【業務内容】 ・模倣学習（VLA、ACT等）や強化学習（PPO, SAC等）のモデル実装と評価（海外ベモデルメーカー、国内のアカデミアを含む） ・模倣学習や強化学習に必要なロボティクス技術開発(物理シミュレーター環境構築/CV技術を用いたモデル学習の前処理/PID制御のチューニング等) ・人のEgocentric Dataのロボット学習モデルへの活用やWAM（World Action Model）技術に関する論文の調査とPoC 【募集背景】 Muso Actionは「Physical-AIで人の軽作業を解放する」ロボットワーカーをつくるスタートアップです。事業拡大により、模倣学習/強化学習を用い、倉庫や製造現場の実タスクを最速で実用化する仲間を募集します。

・実ロボットへの模倣学習または、強化学習の実装/評価経験 ・モデル学習向けの物理シミュレーター環境構築またはデータ収集パイプラインの一気通貫した開発経験 ・Python及びC++での開発経験 ・Linux環境での開発経験 ・AIコーディングを利用した開発経験

・Lerobot / Isaac Labを用いた模倣学習または強化学習の開発・評価経験 ・人のEgocentric Dataを用いたマニピュレーションモデルの開発経験 ・WAM（World Action Model）の開発経験 ・PyTorch等での学習/推論実務経験

・デモのためでなく、現場で本当に使われ、頼られるロボットをつくることにこだわれる方 ・仕組みがない状態を楽しみ、0→1で自ら設計・確立していける方 ・少人数フェーズで裁量とスピードを歓迎し、自走できる方