8. 業務委託 の求人一覧 - 株式会社ELYZA

【ELYZAについて】ELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションのもと、大規模言語モデル（LLM）の社会実装を推進しています。2020年に独自のLLMを開発して以来、自然言語処理分野におけるプロダクトの開発を通じ、多様なビジネスや社会課題の解決に貢献しています。【業務内容】ELYZAではLLMの真の実用化に向けて、AI開発・プロダクト開発・プロジェクトマネジメント・コーポレート/HRなど全ポジションで課題解決を行っています。 そのため、雇用形態に関わらずご一緒にコラボレーションできる方からの応募を心待ちしております。 まずはどういった役割を必要としているかELYZAの現状含めてお伝えをしますのでお話をさせてください。

【募集背景・ミッション】ELYZAは、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装において、国内トップクラスの実績を積み重ねてきました。次なる挑戦は、LLM/VLMが持つ高度な「意味理解」を物理世界へ接続し、現実空間の課題解決に挑むEmbodied AIの領域です。物理空間のデータをAIで解析し、ロボットやデバイスの制御・自律化を行うフィジカルAIの領域では、いま新たな技術革新の先駆けとして、特定の作業に縛られず多様な物理タスクをこなせるVLA（Vision-Language-Action）モデルが注目を集め始めています。技術フェーズとしては、LLMにおける2019〜2020年頃に相当するとも言われ、ELYZAでも今後1〜3年で実用レベルへの進化が見込まれる重要なタイミングだと考えています。一方で、リサーチエンジニアがどれほど優秀なAIを開発しても、それを物理世界に適用するには、ハードウェアの特性や力学を熟知し、AIと現実空間を適切に接続する専門家が不可欠です。本ポジションのミッションは、ロボットハードウェアの実践的な知見とAIモデルのシステム統合スキルを駆使し、フィジカルAIの社会実装を牽引することです。 市販のロボットやエンドエフェクタでは対応が難しい課題に直面した際にも、3Dプリンタ等を用いた柔軟なプロトタイピング能力と、最先端のAI技術への探究心を掛け合わせ、実運用可能な水準までロボットシステムの完成度を引き上げていただきます。【業務内容】物理世界のハードウェア（メカトロニクス）を専門領域としつつ、AIモデルの実装やシステム統合といったソフトウェア領域まで、幅広く業務をリードしていただきます。ハードウェア要件定義とプロトタイピング：顧客のタスクを達成するためのロボット構成（アーム、センサ等）を選定・設計する市販のハンドや治具では対応が難しいエッジケースに対しては、3D CADや3Dプリンタを活用し、オリジナルパーツの設計・製作（ラピッドプロトタイピング）を迅速に行って物理的な課題を解決するROS2等を用いたシステム統合とソフトウェア開発：AIチームが開発したEmbodied AI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インテグレーションを行うPythonやC++を用い、遅延や摩擦などのハードウェア特性を考慮した制御アルゴリズムを実装するAI研究開発へのディレクションとフィードバック：AIリサーチャーと密に連携し、「モーターのトルク限界」や「制御周期」といった物理的制約をAIモデルの前提条件として定義する実機評価で得られた事象を分析し、「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、再学習のループに貢献する現場導入とハード・ソフト両面からの課題解決：試験環境および顧客現場での立ち上げを主導するテスター等を用いた物理レイヤーのデバッグから、Linux環境でのソフトウェアデバッグまで、幅広い視野でトラブルシューティングを行う【ポジションの魅力】事業の最上流から現場まで関与案件組成の段階から技術的なキーパーソンとして参画し、机上の設計やシミュレーションに閉じず、実機評価から運用改善まで一貫して経験できます。最先端AI×ロボティクスの社会実装VLA等の基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせる不確実性の高い領域で、実運用に耐えるシステムへ磨き上げる経験は、希少性の高い専門性となります。国内トップクラスの計算機環境豊富な計算基盤を活用し、ロボットの動作生成に向けた基盤モデルの構築に取り組むことができます

【募集背景・ミッション】ELYZAは、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装において、国内トップクラスの実績を積み重ねてきました。私たちの次なる挑戦は、LLM/VLMが持つ高度な「意味理解」を物理世界へ接続し、現実空間の課題解決に挑む Embodied AI の領域です。物理空間のデータをAIで解析し、ロボットやデバイスの制御・自律化を行うPhysical AIの領域では、新たな技術革新の先駆けとして、特定の作業に縛られず多様な物理タスクをこなせるVLA（Vision-Language-Action）モデルが注目を集め始めています。技術フェーズとしては、LLMにおける2019〜2020年頃に相当するとも言われ、ELYZAでも今後1〜3年で実用レベルへの進化が見込まれる重要なタイミングだと考えています。しかし、これらのモデルをそのまま日本の現場に持ち込んでも、精度や特定ユースケースへの適応力には限界があり、真の社会実装には至りません。 本ポジションのミッションは、ELYZAがこれまで培ってきた知見を活かし、現場での実用に耐えうる「特定ユースケース特化型のEmbodied AIモデル」を開発することです。さらに、そのモデルを実際の顧客現場へ適合させ、価値証明（PoC）を完了するまでを一気通貫で牽引していただきます。最大の魅力は、豊富な計算基盤を活用した「基盤モデルの構築」と、現場のリアルなデータを高度な知能へと昇華させる「社会実装」の両輪を回せる点にあります。【業務内容】ご本人の志向性やプロジェクトの稼働状況に応じて、Embodied AIモデルの研究開発から、現場でのPoC推進まで、R&Dと社会実装の垣根を越えて幅広く活躍していただきます。Embodied AIモデルの開発：既存のオープンモデルに対し、特定ユースケースに特化した学習を行い、精度と堅牢性を高める。模倣学習、強化学習（RL）、推論最適化などの技術を適用・拡張する。PoC案件の技術リードと社会実装：顧客の現場課題に対し、どのようなロボット構成・AIモデルで解決可能かの技術検証を行う現場特有のドメインデータを用いたファインチューニングやエッジデバイスへの実装を主導するドメイン特化型マルチモーダル学習とデータループ構築：画像・テキストに加え、「Action（軌跡や関節角度）」もモダリティとして扱う学習基盤を構築PoC推進チームと密に連携し、現場の失敗データ等をモデル改善に組み込むデータフライホイールを設計するハイブリッド制御設計とシステム統合：「学習ベース（AI）のアプローチ」と「ルール・アルゴリズムベースの制御アプローチ」の境界とトレードオフを正確に評価し、実機にデプロイされ確実に動作する高品質なソフトウェアモジュールを作成する最新手法の実装と精度検証：LLM/VLM領域の最新学習手法（効率的なファインチューニング手法、新しいトークン化技術など）をいち早くPhysical AI領域に転用・実装し、技術検証を行う【本ポジションの魅力】KDDIとの提携による豊富な計算基盤を活用し、「基盤モデルの構築」に取り組むことができるロボティクス実装現場のリアルなデータを高度な知能へと昇華させ、研究開発だけでなく「社会実装」との両輪を回すことができる【開発環境】セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。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 SimAI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