株式会社ELYZAの【研究開発】シニアロボティクスエンジニア（Embodied AI）の求人

【募集背景・ミッション】

ELYZAは、フィジカルAIの社会実装に向けてELYZA Roboticsを設立しました。ELYZA Roboticsは、基盤モデルの開発に取り組んできたELYZAや先端研究を担うKDDI総合研究所をはじめ、KDDIグループの専門人財を結集したフィジカルAIのセンター・オブ・エクセレンスとして、研究開発から社会実装までを一貫して担います。2030年度までに、KDDIグループとして研究開発への投資とフィジカルAIの専門組織の構築を進め、実際の現場へのロボット導入を目指します。

フィジカルAIの領域では、LLMやVLMを土台にロボットの動作を出力するVLAや、行動に伴う環境の変化を予測するWorld Modelなど、ロボット基盤モデルの研究が世界中で進んでいます。こうしたモデルを実際の物理世界で機能させるには、モデルの性能に加えて、ロボットやセンサなどのハードウェア特性、制御、実行環境まで含めてシステム全体を設計し、実機で検証と改善を重ねることが重要です。

今回募集するのは、リサーチサイエンティストと共に現場をつなぐシニアロボティクスエンジニアです。リサーチサイエンティストと協働しながら、ロボット構成の設計からAIモデルとのシステム統合、実機検証、顧客現場への導入までを一貫して担っていただきます。

【業務内容】

AIモデルで動くロボットシステムを、ロボット構成の設計、AIモデルとのシステム統合、現場への導入と改善の3つの領域で担っていただきます。

• ロボット構成の設計とプロトタイピング
  • ユースケースを実現ためのアームやハンド、センサなどの構成を選定・設計する
  • 市販のハンドや治具の範囲を超えるケースに対し、3D CADや3Dプリンタを活用してオリジナルパーツを設計・製作し、物理的な課題を解決する
  • モーターのトルク限界や制御周期といった物理的な制約は、AIモデルの前提条件としてリサーチャーとともに定義する
• AIモデルとロボットのシステム統合
  • リサーチサイエンティストが開発したロボット基盤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システムを、ROS2などを用いて構築する
  • PythonやC++を用いて、遅延や摩擦などのハードウェア特性を考慮した制御を実装する
• 顧客PoCにおける現場導入と改善
  • 試験環境や顧客現場での立ち上げを主導し、テスターを用いた物理レイヤーの確認からソフトウェアのデバッグまで、幅広くトラブルシューティングを行う
  • 実機評価で起きた事象を分析してハードウェアを改良すべきかAIの学習データを追加すべきかを切り分け、リサーチサイエンティストと連携して改善する

【ポジションの魅力】

• AIモデルとロボットをつなぐ、フィジカルAIの中核を担える
  VLAなどのAIモデルと、ロボット・センサ・エンドエフェクタ・制御システムを統合し、実機上で動くシステムとして成立させる役割を担います。研究開発と現場の間に立ち、モデルとハードウェアの両面から改善に関われます。

• 多様な機体と現場がグループの中にそろっている
  国内外から調達を進めている産業用ロボット、四足歩行ロボット、ヒューマノイドなどの多様なロボットと、グループ各社の店舗や物流の現場を使い、システムの設計から実機での検証までを行えます。ELYZA Roboticsでは、分散推論や遠隔監視、複数ロボットの協調作業など、現場での安定した運用を支えるプラットフォームの開発も進めます。

• 案件の構想から現場導入まで一貫して関われる
  ELYZA Roboticsでは、2026年から小売・物流・製造・サービス業などの現場でPoCを進めます。案件の構想段階から技術検討に参画し、ロボット構成の設計、プロトタイピング、システム統合、実機評価、顧客現場での立ち上げと運用改善までを経験できます。

• 異なる強みを持つメンバーと、立ち上げ期から組める
  ELYZAやKDDI総合研究所をはじめ、KDDIグループで基盤モデルの開発や先端研究に取り組んできたメンバーとともに、ハードウェア・制御・AIモデルのどこに課題があるかを切り分けながら改善を進められます。300名以上の専門組織の構築を目指す会社の初期メンバーとして、開発体制づくりから関われます。

【開発環境】

• 主な対象ハードウェア: シングル・ダブルアーム、デクスタラスハンド、ヒューマノイド
• AI開発言語：Python, (Shell Script)
• インフラ：Azure, Google Cloud, AWS, ABCI
• コンテナ基盤：Docker, Singularity
• 機械学習関連ツール：Hugging Face, W&B
• ドキュメント・バックログ管理：Notion
• コード管理：GitHub
• 社内コミュニケーションツール：Slack, Google Meet, MetaLife
• シミュレーター：MuJoCo、Isaac Sim
• AI関連ツール：Claude Code、Devin、Gemini Pro、Notion AI ほか
• 開発周辺ツール：Google Drive, Figma, GitHub

• PythonまたはC++を用いたロボット制御プログラムの開発経験と、Linux環境での開発・デバッグの実務経験
• ROS / ROS2を用いたロボットシステム構築の実務経験
• 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ついて技術的な議論を積極的に行う姿勢
• ロボット工学、機械工学、電子工学などの基礎知識を持ち、ハードウェアの不具合を物理レイヤーまで切り分けてデバッグできる力
• 日本語：ネイティブレベルのコミュニケーションスキル / Native-level Japanese proficiency

• 学生ロボコン、RoboCupなど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）から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