えることが好き
- 数理や実験が好き
- まだ答えのない問いに惹かれる
- 新しい発見を共有したい
- 長期的に学び続けられる
これは適性を決める診断ではありません。興味や得意は、学びと経験によって変化します。
どうやって学ぶ？
1
数理とCSを学ぶ線形代数、確率統計、アルゴリズムを学ぶ。
2
MLを実装する代表的なモデルを再実装し評価する。
3
論文を読む最新研究を追い、再現実験する。
4
研究テーマを持つ大学院、研究室、企業R&Dなどで成果を出す。
未来ではどう広がる？
基盤モデル、マルチモーダル、ロボティクス、AI安全性など研究領域が広がり、研究と実装の距離はさらに近づきます。
未来へのメッセージ
まだ誰も知らない答えを、実験と好奇心で一歩ずつ見つけよう。
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