- どんな仕事か
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【具体的な仕事内容】
AIロボット向けのロボット基盤モデル開発、ファインチューニング、AIモデルのトレーニング、そしてエッジデプロイを担当していただきます。あなたの興味や専門性に応じて、以下の3つの開発領域から担当領域を選択できます。
1. エッジAI
■YOLOv7-tinyなどの物体検出モデルのエッジデバイスへのデプロイ
■量子化によるモデル最適化
■C++20によるエッジデバイス向け推論エンジンの開発
■カメラ画像からの点検対象認識（計器読み取り、異常検知等）
2. 模倣学習（ugo Pro R&D）
■LeRobot frameworkを用いたヒューマノイドロボットugo Proの模倣学習
■Diffusion Policy、ACT（Action Chunking Transformer）などのアルゴリズム実装
■VLM（大規模視覚言語モデル）・VLA（大規模視覚言語行動モデル）の開発・ファインチューニング
■Zarr、Safetensorsなどを用いた大規模データセット管理
3. 強化学習
■NVIDIA Isaac Lab、Isaac Simを用いた4足歩行ロボットの強化学習
■不整地認識、段差昇降の強化学習による制御ポリシー開発
■シミュレーション環境構築と物理シミュレーション
■Weights & Biasesを用いた学習進捗の可視化
【共通業務】
■モデル訓練など大規模データセットのデータパイプライン構築
■開発したAIモデルの評価と安全性向上
■AIモデルとロボット制御システムの統合（行動フィードバックループの開発）
■フィールドテストおよび技術検証
■他部門との技術調整、要件定義のサポート
【開発環境】
OS・インフラ
■OS：Linux (Ubuntu 22.04)
■インフラ：AWS， GPU環境（学習用）
■その他：Docker， GitHub Actions， AWS Copilot CLI
使用言語・技術スタック
1. エッジAI
■言語：C++， Python
■モデル：YOLOv7-tiny (INT8量子化)
■画像処理：OpenCV
■最適化：INT8量子化， - 求められるスキルは
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必須 【必須スキル】
■Pythonを実務で使用した経験（目安：3年以上）
■Linuxの利用経験（目安：3年以上）
■画像認識、物体検出、セグメンテーションのいずれかの実装経験
【歓迎スキル】
■エッジAI関連
■PyTorchまたはTensorFlowを用いた機械学習モデルの開発経験
■YOLOv7-tiny， YOLOv8等のYOLOシリーズの使用経験
■INT8量子化、モデル圧縮、プルーニングの経験
■NVIDIA Jetson等のエッジデバイスへのデプロイ経験
■TensorRT， ONNX Runtimeを用いたモデル最適化経験
■OpenMP， CUDA等の並列化・高速化技術の経験
■NATS， gRPC等のメッセージング・通信プロトコルの実装経験
【模倣学習（ugo Pro R&D）関連】
■VLM（Vision-Language Models）、VLA（Vision-Language-Action Models）の開発・ファインチューニング経験
■模倣学習（Imitation Learning）の実装経験
■LeRobot framework， Hugging Face Transformersの使用経験
■Diffusion Policy， ACT (Action Chunking Transformer)等のアルゴリズム実装経験
【強化学習関連】
■強化学習（Reinforcement Learning）の実装経験
■PPO (Proximal Policy Optimization)等のRLアルゴリズムの実装経験
■NVIDIA Isaac Lab， Isaac Simを用いたシミュレーション開発経験
■教師-生徒蒸留学習（Distillation）の - 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 東京都
- 給与はどのくらい貰えるか
- 600～1000万円
掲載期間26/08/20～26/09/02
求人No.MYN-10708704
