- どんな仕事か
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【募集背景・ミッション】
ELYZAは、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装において、国内トップクラスの実績を積み重ねてきました。次なる挑戦は、LLM/VLMが持つ高度な「意味理解」を物理世界へ接続し、現実空間の課題解決に挑むEmbodied AIの領域です。
物理空間のデータをAIで解析し、ロボットやデバイスの制御・自律化を行うPhysical AIの領域では、いま新たな技術革新の先駆けとして、特定の作業に縛られず多様な物理タスクをこなせるVLA（Vision-Language-Action）モデルが注目を集め始めています。
技術フェーズとしては、LLMにおける2019?2020年頃に相当し、今後1?3年で実用レベルへの進化が見込まれる重要なタイミングです。
一方で、リサーチエンジニアがどれほど優秀なAIを開発しても、それを物理世界に適用するには、ハードウェアの特性や力学を熟知し、AIと現実空間を適切に接続する専門家が不可欠です。
本ポジションのミッションは、ロボットハードウェアの実践的な知見とAIモデルのシステム統合スキルを駆使し、Physical AIの社会実装を牽引することです。
市販のロボットやエンドエフェクタでは対応が難しい課題に直面した際にも、3Dプリンタ等を用いた柔軟なプロトタイピング能力と、最先端のAI技術への探究心を掛け合わせ、実運用可能な水準までロボットシステムの完成度を引き上げていただきます。
【業務内容】
物理世界のハードウェア（メカトロニクス）を専門領域としつつ、AIモデルの実装やシステム統合といったソフトウェア領域まで、幅広く業務をリードしていただきます。
ハードウェア要件定義とプロトタイピング：
顧客のタスクを達成するためのロボット構成（アーム、センサ等）を選定・設計する
市販のハンドや治具では対応が難しいエッジケースに対しては、3D CADや3Dプリンタを活用し、オリジナルパーツの設計・製作（ラピッドプロトタイピング）を迅速に行って物理的な課題を解決する
ROS2等を用いたシステム統合とソフトウェア開発：
AIチームが開発したEmbodied AIモデルの推論結果を、実機上で安全かつ正確に実行するためのインテグレーションを行う
PythonやC++を用い、遅延や摩擦などの - 求められるスキルは
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必須 【必須スキル】
メカトロニクスの専門知識と実践的な問題解決能力：
ロボット工学、機械工学、電子工学等の基礎知識を有し、ハードウェアの不具合発生時に物理レイヤーまで原因の切り分け・デバッグができる能力
ロボット制御プログラムの開発経験：
PythonまたはC++を用いたソフトウェア開発経験があり、Linux環境での開発・デバッグを業務として行ってきたこと。
ROS2の実務経験：
ROS / ROS2を用いたロボットシステム構築の実務経験。
AI / Deep Learningへの関心とキャッチアップ意欲：
ご自身でのAIモデル開発経験は不問ですが、機械学習の基礎概念を理解し、AIエンジニアとアルゴリズムやモデルの制約に関する技術的な議論を積極的に行おうとする姿勢。
【歓迎スキル】
学生ロボコン、RoboCup等のロボット競技会におけるメカ設計・組み込み制御の実績、またはそれに準ずる実践的なハードウェア開発経験
実証実験（PoC）にとどまらず、商用環境での実稼働までを一貫してリード、またはサポートした経験
3D CAD（Fusion360, SolidWorks等）を用いた機械設計、および3Dプリンタを用いたラピッドプロトタイピングの経験
モーター制御、マイコンボード、基板設計など、低レイヤーの組み込み開発経験
強化学習、模倣学習、深層学習などを用いたロボット制御の実務、または実装経験
フィールド環境でのロボット導入、立ち上げ、トラブル対応の実務経験 - 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 関東/Kanto->東京都/Tokyo
- 給与はどのくらい貰えるか
- 600万円~1500万円
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掲載期間26/06/15～26/06/28
求人No.PGBPV-45
