基盤モデルをファインチューニングし、日本の産業現場へ実装するロボティクスデプロイメント（RD）の一員です。 大きく分けて、３つの領域における一部業務を担っていただきます。 ①日本の現場で実際に動くヒューマノイドロボットの運用 ②データインフラ構築、ロボット制御システムの導入 ③データ学習（ファインチューニング） 複雑な現場課題を迅速に解決し、高品質なロボット学習データを獲得することで、PoC（概念実証）の成功と最終的な商用化に向けた技術基盤を築く、Physical AI 時代の最前線を担うポジションです。 将来、最もチャレンジングな現場技術の問題を解き、Physical AIの商用化を日本でリードしたい、そんな意欲あるインターン生を募集します。 担当業務： 下記の範囲で、一部業務をご担当いただきます。 -遠隔操作およびデータ管理 - ロボットにテレオペレーション装置を装着、指定された行動・動作を直接デモンストレーション -高品質なデータ確保のため、マニュアル遵守やファイル構成の整理などを徹底して管理 - 収集したデータを社内AI学習システムへアップロード - データ収集過程で発生する問題点や改善事項を積極的に特定 - 現場で発生するプロセス改善に関するアイデアを提案 - 基盤モデル学習の支援** - ロボット・テレオペシステムの運営・安定化の支援

- 優れた身体協調性および空間認識能力 - 日常的に30分以上立ったまま作業できる方 - 動きや姿勢を素早く習得し、最適な動作方法を見出せる能力 - 学習姿勢およびフィードバック受容力 - 新しい身体作業を迅速に習得し、改善点を継続的に学習できる方 - 同一動作を高い一貫性（Consistency）で繰り返し、安定した学習データを確保できる方 - 精密作業を好み、反復作業を苦にしない性向 - フィードバックを積極的に受け入れ・反映し、作業効率を向上させられる方 - 変化の激しい業務環境への適応力 - ロボット動作やデータ収集環境が頻繁に変化する状況にも柔軟に対応できる方 - 問題発生時にも冷静に解決策を模索できる方

- 新しい環境でも問題の構造を素早く把握し、実行に移せる**アダプティブな問題解決能力（Adaptive Execution）** - データパイプライン／MLOpsの経験 - データ管理、モデルサービング、CI/CDなど、MLライフサイクル自動化経験 - ロボット基盤モデル関連プロジェクトの現場支援またはデータ収集経験 - エッジデバイス（GPU/IPC）でのリソース管理・デプロイ経験 - 英語または日本語でのビジネスコミュニケーション能力 - 顧客課題定義からモデル改善フィードバックまでの**End-to-Endプロセスをリードした経験（または強い関心）**