RD の求人一覧 - リアルワールド株式会社

本ポジションは、RLWRLDの日本におけるエンジニアチームのリーダーとして、ロボットシステムの展開・運用・保守をエンドツーエンドで統括します。 製造・物流現場でのPoC・本番導入を技術的にリードしながら、Deployment Engineerチームのマネジメントと育成も担います。韓国本社および日本顧客との緊密な連携を通じ、RLWRLDのフィールドオペレーションを日本において確立・スケールさせることが最大のミッションです。 【主な業務内容｜Key Responsibilities】 - 日本国内のロボット導入プロジェクト（PoC・本番展開）の技術的責任者として、計画立案から実装までをリード - 顧客現場でのロボットシステム（ハードウェア＋ソフトウェア）のインテグレーション・立ち上げ、および継続的な期待値マネジメント - PoCにおけるオペレーション設計・実行と、技術的リスクの特定・マネジメント - システムの設定・デバッグ・トラブルシューティング対応、および問題発生時の根本原因分析と恒久対策の立案 - ハードウェア・ソフトウェア双方の視点からシステム要件を定義し、韓国本社エンジニアリングチームへ構造的にフィードバック - デプロイメントエンジニアチームの採用・育成・ピープルマネジメント、およびチームビルディング - 顧客・パートナーSIerへの現場技術サポート・トレーニング実施、および長期的な信頼関係の構築 - デプロイメントプロセスの標準化・ドキュメント整備による、再現性・スケーラビリティの確保 - 新規案件における現場要件のスコーピング、工数・スケジュール・コスト・リスクの見積もりと管理 - プロジェクト横断での学習・知見を製品改善につなげる仕組みの構築、および社内外ステークホルダーへの進捗報告

本ポジションは、RLWRLDの日本におけるエンジニアチームのリーダーとして、ロボットシステムの展開・運用・保守をエンドツーエンドで統括します。 製造・物流現場でのPoC・本番導入を技術的にリードしながら、Deployment 当社のロボット基盤モデルを、API・SDK・ツール群とともにパッケージ化し、パートナーが自律的に導入・活用できるプロダクトとして日本市場に展開すること。Product-Market Fitの実現が最大のゴールです。 本社CPOと密に連携しながら、日本市場のニーズを起点にプロダクト要件を具体化・優先順位付けし、開発チームと市場の橋渡しを担います。 --- 【入社後6〜12ヶ月で期待すること】 - 日本市場における「誰が・何のために・どのように当社ロボット基盤モデルを使うか」を定義し、PoC案件を通じてPMF仮説の検証サイクルを確立する - ファインチューニング・推論・データ収集・デプロイメントの各フェーズで、パートナーが最小工数で導入できるDeveloper Experience（API・SDK・ドキュメント）を設計し、初版をリリースする - PoC案件から得られるフィードバック・性能データ・失敗パターンを体系化し、モデル・ツール・APIの改善優先度を本社開発チームと合意する - 日本市場向けのプロダクトロードマップ v1.0 を策定し、本社CPOと合意する - 競合プロダクト（フィジカルAI領域）の動向・価格モデル・エコシステム戦略をリサーチし、RLWRLDの差別化ポジショニングを明文化する - 顧客提案・パートナー開拓に必要なプロダクトデモ・ユースケース資料・技術的価値提案を整備する

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

ロボティクスデプロイメント・リサーチエンジニアはRLWRLDおよびグローバルのオープンソース・ロボット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）チームの一員です。 本ポジションは、現場で取得されるデータを基盤にシステム課題を定義し、データ→モデル→制御のフィードバックループを構築・運用しながら、追加データでの再学習やファインチューニングによってモデル性能を継続的に向上させることを主な役割とします。 また、特に現場で実施されるPoCにおいては、ロボット基盤モデルのファインチューニングを主導し、追加データの学習を通じてPoCの成功率を最大化する**重要なミッションを担います。 RDチームは大きくSWエンジニアとリサーチエンジニアに分かれていますが、「ロボット・データインフラ寄り」か「ファインチューニング寄り」かの違いであり、明確な境界線はありません。 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。 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意欲あるエンジニアを募集します。 --- 【主な業務内容｜Key Responsibilities】 ◆ロボット基盤モデルのファインチューニングおよび制御適用 - RLWRLDおよびグローバルOSSのロボット基盤モデルを、実ロボットで動作させるためのファインチューニングおよび制御ロジック実装 - 顧客現場での追加データ収集に基づく再学習・モデル改善の実施 - PoC成功率を最大化するためのモデル調整とフィードバックループ運用 ◆データ品質管理およびモデル改善ループ運用 - ラベル品質、アノテーション、マルチモーダルデータの整備 - データ→モデル→制御のEnd-to-End技術ループの構築・運用 ◆顧客・SIパートナー向け技術支援 - 運用・保守に関する技術トレーニングの提供 - 現場課題、顧客フィードバック、改善事項の整理とTechチーム・PMへの共有 ◆不確実性の高い環境での課題構造化・実行推進 - データと論理に基づき複雑な問題を構造化し、解決まで自律的に推進

ロボティクスデプロイメント・SWエンジニアはRLWRLDおよびグローバルのオープンソース・ロボット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。 本ポジションは、**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、データインフラ構築、ロボット制御システムの導入**を担う極めて重要な役割を担います。 ロボット制御システム（HW/SW）、モデル・データ収集システムの「現場インストール（Installation）〜試運転（Commissioning）〜安定化（Troubleshooting）」までを担当します。 RDチームは大きくSWエンジニアとリサーチエンジニアに分かれていますが、「ロボット・データインフラ寄り」か「ファインチューニング寄り」かの違いであり、明確な境界線はありません。 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。 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意欲あるエンジニアを募集します。 【主な業務内容｜Key Responsibilities】 ◆ロボット制御システムおよびテレオペレーション（遠隔操作）システムの導入・設定・試運転 - ヒューマノイドロボットやマニピュレータを遠隔から精密制御するシステムの現場インストール、設定、試運転を担当 - 顧客環境に応じた最適な制御・通信構成の整備 ◆ロボットデータセットの収集・管理 - 当社Productチームのガイドラインに基づき、ロボット基盤モデル学習のための大規模マルチモーダルデータを効率的に収集・保存・管理するパイプラインを構築 - 顧客現場に最適化されたデータ収集戦略の策定と実行 - モデル改善に必要な高品質データを社内リサーチチームへフィードバック ◆PoCおよびデータ収集中に発生する技術課題（HW/SW）の即時対応・原因分析・解決 - システムログ解析、シーケンスデバッグ、パラメータ調整による安定化・最適化 - 顧客およびSIパートナー向けの運用・保守トレーニングの提供 - 現場課題・顧客フィードバックの整理と、プロジェクトマネージャー・RDチームへのレポート ◆不確実性の高い環境での課題構造化・実行推進 - データとロジックに基づき複雑な問題を整理し、実行可能なソリューションへ落とし込む

本ポジションは、日本顧客向けの技術提案・要件整理・PoC推進を担い、RLWRLDのソリューションを顧客現場で成立させるフロントラインの技術担当です。 ロボット基盤モデルを活用して自動化を実現したい日本企業に対し、RLWRLDのロボット基盤モデルとソリューションの技術的価値を訴求し、契約前の期待値マネジメントから契約後のフォローアップまでを担います。韓国本社の開発チームと日本顧客の橋渡し役として、市場の声を製品にフィードバックすることも重要なミッションです。 --- 【主な業務内容｜Key Responsibilities】 - ロボット基盤モデルを活用して自動化を実現したい日本企業に対する技術的ソリューション提案（契約前の期待値マネジメント含む） - 顧客・パートナー候補との技術ディスカッション、システム要件のヒアリングと文書化 - 顧客現場における詳細な要件調査・現場測定（レイアウト・環境、ロボット基盤モデルの認識精度に影響する対象物の実世界データ収集、既存データの定量的ベンチマーク把握を含む）を実施し、技術的実現可能性の評価とPoC設計の基盤となる報告書の作成 - RLWRLDソリューションのシステムレベルの構成理解と、パートナー企業・顧客への技術的知見の移管・共有 - PoC（概念実証）のスコープ設計、ゴール設定、および社内外ステークホルダーとの調整 - 本社開発チームへの市場フィードバック・改善要求の取りまとめと共有 - 案件のタイムライン・マイルストーン管理