どんな仕事か: 【業務内容】

大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。

■Embodied AI / VLAの研究開発

・Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装

・模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価

・実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）

■学習データ収集・データ基盤整備

・実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新

・データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）

・合成データの作成戦略作りおよび活用

■シミュレーション環境構築

・物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）

■評価・ベンチマーク設計

・タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計

・オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング

・データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化

■プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）

・プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み

・プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進

・導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネ
求められるスキルは: 必須【必須要件】

■機械学習モデルの研究、開発経験（3年以上）

■模倣学習・強化学習など、学習に基づくロボティクスに関する知識・経験

■Embodied AIの研究開発分野の最先端を追いかけ続ける高い熱量

■Dockerなど仮想化技術を使った開発経験

【歓迎要件】

■ロボティクス/Embodied AI領域での研究開発経験（学会発表、論文、プロダクト実装、いずれの形でも可）

■LeRobot、NVIDIA Omniverse、ROS/ROS2などロボティクス関連ライブラリの利用経験

■ロボット分野のトップレベル国際会議/論文誌での主著論文発表の経験

■VLAや模倣学習/強化学習など、ロボットの行動生成・制御に関わる手法の開発経験

■シミュレーション環境を用いた学習/評価の経験

■分散/並列計算環境での学習・実験運用経験

■外部活動における実績

・Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験

・データサイエンス領域におけるカンファレンス登壇経験

・登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信

・ジャーナルでの論文採用経験

・OSS貢献

■英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと

・あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません
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: 800～1500万円

トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（Embodied AI）

データサイエンティスト