必要な条件/経験:
- 学士号を取得していること（同等の実務経験でも可）。
- 1 つ以上のプログラミング言語を使用してソフトウェアを開発した 5 年以上の経験。
- ソフトウェア プロダクトのテスト、メンテナンス、またはリリースに携わった 3 年以上の経験と、ソフトウェアの設計とアーキテクチャに携わった 1 年以上の経験。
- JAX、TensorFlow、PyTorch などの ML フレームワークの使用経験。
望ましい経験/スキル:
- コンピュータ サイエンスまたは関連する技術分野の修士号または博士号。
- 3D 仮想環境、シミュレータ、ビデオゲーム向けのエージェントを構築した経験。
- ゲーム開発、コンセプト、コミュニティに関する専門知識。
- LLM の内部構造（一般的なトレーニング パイプライン、トレーニング / 推論の計算特性など）を深く理解していること。深層強化学習（RL）、LLM 推論、模倣学習、メモリベースのアーキテクチャ、ビジョン言語モデル（VLM）、ビジョン言語アクション（VLA）モデルに関する知識。
- 研究とエンジニアリングが協働する環境において、技術関係者向けに堅牢な技術アセット（共有ライブラリ、フレームワーク、モデルなど）を設計、実装、保守した実績、および OSS への貢献経験。
About the job
DeepMind は、Atari、囲碁、StarCraft をマスターした初期の AI のブレークスルーや、SIMA エージェントによる最近の研究など、ゲームと長年にわたって深い関わりを持っています。マルチモーダル エンボディド ゲーミング エージェントの構築に注力する東京チームでは、意欲的で革新的なリサーチ エンジニアを募集しています。
この職種では、研究者やエンジニアと協力して、複雑でオープンエンドな環境で正確なリアルタイム アクションを認識、推論、計画、実行できるエンボディド ゲーミング エージェントを開発していただきます。マルチモーダル大規模言語モデル（LLM）、ビジョン言語アクション（VLA）モデル、コンテキスト内学習（ICL）、教師ありファインチューニング（SFT）、強化学習（RL）の最新の進歩を活用して、エンボディド インテリジェンスの根本的な課題を解決します。これらのアーキテクチャを活用して、概要レベルの長期計画と詳細レベル・高頻度の運動制御との間のギャップを埋め、充実した仮想テストベッド（高忠実度の 3D シミュレーションやサンドボックス ゲームなど）でタスクを適応的に習得できるエージェントを作成します。
この職種は、AI 追求の最前線に立つまたとないチャンスです。エンボディメントの「難題」を解決する有能なチームに加わり、長期的なタスクを自律的に解決し、膨大なマルチモーダル メモリから学習し、まったく未知の世界を一般化する取り組みに携わっていただきます。AI エージェントの可能性を広げることに情熱を注ぎ、適応型インテリジェンスの次なる時代を定義したいとお考えの方は、ぜひご応募ください。
AI は、人類にとって最も革新的な発明の一つとなるでしょう。Google DeepMind は、トップクラスの学際的チームを擁する先駆的な AI ラボです。複雑な課題をグローバル規模で解決し、数十億人のユーザーのために高品質かつ革新的なプロダクトをいち早く届けるべく、AI 開発の推進に注力しています。Google では、安全性と倫理を常に最優先事項として、テクノロジーを広く公共の利益と科学的発見のために使用しています。
Google は、複数の分野にわたって限界を押し広げています。Google のグローバル チームでは、チーム一丸となって優れた成果を達成しようとする意欲的な人材に、多様な学習機会とさまざまなキャリアパスを提供しています。
Responsibilities
- マルチモーダルな認識、推論、正確なリアルタイム実行をシームレスに統合するエージェント アーキテクチャを開発、最適化する。
- 教師ありファインチューニング、強化学習、模倣学習、コンテキスト内学習を利用して、トレーニング レシピを構築、スケーリングする。
- エージェントが長期にわたって推論し、メモリを効果的に活用して複雑な長期タスクを解決できるようにする高度なシステムを設計する。
- エージェントが新しい環境に適応し、テスト時に経験から学習できるようにする機能を研究し、実装する。
- 仮想環境内に厳格なベンチマークを確立し、未知の環境における汎用