メルカリがリサーチ・アドミニストレーターを募集??MercariがAI?

大学のリサーチ・アドミニストレーター(URA)は、JREC-INの公募要項を見ると1年契約の非常勤でしかも任期付きというものがほとんどです。

常勤(任期なし)のリサーチ・アドミニストレーター募集

そんな中で常勤のリサーチ・アドミニストレーター募集が目をひきましたが、大学ではなくてメルカリでした。

この度は、研究支援活動に対して真摯に、熱意をもって意欲的に取り組む人材を求めます。

  • プレアワード業務
  • ポストアワード業務
  • 産学連携支援

勤務地 東京都港区六本木6-10-1六本木ヒルズ森タワー
日比谷線六本木駅直結、大江戸線六本木駅徒歩4分 ※6月前後にオフィス増設のため、勤務地が東京都文京区本郷になる可能性もあり

募集期間 2019年12月20日 ~ 2020年01月31日 必着 適任者の採用が決まり次第、募集を締め切ります

(研究開発組織のリサーチ・アドミニストレーターの募集 JREC-IN D119121475

メルカリがリサーチ・アドミニストレーターに求める必要条件

どんな人が求められているのか、一部を紹介。

・大学、企業、公的機関等において研究開発、研究支援の実務経験
・研究者および社外関係者との協議・連絡・調整を円滑に行うことができる方
・大学等で競争的資金獲得支援の経験がある、あるいは企業等で競争的公的資金によるプロジェクトの採択・推進業務の経験がある方
・業務遂行に必要な文書作成能力、交渉能力及びプレゼンテーション能力を有する

(研究開発組織のリサーチ・アドミニストレーターの募集 JREC-IN D119121475

 

メルカリがリサーチアドミニストレーターを募集する理由

「mercari R4D」は2017年12月に設立した、社会実装を目的とした研究開発組織です。 R4Dは、研究(Research)と4つのD、設計(Design)・開発(Development)・実装(Deployment)・破壊(Disruption)を意味し、 研究開発と社会実装を目的としています。

この度は、研究支援活動に対して真摯に、熱意をもって意欲的に取り組む人材を求めます。業務の効率化、組織の活性化等、組織の課題を発見し改善策を自ら提案し実行できるフレキシブルな職場環境です。自ら組織をつくっていくことや、多くの関係者・関係機関とのネットワークを拡げていくことに関心を持ち、異なるバックグラウンドを有した関係者とのコミュニケーションを通して働くことにやりがいを持てる方に是非ご応募いただきたいと考えております。

(R4DでResearch Administratorの募集を開始しました December 16, 2019 メルカリR4D

AIテクノロジーカンパニー メルカリ

自分はメルカリで中古の書籍を買ったりすることがありますが、メルカリがどういう会社か考えたことがありませんでした。

濱田優貴(取締役CPO)より『世界のAIのトレンドと、テックカンパニーとしてのメルカリが目指す世界』をテーマにお話ししました。メルカリがグローバルテックカンパニーを目指すためにはテクノロジーによる差別化が重要と位置づけ、特にAIが最注力領域であることを説明しました。… メルカリのAIの強みは、数十億規模にのぼるデータと、卓越したAI人材にあります。データの強みについては、メルカリが累計出品数11億品を超える大規模な商品画像やテキストデータを保有しており、これによって高精度な機械学習モデルを作成することが可能となることを説明しました。(メルカリAI技術説明会レポート お知らせ 2019.4.1 mercari

実は、データサイエンス、コンピュータサイエンス、機械学習、人工知能などの専門家集団でした。当然、機械学習の専門家もJREC-INで募集されています。

仕事内容 機械学習、NLP、コンピュータービジョンアプリケーション等の分野における最先端の研究開発

(リサーチサイエティスト/リサーチャーの募集機関名Institution株式会社メルカリ JREC-IN D119121756

機械学習、NLP、コンピュータービジョンアプリケーション等の分野での最先端の研究開発

(シニアリサーチサイエンティスト/シニアリサーチャー 株式会社メルカリ JREC-IN D119121762

AI専門家を日本で募集どころか、世界から研究者をリクルートしていました。

4割――。メルカリの日本拠点で働くエンジニアに占める外国人の割合である。2018年末時点で350人近くのエンジニアが働いているが、現在は4割近くが外国籍だという。…

2019年8月にメルカリに入社したAIエンジニアリングチームのダビド・クルナポ・エンジニアリングマネジャーも、大量データ分析の魅力に引かれた1人だ。クルナポ氏はAIエンジニアの間でよく知られた人物だ。現在のAI開発に不可欠といえるプログラミング言語「Python」向けの機械学習ライブラリーとして有名な「scikit-learn」の創始者である。(「シリコンバレーよりメルカリ」、海外のすご腕AI技術者が殺到する秘密 浅川 直輝 2019/10/09 05:00 日経 xTECH/日経コンピュータ 有料記事)

”日本に一時帰国します”とツイッターでつぶやいたことがきっかけでメルカリに入社した人の話が面白い。

東京大学薬学部 → マンガ『宇宙兄弟』を読む → アメリカの大学院 宇宙工学 → MATLABプログラミング習得 → Python・機械学習を独学 → MIT博士課程 ロボットAIの研究 → 「一時帰国」予定をツイッターでつぶやく → メルカリ他、3社から食事の誘い → インターン → メルカリ入社

  1. MITからメルカリにやってきた20代AIエンジニアが放つ偉才っぷり「趣味でやってみたら天職でした」(2019.08.22 TYPE)
  2. メルカリから「ご飯でも」とDM届いて採用…AIエンジニアが語る「新卒スカウト」 (福井しほ 2019.9.28 08:00 AERAdot.

 

「メルカリで生み出されるビッグデータ

国内で月に1000万人以上が利用し、年間3468億円(2018年度)もの取引があるフリマアプリ「メルカリ」。(メルカリが「精度低いAI」を使うワケ 出品時の感動を演出  青山 祐輔 ITジャーナリスト 2018年10月24日 日経トレンド

 

参考

Kaggle メルカリコンペの優勝コードを眺める

Alpha Goが日中韓のトップ棋士らに60戦60勝

2016年12月29日から31日にかけて韓国のインターネット囲碁サイト「Tygem(東洋囲碁)」にMagisterというIDの”棋士”が突如現れ、中国の柯潔九段や韓国ランキング1位の朴廷桓(パク・ジョンファン)九段ら世界トップ級棋士と対局し30戦全勝しました。その後、中国の囲碁サイト「野狐囲碁」にMasterというIDで出現し、トップ棋士らとさらに30戦を戦い、合わせて60戦60勝としました。

中央日報日本語版や人民網日本語版が報じた、MagisterやMasterと対戦したとされる棋士

MagisterとMasterの正体は実は進化したアルファ碁(Alpha Go)だったことを、ハサビス氏がツイッターで明らかにしました。今後の公式戦に備えて、インターネット上でテストを行っていたそうです。

棋士らの反応:

本因坊文裕(井山裕太九段):「強いの一言。中央のとらえ方で、人間との感覚の違いを感じた」 (世界トップ連破、実は「アルファ碁」の改良版 毎日新聞2017年1月5日
大橋拓文六段 「人間では理解できない手が30手以内に出てくる。しかし、後にそれが良い場所になってくる不思議、マジックのようだった」 (プロ棋士はもはや囲碁AIに勝てない 進化型アルファ碁「Master」の衝撃 J-CASTニュース1月6日(金)17時20分)

報道によっては61戦60勝としていますが、その事情はインターネットコネクションの中断による1引き分けでした。

「マスター」にとって唯一「未攻略」だった対局が4日午前、陳耀燁棋士との間で行われ、わずか数手打っただけで陳耀燁棋士のネット接続が切断し、システムによって「引き分け」と判定された。同日午後、両者は再び対局に臨み、「マスター」は第55局も連勝した。(人民網日本語版 2017年01月05日15:43

参考

  1. 60連勝を果たす謎のネット棋士「マスター」、正体はアルファ碁進化版(人民網日本語版 2017年01月05日15:43):”破竹の勢いでこの一週間連勝を続けている謎のネット棋士「マスター」が4日夜、中国のトップ棋士・古力九段との第60局を控え、自分が昨年、韓国のトップ棋士李世石(イ・セドル)九段を破った人工知能(AI)囲碁ソフト「アルファ碁」の進化版であることを明かした。「マスター」が自分であると明かした「アルファ碁」開発チームの首席デザイナー黄士傑博士は、「今回の対戦がテスト戦での最後の戦いとなるだろう」と話した。この「最終戦」は、古力九段の2目半負けの結果に終わり、「マスター」は60連勝という前代未聞の偉業を成し遂げた。新華社が報じた。”
  2. Google’s AlphaGo AI secretively slays top human Go players (人民網英語版 People’s Daily Online 06:41, January 05, 2017):”Since December 29th, an unknown Go player named “Master” has annihilated some of the best players in the world on the online Tygem platform in accelerated, time-controlled matches. As of now, the “Master” has won 60 wins of 61 games, including one tie. Earlier today, AI lab DeepMind founder Demis Hassabis admitted that “Master” is an improved version of Google’s AlphaGo.”
  3. <囲碁>世界最強の柯潔九段にも勝った…さらに強くなったアルファ碁「60戦全勝」(中央日報日本語版 2017年01月05日15時25分):”グーグル・ディープマインドの人工知能(AI)囲碁プログラム「アルファ碁」がオンラインで世界最高棋士を相手に全勝したことが確認された。”
  4. プロ棋士はもはや囲碁AIに勝てない 進化型アルファ碁「Master」の衝撃 (J-CASTニュース1月6日(金)17時20分):”「囲碁AI(人工知能)はプロ棋士の能力を遥かに超えてしまった。さらに進化が進み追いつくことはできないだろう」。囲碁AIにくわしいプロ棋士の大橋拓文六段はJ-CASTニュースのインタビューにそう語った。”
  5. グーグルAI、囲碁トップ棋士に60戦全勝 神の一手は人から奪われた? (ニューズウィーク日本版 2017年1月6日(金)06時15分):”グーグルのAI開発の拠点であるDeepMind社の共同創立者デミス・ハサビスが5日、年末年始に「AlphaGo」の新バージョンで世界のトップ囲碁棋士と対局したことをツイッターで明らかにした。”
  6. Google’s AlphaGo Is Slaying Unsuspecting Nerds Online (GIZMODO 1/4/2017 3:05pm By George Dvorsky)
  7. 謎の囲碁マスター、正体は人工知能「AlphaGo」の進化版だった (朝日新聞デジタル/Huffington Post 2017年01月05日 10時48分 JST):”ここ数日間、ネット上の囲碁サイトにハンドルネーム「Master(マスター)」なる棋士が参戦し、非公式ながら世界トップ級の棋士とみられる対戦相手を次々に破った。各国の棋士たちや囲碁ファンが騒然とするなか、その正体が、韓国の世界トップ棋士の一人を昨年破った「アルファ碁」の進化版であると明らかにされた。”
  8. アルファ碁が進化 「匿名」対戦でトップ棋士ら撃破 (日本経済新聞 2017/1/5 17:49):”米グーグル傘下のディープマインド社が開発した人工知能(AI)の囲碁ソフト「アルファ碁」改良版が、世界トップ級棋士らとインターネットで対局し、次々と破っていたことがわかった。”
  9. 野狐囲碁
  10. 東洋囲碁
  11. Go Ratings
  12. 中国・柯潔9段「アルファゴは完璧、私も敗れる可能性大」 (東亜日報 March. 14, 2016) :”中国囲碁界の第一人者、柯潔(19)9段が12日、アルファゴとの第3局でも李世ドル(イ・セドル)9段が敗れると、「私も負けるかも知れない」と言った。柯9段は9日、李9段がアルファゴとの最初の対局で敗れた時は、微博(中国版ツイッター)に「アルファゴは李9段に勝ったが、私に勝つことはできないだろう」とつぶやき、自分の勝率を約60%だと自信満々だった。アルファゴの第3局について、「ほとんど完璧だった。仕損じたところはなかった。同じ条件なら私も敗れる可能性が非常に高い」と評価した。柯9段をインタビューした人民網は、「最初の対局とは違って第3局を見た後、柯9段が若干動揺している」と伝えた。”
  13. 韓国人プロ棋士イ・セドル(Lee Sedol)九段と人工知能「アルファ碁」(AlphaGo )との戦い:グーグルディープマインドチャレンジマッチ2016年3月9日ー15日
    :

人工知能研究における革命 「深層学習」

〔サイエンスZERO〕人工知能の大革命!ディープラーニング〔Science Zero〕

【SoftBank World 2016】 人工知能は人間を超えるか 松尾 豊 氏

 

Demis Hassabis: Artificial Intelligence and the Future

参考

  1. 韓国人プロ棋士イ・セドル(Lee Sedol)九段と人工知能「アルファ碁」(AlphaGo )との戦い:グーグルディープマインドチャレンジマッチ2016年3月9日ー15日
  2. Silver et al., Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature 529,484–489(28 January 2016)

 

Deep Learning for Computer Vision (Andrej Karpathy, OpenAI)

Foundations and Challenges of Deep Learning (Yoshua Bengio)

Nuts and Bolts of Applying Deep Learning (Andrew Ng)

Deep Learning and the Future of AI | Yann LeCun | Talk 1/2

Prof. Geoff Hinton – Deep Learning

Deep Reinforcement Learning (John Schulman, OpenAI)

参考

  1. Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton. Deep learning. (REVIEW) Nature 521:436-444 (28 May 2015) doi:10.1038/nature14539 (Geoffrey E. Hinton’s Publications)