論文の概要: How much technical talent is there? A systematic estimate of the ML research pool among 3 million consultants
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00062v1
- Date: Tue, 10 Feb 2026 12:25:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-15 16:47:25.930668
- Title: How much technical talent is there? A systematic estimate of the ML research pool among 3 million consultants
- Title（参考訳）: 技術的才能はいくつあるか?300万人のコンサルタントによるML研究プールの体系的推定
- Authors: Maximilian Schons, Red Bermejo, Florian Aldehoff-Zeidler, Niccolò Zanichelli, Oliver Evans, Gavin Leech, Samuel Härgestam,
- Abstract要約: 2121の組織をスクリーニングし、幅広いMLコンサルティングを提供する403の組織を見つけました。
これらの組織全体での'非常に技術的'なML研究才能の50パーセントは、1121でした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3876332701255871
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We identify a substantial pool of technically competent ML research talent (in the low thousands) in companies which offer consulting in machine learning. We systematically searched the internet, global business databases, and conference/paper affiliations for ML consulting firms. Employee LinkedIn resumes were then scored by keyword filters and large-language-model (LLM) classifiers; these signals were combined in a bootstrap probit model to estimate technical ML research talent per firm. A subset of companies also completed a 3-day research and engineering work trial. We screened 2121 organizations and found 403 offering broad ML consulting. Our 50th percentile aggregate estimate of 'highly technical' ML research talent across these organizations was 1121 (80% CI: 252-3165) -- i.e. twice as many as all alumni of the MATS training program. For our work trial 97 companies were approached, 20 applied, 8 were invited to participate, and 5 of 8 received at least a conditional recommendation for technical AI safety work. As of late 2025, no AI model was able to pass the work trial.
- Abstract（参考訳）: 私たちは、機械学習のコンサルティングを提供する企業において、技術的に有能なML研究人材(数千人以下)のかなりのプールを特定します。
我々は、MLコンサルティング会社のインターネット、グローバルビジネスデータベース、カンファレンス/ペーパーアフィリエイトを体系的に検索した。
従業員LinkedIn履歴書はキーワードフィルタと大言語モデル(LLM)分類器によってスコア付けされ、これらの信号はブートストラッププロビットモデルに組み合わされ、企業ごとの技術ML研究の才能を見積もった。
少数の企業も3日間の研究開発試験を完了した。
2121の組織をスクリーニングし、幅広いMLコンサルティングを提供する403の組織を見つけました。
これらの組織全体での“非常に技術的”なML研究人材の50パーセントは、1121人(80% CI: 252-3165)だった -- つまり、MATSトレーニングプログラムのすべての卒業生の2倍です。
作業試験には97社,応募20社,参加募集8社,技術AIの安全作業に関する条件付き勧告を8社以上が受けていた。
2025年後半には、AIモデルは試験に合格できなかった。
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