株式会社ROMSのMachine Learningエンジニアの求人

ROMSについて

ROMSは、物流倉庫/工場向けに、高性能小型自動倉庫を中心とした自動化ソリューションを提供しているロボティクススタートアップです。（※より詳細の情報は弊社コーポレートサイトよりご確認いただけます）。

倉庫や工場などの現場では、人手不足、EC需要の拡大、出荷量の変動、限られたスペースの有効活用といった課題が深刻化しています。

一方で、現在の自動倉庫市場は、大手企業が数億〜数十億円規模の大型設備で席巻しており、本来自動化を必要とする中堅・中小企業には手が届きませんでした。ROMSは、この構造そのものを変えるべく2019年に創業したスタートアップです。

祖業である超小型無人店舗の開発で培った小型化設計技術・知能化搬送技術を核に、「日本製・フル内製」にこだわり抜いた自動倉庫システムを展開しています。スモールスタートを可能にした国産自動倉庫システムで、これまで自動化の対象とされてこなかった中小規模の現場からでも導入できる自動倉庫として、業界に新しい選択肢を提示しています。

2023年に物流倉庫の自動化領域へ本格展開を開始。セイノーグループ様、NTTロジスコ様をはじめとする国内大手物流事業者様への導入が進み、現在数十拠点で稼働中。「デモではなく、稼働する収益資産」として、実際の物流現場で価値を証明し続け、製造メーカー様の工場や倉庫への導入も進んでいます。

2025年以降は米国市場にも進出し、ROMS USA, Inc.（デラウェア州）を設立。米国での導入案件も進行中です。国内では大手マテハンメーカー・システムインテグレーターとの協業関係も構築し、国内展開をさらに加速しています。

さらに、2026年8月には自律昇降ロボットによる次世代型自動倉庫を発表、ボット一台からスタートできる自動倉庫として、不定形な空間・多様なレイアウトへの対応領域を広げています。

• Nano-Sorter動画
• Nano-Stream動画

業務内容

■会社・仕事の魅力：

• ロボティクス／オートメーション／データ／AI を活用し、物流・倉庫オペレーションを進化させるプラットフォームを開発します（スループット向上、精度向上、業務効率化など）。
• 大手メーカーやエンタープライズ領域で大規模開発を経験したメンバーから、開発・プロダクトづくりを学べます。
• 企画段階から参画し、課題設定 → 設計 → 開発 → 評価 → 展開・改善まで、プロダクトの全工程に関われます。
• プロダクト／事業／ハードウェア・オートメーションチームと必要に応じて連携し、現場制約に適合した AI ソリューションを作り、効果を数値で出します。
• スピード感と裁量を重視し、作って出してフィードバックで改善する短いサイクルで進めます。

■仕事内容：
データサイエンスチームの AI/ML Engineer として、お客様の物流・倉庫オペレーションを対象に、AI モデル／分析／提案／ツール開発をリードしていただきます。
当チームのデータサイエンス業務は大きく2つに分かれます：

• ROMS の自動化ソリューション（NFC / Nano-Stream / Nano-Sorter / RCS など）の運用最適化
  （例：在庫管理、作業量・需要予測、オペレーション計画、意思決定支援）
• 独立した AI ソフトウェアプロダクト（例：梱包アシストAI）

■扱うデータ例：

• 1日 10,000件以上 のオーダーを含むリアルタイムなオペレーションデータ
• リアルタイム在庫・在庫移動データ
• 出荷／フルフィルメントデータ（ピッキング／梱包／出荷イベント）

■主な業務領域：

• ML（テーブル／時系列）：予測、分類、異常検知、レコメンド
• 最適化：計画／配分（例：梱包最適化、在庫配分）
• LLM-based AI：マルチエージェント、RAG、オペレーション意思決定の自動化
• Descriptive analytics / BI：KPI、ダッシュボード、原因分析、レポーティング

■責任範囲：

• 物流・倉庫オペレーションを改善する分析／意思決定支援ツール／AI・MLサービスの開発
• 関連システムおよび社内ツールの設計・開発・評価・本番運用
• 関係チームとの連携（事業開発、オートメーション／ロボティクスエンジニア等）
• チーム開発への貢献（開発の進め方、採用・面接、メンタリング）

■開発環境：
堅牢なエンジニアリングと本番運用を重視します。
プロジェクトにより利用ツールは変わりますが、代表例は下記です。

• Core ML / DS：Python、scikit-learn、深層学習フレームワーク（PyTorch / TensorFlow）
• Data & Analytics：SQL DB（PostgreSQL, MySQL 等）、NoSQL（DynamoDB, MongoDB 等）、BI／可視化ツール（主要なもの全般）、分析基盤／OLAP（例：Redshift）
• Data Engineering / Orchestration：ワークフロー／DAG（例：AWS Step Functions, Apache Airflow）、データパイプラインの構築・運用、ストリーミング／メッセージング（例：Kinesis, Kafka）
• Cloud / Platform：主に AWS（ただし GCP/Azure 経験も歓迎）
• Engineering & Collaboration：コンテナ／CI/CD（例：Docker）、バージョン管理・ドキュメント（例：GitHub）

スキル

必須（MUST）

• 強いオーナーシップ：主体的に作り、改善し、やり切れる方
• Python（または同等言語）での 3年以上 のソフトウェア開発経験（本番レベルの実装経験）
• ML/AI ライブラリを用いて、データから実課題を解く実務経験
• 物流／倉庫オペレーションや自動化領域への関心（小売ドメインの知識があれば尚可）

歓迎（WANT）

• 最適化モデルを構築し、実運用に適用した経験
• LLM を用いた開発経験（評価、RAG、エージェント／マルチエージェント、運用上のガードレール等）
• BI ツールや可視化で、関係者が意思決定できる形に落とし込んだ経験
• ワークフロー制御やデータパイプラインの設計・運用経験（Step Functions / Airflow 等）
• クラウド上でのデータ／ML システムの運用経験（主に AWS）

Language / Team（言語・チーム）

チームは国際的な構成です。
会社の共通言語は日本語ですが、チーム内では日常的に英語も使います。
全員が日英どちらも流暢というわけではないため、コミュニケーションは日英混合になることが多いです。
日本語または英語のいずれかで業務上支障なくコミュニケーションできること、およびバイリンガル環境で協働できることを重視します。

ROMSで働く魅力

• 自社開発がほとんどで新規製品の開発機会が豊富 ROMSはシャトルやクレーン、AGV、ロボットピッキングシステムなどの製品を基本自社で開発しています（ロボットアームは除く）。 大手企業でひとつの歯車のように案件をひっきりなしにさばき続ける、こなし続けるばかりで、新しいものが全然作れない…作ってみたい…という想いを持っているエンジニアの方にはお勧めしたい環境です。
• スピード感と裁量を超重視 機動的開発を重視しており、それが強みでもあるROMS。
  製品化までのスピードを重視しており、早く作り、早く市場に投入し、顧客からいただいたFBを基にプロダクトの改善を繰り返し進化させる。 早いサイクルで製品を開発する経験が積める環境で成長スピードも格段に早まります。 事実、業績としても年次400％成長を2年連続で実現しています。
• エンジニアが報われる職場を作りたいという代表の想い 利益率を重視している大手製造業界では、ものづくりに携わるエンジニアは事業のコアとなる技術を創る仕事をしているにも関わらず、それに見合う報酬が提供されていないとROMS代表の前野は感じており、彼らが尊重され然るべき報酬を受け取る職場を作りたいという考えを持っています。 （採用に関しても現場の声を何より大切にしています）
• 大型で高くて使いこなせない自動倉庫の市場を変革する面白さ 現在の自動倉庫市場は500平米以上の大型自動倉庫を取り扱う大手企業が席巻しており、自動化の機器が本来導入されるべき顧客（中小企業）へ自動化倉庫が提供されていません。
  ROMSは500平米以下でも発注が可能で、数千万～数億ほどと幅広い金額感で製品をラインナップしており、顧客から希望があればスモールスタートも可能。
  本当に顧客が必要とするもの必要な形で届けることができます。