Recruit
AI Engineer
The English version follows the Japanese text.
何をやるか
- ロボット・現場データの収集パイプラインの設計・構築（テレオペレーション、センサーログ、アノテーション）
- 模倣学習・VLA・基盤モデルの活用による、ロボットの認識・動作生成モデルの開発と評価
- LLM/VLMを組み合わせた自律行動システムの設計・実装
- 各業界の現場（実証実験）でのモデル検証・改善
- ロボティクスエンジニアと連携した、モデル出力と制御系の接続、エッジ/クラウド構成の設計
技術スタック
開発言語: Python, Go
ML: PyTorch, VLA・模倣学習, LLM/VLM（API・OSSモデル）
その他: ROS, Google Cloud, AWS, Azure
必須条件
- 機械学習モデルの開発・評価の実務経験（研究経験を含む）
- Python および PyTorch等のフレームワークでの開発経験
- データ収集・前処理から学習・評価まで、MLパイプラインを自走して構築できること
- ハードウェア・ロボットへの強い興味（実機や現場に触れることを楽しめること）
歓迎条件
- Robot Learning（模倣学習・強化学習・VLA）の研究・開発経験
- LeRobot等のOSSロボットフレームワーク、テレオペレーションによるデータ収集の経験
- LLM/VLMを活用したアプリケーション・エージェント開発経験
- 実機ロボットでの検証経験
- エッジデバイス上での推論最適化（量子化・蒸留等）の経験
- AIを活用した業務効率化の経験、またはそれに取り組む熱意（物理世界の業務を含む）
- 実機ロボット上の知覚モデル開発および実環境での定量評価の経験
- 物理シミュレーターを用いた強化学習または方策学習の経験
- 複数の専門領域が連携する環境での業務経験
言語について
- 日本語もしくは英語：ビジネスレベル以上
What you’ll do
- Design and build data collection pipelines for robots and field environments (teleoperation, sensor logs, annotation)
- Develop and evaluate robot perception and motion generation models using imitation learning, VLA, and foundation models
- Design and implement autonomous behavior systems combining LLMs/VLMs
- Validate and improve models in real-world field trials across industries
- Connect model outputs to control systems and design edge/cloud architectures in collaboration with robotics engineers
Required qualifications
- Hands-on experience developing and evaluating machine learning models (including research experience)
- Development experience with Python and frameworks such as PyTorch
- Ability to independently build ML pipelines from data collection and preprocessing to training and evaluation
- Strong interest in hardware and robots (enjoy working with physical machines in the field)
Preferred qualifications
- Research or development experience in robot learning (imitation learning, reinforcement learning, VLA)
- Experience with OSS robot frameworks such as LeRobot and teleoperation-based data collection
- Experience building applications or agents using LLMs/VLMs
- Experience validating models on real robots
- Experience with on-device inference optimization (quantization, distillation, etc.)
- Experience with, or strong enthusiasm for, streamlining operations with AI (including physical-world work)
- Experience with perception models on physical robots, including quantitative evaluation in real-world conditions
- Experience with reinforcement learning or policy learning in physics simulators
- Ability to work in a multidisciplinary environment
Language requirements
- Business-level Japanese or English
ご興味のある方は、是非下記からカジュアル面談へ応募ください。
If you’re interested, please apply for a casual interview through the form below.