1009_ロボット基盤モデル開発エンジニア（VLA/VTLA・模倣学習/強化学習）【正社員】

ポジションの概要

Physical AIと呼ばれる「VLA（大規模視覚言語行動モデル）」「模倣学習」「強化学習」といった技術を用いて、当社が新規開発する汎用型双腕ロボットやヒューマノイドロボットといったマニピュレータのAI基盤モデルを開発していきます。

特に、視覚に加えて触覚・力覚を活用するVTLA（Vision-Tactile-Language-Action）モデルにより、接触の多い（contact-rich）組立・操作タスクの自律遂行に挑みます。

マネジメント業務は含まれず、論文調査・技術検証・モデル実装・シミュレーション環境構築・実機デプロイまで、自らハンズオンで一貫して手を動かしていただきます。

カメラ画像や自然言語指示から、警備・点検・案内現場でのロボットの行動を生成するモデルの実装に取り組み、「AIを積んだだけ」ではなく、それがどうユーザーへの価値提供につながるかフィードバックを受けながら開発を進めていただきます。

私たちと一緒に、国産AIロボットの開発を通じてフィジカルAIの社会実装に挑戦しませんか？

具体的な仕事内容

マニピュレーション（VLA / VTLA モデル開発）

• 汎用型双腕ロボット・ヒューマノイドロボット向けのVLA/VTLA（視覚・触覚・言語・行動）モデルの研究・開発
• 接触の多い（contact-rich）組立・操作タスクにおける、触覚・力覚を活用したポリシー獲得
• ウェアラブルデバイス等で取得した身体性の異なるデータの実機への適合
• π0.5、GR00Tなどの論文手法・OSSをベースにした自社製品へのカスタマイズ
• 模倣学習と強化学習を組み合わせた汎化性能の向上
• Sim2Real / Real2Sim2Real によるシミュレーションと実機のギャップ低減
  （視覚：3DGS・NVIDIA Cosmos等による見た目の拡張／接触：力覚モデリング）

共通業務

• 開発したAIモデルの評価と安全性向上
• AIモデルとロボット制御システムの統合（行動フィードバックループの開発）
• フィールドテストおよび技術検証
• 他部門（ハードウェア、事業開発）との技術調整、要件定義のサポート

開発環境

OS・インフラ

• OS：Linux (Ubuntu 22.04)
• インフラ：AWS, GPU環境（学習用）
• その他：Docker, GitHub Actions

使用言語・技術スタック

• 言語：Python
• フレームワーク：PyTorch, LeRobot (Hugging Face), RSL RL (PPO／IL→RLでのポリシー微調整用)
• ベースモデル：π0.5 (openpi), GR00T N1.7
• アルゴリズム：Diffusion Policy, ACT (Action Chunking Transformer), Flow Matching など
• シミュレーター：NVIDIA Isaac Lab, Isaac Sim
• データ管理：LeRobotDataset（データセット）, Safetensors（モデル）, rosbag / MCAP（実機ログ）
• 通信：gRPC / Protocol Buffers

開発ツール

• バージョン管理：Git (Git flow)
• コミュニケーション：Slack, Notion
• AI支援開発：Claude Code, Codex

このポジションの魅力

技術的な魅力

Physical AI - AIを実世界の物理的な動きに繋げる

• リアルな現場データ × 最先端技術（VLA/VTLA）：論文は書けても実機データを持てない領域で、自社ロボット・自社タスク・自社収集データを起点に開発できる
• 触覚・力覚を活用したcontact-richマニピュレーションという、まだ確立されていない領域を自ら定義・開拓できる
• シミュレーション上の開発で閉じず、現場で働くロボットに実装できる

共通の魅力

• 「AIを積んだだけ」ではなく、ロボットの挙動にフィードバックされるループ開発
• 実機での検証機会が豊富で、自分が開発したモデルがロボットとして実際に動く様子を目の当たりにできる

組織・カルチャー

• 多様なバックグラウンドを持つエンジニアが国籍問わず在籍するグローバルな環境
• 幅広い専門性を持つエンジニアとともに、最先端のロボット開発に挑戦できる環境
• 得意分野を活かしながら、新しい領域にも挑戦し、スキルを磨ける機会が多くあります
• 国籍も年代も異なる様々なメンバーがフラットに意見を交わし合い、切磋琢磨できるカルチャー

キャリア・成長機会

• Physical AIという最先端の技術領域でのスペシャリストとして、マニピュレーション／VLA・VTLA領域でスキルを習得
• 将来的には、新規ロボット機種のAIシステム全体をアーキテクト
• ゆくゆくは、新規ロボットの立ち上げにおけるソフトウェア開発にも関わるチャンスがあります
• フレックス勤務を活用し、働きやすい環境で技術革新に挑戦できます

参考情報

▼ コーポレートサイト
https://corp.ugo.plus/

▼ note
https://note.com/ugo_robot

▼ podcast ＜ugo Robotics Radio＞
https://open.spotify.com/show/51DueB6zSlbVzVXnGehD9y?si=86eaa8dcf06a4471

応募時のお願い

・応募時の書類（履歴書・職務経歴書）はPDF形式にてご提出いただきますようお願い申し上げます

• 論文・技術ドキュメントを読み、シミュレーション上だけでなく実機で性能を改善した経験
• 機械学習に関する開発経験3年以上
  （適用領域はVLA/VTLAが望ましいが、ML Planner・Perception等でも可）
• Python実務経験3年以上
• Gitを用いたチーム開発の経験

• 接触リッチな操作（contact-rich manipulation）、触覚・力覚センシングを用いた学習の経験
• 模倣学習、強化学習、VLA/VTLA、Sim2Realに関する研究または実装経験
• LeRobot, Hugging Face Transformers, ROS/ROS2, Isaac Sim/Isaac Labの使用経験
• ロボット実機、センサー、アクチュエータを含む開発経験
• Kaggle等の機械学習コンペティションでの上位成績
• CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、IROS、CoRL、ICRA、RSS等の学会での論文採択・発表経験
• スタートアップや少人数チームで設計・実装・検証を自律的に進めた経験

• AI・Roboticsの技術を深く探究し、実装・検証を通じて成果に落とし込める方
• 論文や技術ドキュメントを読み込み、実環境・実機への適用可能性を見極めながら開発を進められる方
• 他者の設計や研究成果の妥当性を評価し、技術選定を主導・議論できる方
• 難易度の高い技術課題に粘り強く向き合える方
• チームでの設計議論やコードレビューを通じて、技術品質と開発スピードの両立を追求できる方