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東京都の研究職（応用研究員）の求人182件応募資格・募集要項・仕事内容を見る
研究員または特別研究員
53.6万円/月〜
※ 月給提示。年額は賞与を含まないため算出していません
- 勤務地
- 東京都中央区
- 休日
- 土日
- 雇用形態
- 契約社員
どんな仕事かAIによる生成
材料科学向けマルチモーダル基盤モデルの研究開発において、材料計測データを学習可能な表現へ落とす部分を担当します。モダリティ別データ仕様や学習コーパスの計測データ側の設計と品質管理、PSPPの連関の表現設計、評価ベンチマークの設計とモデル出力の物理的妥当性評価を行います。
この求人に応募
応募資格
必須
各職種共通
- 研究室内外の協力者と円滑なコミュニケーションを図り、連携、協調して業務に従事できる方。 材料計測・キャラクタリゼーションの実務経験を有する方。回折、分光、熱分析、電子顕微鏡、組成分析のいずれかについて、測定量が物理的に何を意味するかを説明でき、データの品質と限界を判断できること。
- データ指向の研究経験。マテリアルズインフォマティクス、ハイスループット実験・自律実験、材料データベースの構築、計測データの解析のいずれか。
- 深層学習・機械学習の実装経験は必須としません。モデルの実装はチーム内で担当します。Python を用いたデータ処理の経験、機械学習を計測データに適用した経験があれば尚可。
- 「職務内容」に関連する分野での博士号取得者。
- 「職務内容」に関連する分野での博士号取得者（着任までに取得見込みを含む）で、博士号取得後5年以内の方。
募集要項最終確認 10/28
- 職種
- 研究職（応用研究員）
- 雇用形態
- 単年度契約の任期制職員で、評価により採用から2029年3月末までを上限として契約更新可能。原則として2ヶ月の試用期間有り。
- 給与
- 53.6万円/月〜
- 給与の詳細
- 給与は、経験、能力、実績に応じた年俸制で、固定給と変動給により構成されます。変動給額は経験、能力、実績に応じて毎年度決定されます。裁量労働手当、通勤手当、住居手当の支給有り。採用時の裁量労働手当月額及び年俸月額の合計は、研究員は536,065円以上、特別研究員は382,610 円以上になります。
- 手当
- 裁量労働手当通勤手当住居手当
- 勤務地
- 〒103-0027 東京都中央区日本橋1-4-1日本橋一丁目三井ビルディング15階
- 転勤
- 業務上の必要が生じた場合、規程に基づき、勤務地の変更を命じることがあります。
- 働き方
- 自宅等を就業場所とする在宅勤務制度はありますが、今回募集するポストは、勤務地への出勤を前提としています。このため、在宅勤務制度は原則として利用できません。
- 勤務時間
- 専門業務型裁量労働制適用で、1日7時間30分就業したものとみなされます。
- 休日・休暇
- 土日祝日年末年始（12月29日-1月3日）当研究所設立記念日年次有給休暇（採用月に応じて最大年20日）特別有給休暇（子の看護、介護など）ワークライフバランス休暇（採用月に応じて最大年7日）産前産後休業、育児休業、介護休業制度等あり。
- 福利厚生
- 理研共済会（互助組織）に要入会。※科学研究費助成事業（科研費）の申請資格有り
- 社会保険
- 社会保険の適用有り。
- 受動喫煙対策
- 敷地内全面禁煙。
- 業務の変更の範囲
- 上記職務内容の範囲で行います。
- 就業場所の変更の範囲
- 勤務地の変更を命じることがあります。
- 経験年数
- 5年以上
- 学歴
- 大学院修了以上
- 選考の流れ
- 応募書類を受領次第、随時書類審査を行い、合格者のみ面接（研究員2回、特別研究員1回）。面接はオンラインで行い、30分程度の研究発表と質疑を含みます。本選考に関する採用決定（内定）の通知は、研究所からの雇用契約書の提示、または、内定通知書の提示によって行います。
- 掲載日
- 2026/10/27 16:49（2日前）
- 最終確認
- 2026/10/28 22:49（1日前）
仕事内容
部署の概要
- 今回は、JST 先端AI科学研究推進事業（ARiSE）戦略ターゲット型（T1-1）「AI for Materialsを実現するマテリアルAI基盤の構築」（物質・材料研究機構、統計数理研究所等との共同、研究開発期間 2026年10月〜2029年3月）において、マテリアル汎用基盤モデルの構築を担当する研究員を募集します。
募集職種、募集人数
- 研究員または特別研究員 若干名
- 募集職種の位置付けは以下の通りです。
- 研究員
- チーム等の研究課題等を実施する。
- 特別研究員
- 上位職者の育成指導を受けて、チーム等の研究課題等を実施する。
職務内容
- 材料科学向けマルチモーダル基盤モデルの研究開発のうち、材料計測データを学習可能な表現へ落とす部分を担当していただきます。具体的には以下を担当します。
- 1.モダリティ別データ仕様の策定。回折（XRD・粉末回折・多相）、分光（XPS・XAS・ラマン・赤外・NMR・EELS）、熱分析、電子顕微鏡、組成表、合成・プロセス条件、メタデータの各モダリティについて、測定量の物理的な意味を踏まえた表現形式・正規化・不変量の扱いを定義する。
- 2.ARIMデータ・文献・実験記録・材料データベースから学習コーパスを構築する際の、計測データ側の設計と品質管理。
- 3.プロセス—組織—物性—性能（PSPP）の連関を、モデルの入出力としてどう表現するかの設計。
- 4.材料科学向け評価ベンチマーク（構造—物性推論、物性予測、合成計画）の設計と、モデル出力の物理的な妥当性の評価。
- モデルの学習・推論の実装、分散学習基盤の整備は、チーム内の他のメンバーが担当します。本ポジションは、何をどう表現すべきかを決める側です。
- 契約期間中または契約更新時に業務変更がある場合は、上記職務内容の範囲で行います。
この求人は、国立研究開発法人理化学研究所の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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募集元の採用ページから応募できます
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