10.開発｜Engineering の求人一覧 - ｕｇｏ株式会社

ポジションの概要警備や点検など、非定型な環境での自律移動が求められるAIロボット「ugo」の自律走行システムを開発していただきます。現在、内製の自律走行システムからROS 2ベースのシステムへの移行を進めており、Navigation2やSLAMといった最先端のロボティクス技術を活用して、動的な障害物回避や複雑な環境での自己位置推定を実現する、次世代の自律移動プラットフォームを構築します。私たちと一緒に、AIロボットの開発を通じて、労働力不足の解決に挑戦しませんか？具体的な仕事内容ROS 2ベースの自律走行システムの設計・開発・最適化を担当していただきます。オフィスビルやデータセンターなど、人や障害物が動的に変化する環境での高精度な自律移動を実現します。主な業務ROS 2 / Navigation2を用いた自律移動システムの設計・開発SLAM（自己位置推定・地図生成）アルゴリズムの実装・チューニングLiDAR、IMU、エンコーダーなどのセンサーフュージョン動的障害物回避アルゴリズムの開発・最適化経路計画（Global/Local Planner）の実装内製システムからROS 2への移行プロジェクト推進フィールドテストおよび技術検証開発プロセスの最適化（Git flowの導入や開発環境整備など）他部門との技術調整、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その他：Docker, GitHub Actions, AWS Copilot CLI使用言語・技術スタック言語：Python, C++フレームワーク：ROS 2 (Jazzy), Navigation2SLAM：slam-toolbox, AMCL等センサー：LiDAR, IMU, エンコーダーシミュレーター：Gazebo, RViz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, NotionAI支援開発：Claude Code, Codexこのポジションの魅力技術的な魅力非定型環境での自律移動という高難度な技術課題警備・点検業務で求められる、人が行き交うオフィスやデータセンターでの自律移動動的に変化する障害物（人、台車、ドア等）への実時間対応ROS 2への移行プロジェクトをリードし、最新のロボティクス技術スタックを導入できる内製システムで培ったノウハウをROS 2エコシステムに統合する技術的チャレンジLiDARやIMUなどのセンサーフュージョンによる高精度な自己位置推定実機での検証機会が豊富で、シミュレーションだけでなく実環境でのチューニングが可能組織・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です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です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がありますキャリア・成長機会ROS 2エコシステムの第一線で、Navigation2やSLAMの実践的なスキルを習得自律移動ロボティクスのスペシャリストとしてキャリアを構築将来的には、新規ロボット機種の自律移動システムの技術リードも担えるゆくゆくは、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配属先配属先：ロボット開発部開発組織の特徴：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です参考情報▼ 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

ポジションの概要双腕ロボット「ugo Pro」をはじめとするAIロボットのアーム制御、各種アクチュエータ制御、そして一連の警備・点検業務を遂行するために必要な技術開発を担当していただきます。ロボットの「腕の動き」や複雑なタスクを遂行させるための制御システムと、業務担当者が簡単に業務フローを設定できるノーコードインテグレーションツールの開発に取り組んでいただきます。私たちと一緒に、AIロボットの開発を通じて、労働力不足の解決に挑戦しませんか？具体的な仕事内容双腕ロボット「ugo Pro」のアーム制御システムと、一連の警備・点検業務を遂行するために必要なノーコードインテグレーションツールの開発などを担当していただきます。主な業務双腕ロボットのアーム制御システムの設計・開発・最適化各種アクチュエータ（モーター、グリッパー、リフト等）の制御実装ノーコードインテグレーションツールの開発（業務担当者が簡単に業務フローを設定できる仕組み）一連の警備・点検業務を遂行するために必要な技術開発ロボットの動作計画（Motion Planning）とコリジョン回避遠隔操作と自動化のハイブリッド制御システムの開発フィールドテストおよび技術検証開発プロセスの最適化（Git flowの導入や開発環境整備など）他部門との技術調整、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その他：Docker, GitHub Actions, AWS Copilot CLI使用言語・技術スタック言語：Python, C++制御系：ロボットアーム制御、PID制御アクチュエータ：サーボモーター、グリッパー、リフト機構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, NotionAI支援開発：Claude Code, Codexこのポジションの魅力技術的な魅力双腕ロボットの複雑な制御と業務自動化の両立双腕ロボット「ugo Pro」の2本のアームを協調制御する高度な制御技術エレベータボタン押しなど、警備業務に必要な繊細な動作の実装ノーコードインテグレーションツールの開発により、エンジニア以外でも業務フローを設定可能に遠隔操作と自動化のハイブリッド運用による、柔軟で堅牢なシステム設計実機での検証機会が豊富で、実際の業務現場でのフィードバックを得ながら開発できる組織・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です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です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キャリア・成長機会ロボットアーム制御のスペシャリストとして、産業用ロボット分野での専門性を深められる業務自動化プラットフォーム開発を通じて、システム全体を俯瞰する視点を養えるゆくゆくは、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配属先配属先：ロボット開発部開発組織の特徴：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です参考情報▼ 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

募集背景ugoは2026年秋、製品ラインアップを広げる2つの発表をしました。ugo Novaを発表（2026年9月16日発表）ロボット基盤モデル開発を前提に、アーキテクチャから設計し直した国産の双腕セミヒューマノイドです。2027年に量産を始める予定です。7軸の双腕アーム、頭部2軸、腰関節を備えたセミヒューマノイドNVIDIA Jetson Thorを搭載し、学習済みモデルを本体だけでリアルタイムに推論できるugo mini G2を発表（2026年10月20日発表）点検用AIロボット「ugo mini」の次世代モデルです。11月から順次提供を始めます。光学ズームカメラに対応し、小型メーターや高所・遠方の計器も撮影できる3D LiDARに加えて超音波センサーを搭載し、ガラス面も検知できる既存機種のファームウェアの品質改善と、ugo Novaなど新機種の開発を並行して進めるため、組み込みエンジニアを募集します。ポジションの概要AIロボット「ugo」の、ハードウェアに近い層のソフトウェア開発を担当していただきます。マイコン（STM32、ESP32、Raspberry Pi Picoなど）のファームウェアと、Linux（Ubuntu）の境界にある開発が中心ですファームウェアに閉じず、ugo Novaなど新機種で、Physical AIを前提としたソフトウェア基盤のアーキテクチャ設計やSDK開発にも関わっていただきます組み込みチームの中心メンバーとして、設計から実装まで自分の手で進めていただくことを期待しています既存機種の保守・改善と、新機種の開発の両方を担当します※ロボットの動作制御やアプリケーション開発が専門の方は、「1002_ロボット制御・アプリケーションエンジニア【正社員】」をご覧ください。ロボット開発を通して、労働力不足という社会課題の解決に一緒に取り組みませんか？このポジションの魅力技術的な魅力マイコンとLinuxの両方を扱える ファームウェアから、Linux上のアプリケーション層との連携まで、ハードとソフトの境界を横断して開発します。自分のコードが、実機のロボットで動く 実機で検証する機会が多く、書いたコードがロボットの動きとしてすぐに確かめられます。ミリ秒単位のチューニングに挑める リアルタイム制御や、GStreamerを使った低遅延の映像伝送など、性能を突き詰める領域があります。新機種のソフトウェア基盤を一から設計できる ugo Novaなど新機種では、ファームウェアの上に乗るソフトウェア基盤やSDKの設計から関われます。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、国籍を問わず在籍しています電気・メカ・ソフトウェアのエンジニアが近い距離で、ハードとソフトを一緒に作っていますフレックスタイム制で、自分のペースに合わせて働けますキャリア・成長機会組み込みとLinuxの両方のスキルを深められます新機種の特定領域で、テックリードを担う道があります製品全体の設計にも、組み込みの立場から提案できますチームの話を聴く（ugo Robotics Radio）#31 「ドライバー席をAIに譲って半年」コードを書かなくなったエンジニアたちのリアル#32 コーディングも設計もAIに任せた先、エンジニアに残る仕事とは？業務内容マイコンのファームウェア開発STM32、ESP32、Raspberry Pi Picoなどのマイコンを用いたファームウェア開発モーター・センサー・アクチュエータの制御UART、I2C、SPIなどの通信プロトコルの実装リアルタイム制御システムの設計・開発Linux・OSまわりの開発マイコンとLinux（Ubuntu）間の通信インターフェースの設計・実装デバイスドライバの開発・最適化OSのチューニングとトラブルシューティングOSのアップデート方式やROM管理の改善CPUボードの評価通信・映像Bluetooth（BLE）を用いた周辺機器との連携カメラ映像の低遅延伝送システムの開発（GStreamerなど）新機種のソフトウェア基盤ugo Novaなど新機種での、ソフトウェア基盤のアーキテクチャ設計ファームウェアと通信するアプリケーションやSDKの開発既存機種の保守・品質改善既存機種のファームウェアの保守と品質改善フィールドテスト、技術検証開発プロセスと他部門との連携開発環境や開発フローの整備（Git flowなど）電気・メカなど他部門との仕様調整開発環境OS：Linux（Ubuntu 22.04）言語：C、C++、Rustマイコン：STM32、Raspberry Pi Pico、ESP32プロトコル：UART、I2C、SPI映像伝送：GStreamer、WebRTCインフラ・その他：AWS、Docker、GitHub Actions、AWS Copilot CLIバージョン管理：Git（Git flow）コミュニケーション：Slack、NotionAI支援開発：Claude Code、Codex参考情報コーポレートサイトnote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

募集背景ugoは2026年秋、製品ラインアップを広げる2つの発表をしました。ugo Novaを発表（2026年9月16日発表）ロボット基盤モデル開発を前提に、アーキテクチャから設計し直した国産の双腕セミヒューマノイドです。2027年に量産を始める予定です。7軸の双腕アーム、頭部2軸、腰関節を備えたセミヒューマノイドNVIDIA Jetson Thorを搭載し、学習済みモデルを本体だけでリアルタイムに推論できる開発は自社で一貫して手がけ、製造は本社に併設した自社工場で行っていますugo mini G2を発表（2026年10月20日発表）点検用AIロボット「ugo mini」の次世代モデルです。11月から順次提供を始めます。光学ズームカメラに対応し、小型メーターや高所・遠方の計器も撮影できる3D LiDARに加えて超音波センサーを搭載し、ガラス面も検知できる国内のEMS（電子機器受託製造サービス）を活用した量産・供給体制を構築警備・点検・案内の現場で稼働するugo Pro、ugo miniへの引き合いも増えています。 既存機種の改良・量産と、ugo Novaの量産化、次の新機種の開発を並行して進めるため、電気設計エンジニアを募集します。ポジションの概要AIロボット「ugo」の量産・品質向上を担う電気設計エンジニアを募集します。電気基板設計から規格取得・量産立ち上げまでを担っていただきます。ugo Novaの改良設計とEMC評価、ugo Pro・ugo mini G2の改良設計と不具合解析、新機種の電気アーキテクチャの検討などを担当します回路・基板設計だけでなく、ハーネス設計、製品評価、不具合対応まで、電気に関わる業務を幅広くお任せします "社会実装ファースト；お客様が本当に使えるものをリーズナブルに"という思いのもと、単に「開発する」のではなく「本当にお客様の役に立つプロダクト開発」に挑戦しませんか？このポジションの魅力技術的な魅力量産ロボットの電気設計を一気通貫で担う 電気基板設計から規格取得・量産検証まで、プロダクトのライフサイクル全体に携われます。クロスファンクショナルな開発体制 機械設計・ロボティクスエンジニアと連携しながら、幅広い知見を習得できます。企画から参画できる 自分たちが考えた機能・性能を持ったロボットの商品化も可能です。経験豊富なエンジニアと切磋琢磨できる 家電大手メーカー出身者など、幅広い知見と技術を持つエンジニアが在籍しています。組織・カルチャー様々な国籍・幅広い年代のメンバーが在籍し、フラットにコミュニケーションを取りながらロボット開発に取り組んでいます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フレックスタイム制を活用し、働きやすい環境で技術革新に挑戦できますキャリア・成長機会電気設計のスペシャリストとして、量産ロボット開発のキャリアを構築できます将来的には、新規ロボット機種の電気設計における技術リードを担える機会がありますご自身の得意分野以外の知見も深め、スキルを身につける機会が豊富です業務内容本社にて、ロボットの電気設計・検討に関する業務全般を担当していただきます。回路・基板設計ロボットの電気基板設計（電源、モーター駆動、バッテリー周りなど）ハーネス設計規格・評価各種規格適合試験（UL、CE 等）EMC評価、ノイズ対策量産・品質量産立ち上げ（国内EMSと連携した量産を含む）量産立ち上げに伴う試験・検査治具の作成不具合解析と改版設計各種 VE 活動新機種の開発電気アーキテクチャの検討、デバイス選定参考情報コーポレートサイトnoteugo Robotics Radio（チームの話を聴く）#25 ロボットが動く、その裏側で。見えない電気を支え続ける設計者の流儀#43 ugo Nova発表記念｜開発期間半年の舞台裏と、チームを突き動かした原動力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

募集背景ugoは2026年秋、製品ラインアップを広げる2つの発表をしました。ugo Novaを発表（2026年9月16日発表）ロボット基盤モデル開発を前提に、アーキテクチャから設計し直した国産の双腕セミヒューマノイドです。2027年に量産を始める予定です。7軸の双腕アーム、頭部2軸、腰関節を備えたセミヒューマノイド開発は自社で一貫して手がけ、製造は本社に併設した自社工場で行っていますugo mini G2を発表（2026年10月20日発表）点検用AIロボット「ugo mini」の次世代モデルです。11月から順次提供を始めます。光学ズームカメラに対応し、小型メーターや高所・遠方の計器も撮影できる3D LiDARに加えて超音波センサーを搭載し、ガラス面も検知できる国内のEMS（電子機器受託製造サービス）を活用した量産・供給体制を構築警備・点検・案内の現場で稼働するugo Pro、ugo miniへの引き合いも増えています。 既存機種の改良・量産と、ugo Novaの量産化、次の新機種の開発を並行して進めるため、機械設計エンジニアを募集します。ポジションの概要AIロボット「ugo」の製品を、試作から量産立ち上げまで担当していただくポジションです。ugo Novaや次の新機種の開発、ugo Pro・ugo mini G2の改良と量産フォローなどを担当します ロボット開発を通して、労働力不足という社会課題の解決に一緒に取り組みませんか？このポジションの魅力技術的な魅力試作から量産立ち上げまで、一つの製品を通して担当できる 設計だけで終わらず、試作・検証から量産立ち上げまで、工程を分けずに自分で担当します。既存製品の改良と、新機種の開発の両方に関われる ugo Pro・ugo mini G2の改良と、ugo Novaや次の新機種の開発を並行して進めています。仕様を決める段階から関われる 新機種では、電気・ソフトウェアのエンジニアと一緒に、機能や仕様を決めるところから参加します。組織・カルチャー様々な国籍・幅広い年代のメンバーが、フラットにコミュニケーションを取りながらロボット開発に取り組んでいますフレックスタイム制で、自分のペースに合わせて働けますキャリア・成長機会入社後は経験豊富なメンバーと組んで担当機種を持ち、将来は機種ごとのメカ主担当を目指せます新しいロボット機種の立ち上げで、メカの技術リードを担う道もあります電気・ソフトウェアなど隣接領域の知見も、日々の開発の中で身につけられます業務内容設計・試作・検証樹脂部品・板金・金属部品の設計（駆動部などの可動機構を含む）図面作成試作品の手配と、評価・検証量産量産立ち上げ（国内EMSと連携した量産を含む）自社工場の各種生産工程で使う治工具の設計新機種の仕様検討電気・ソフトウェアのエンジニアと一緒に、新機種の機能・仕様を検討使用CAD3D CAD：NX（メイン）経験歓迎：CATIA、SolidWorks、Fusion360参考情報コーポレートサイトnoteugo Robotics Radio（チームの話を聴く）#24 大手の"型"はスタートアップで武器になるか ― 16年のメカ設計経験を持ち込んでわかったこと#43 ugo Nova発表記念｜開発期間半年の舞台裏と、チームを突き動かした原動力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

当社について当社は【AIロボットugo】を展開するスタートアップ企業です。昨今、日本では深刻な労働力不足を背景に、業務のDX（デジタル・トランスフォーメーション）を目的としたロボット導入の動きは急速に拡大しています。さまざまなスタイルの業務ロボットが開発される中、当社のAIロボットとロボット統合管理プラットフォームは、多様な現場の課題に向き合い培ってきた知見を活かして進化を続けています。 人とロボットの融合により、労働力不足の解消などの社会問題を解決していきたいと考えています。当社AIロボットとは当社AIロボットは、自律走行による移動が可能となっており、遠隔操作と自動化のハイブリッドな運用で幅広い業務に用いられています。開発から製造まで一貫して自社で手掛けており、顧客からは信頼性やカスタマイズ性をご評価いただいています。導入事例オフィスワークビル／商業施設での警備業務データセンター／プラントでの設備点検駅構内や空港での生成AIを活用した多言語案内業務　など私たちが開発するのは、ただの“ロボット”ではありません。深刻化する労働力不足や、高齢化といった社会課題に、技術の力で立ち向かうことを目指しています。 現場で実際に使われるロボティクスを、クラウド・AIと連携し進化させていくこと、技術領域に縛られず、長期的にプロダクトを育てていきたい方にぜひお会いしたいです。ポジションの概要AIロボット「ugo」のクラウドアプリケーション開発をお任せします。ugo Platform：ロボットの管理を行うクラウドプラットフォームugo Portal：ロボットの遠隔操作や各種設定のためのWebフロントエンド入社後はまず進行中のプロジェクトに加わり、少しずつ担当範囲を広げていただきます。将来的には、一つのプロジェクトを設計から実装までリードし、ハードウェア・営業・コンサルティングなど他部門と調整しながら進める役割を期待しています。このポジションの魅力最先端の領域で、“社会を変える”開発に関われるロボティクス × クラウド × 生成AI 今まさに注目される領域でプロダクト開発を推進中です。警備・設備点検、駅や空港での案内業務など、社会インフラに変革をもたらす最前線で開発に携われます。「技術で挑戦したい」エンジニアに最適な環境モダンな技術スタック（React, TypeScript, AWSなど）を積極採用 技術選定や設計から一貫して携われるため、裁量を持ちながら手を動かしたい方にフィットする環境です。生成AIの活用も実務レベルで導入済み CodeRabbitによるAIコードレビュー、Claude Codeによる生成支援など、AIを「使いこなす開発体制」を整えています。OpenAIなどのLLMを活用した機能開発にも注力中 PoCだけでなく、最新のAI技術を実プロダクトに組み込むチャレンジが可能です。少数精鋭 × 柔軟な働き方で、意思決定も早い企画〜設計〜実装〜運用まで一気通貫 開発チームは少人数精鋭です。言われたものをただ作るのではなく、本質的なプロダクトづくりを経験できます。フレックスタイム制度（裁量労働制あり）を導入 働き方も柔軟で、自分のリズムでパフォーマンスを最大化できます。業務内容いま特に力を入れているテーマは次のとおりです。ご経験に応じて、いずれかを担当していただきます。プラットフォームの刷新ugo Platform／ugo Portalの次世代版への刷新段階的なリプレイス、アーキテクチャ設計、移行の進め方の検討生成AIを組み込んだ新機能の開発LLMを使った機能の設計・開発プロダクト全体の改善新機能の設計・開発、既存機能の改善UI/UX向上、パフォーマンス最適化開発環境OS：Windows / macOS / Linux言語：TypeScript / JavaScript / Pythonフレームワーク：React / LoopBack / Hono / Vue.jsインフラ：AWS（ECS Fargate / RDS / S3 / Amplify / EC2 / CloudWatchなど）その他：Docker / GitHub / AWS Copilot CLI / Slack / Notionチーム体制Webプラットフォームの開発チームは4名体制 チームリーダーも手を動かして開発に参加するフラットな組織です。日々の業務はチケットベースでタスクを管理しながら、GitHubのプルリクエスト（PR）を中心に進めています。仕組みづくりから関われるフェーズ チームはまだ小さく、開発フローやCIなどの仕組みも整えている途中です。自分で課題を見つけ、仕組みづくりから関わっていただける方を歓迎します。設計レビューやコードレビューは日常的に行っており、開発サイクルは月次リリースが基本です。スキルアップ・技術向上の取り組み OJTを通じて実務で学ぶスタイルが中心です。希望者には書籍の購入費用を会社が負担するほか、社内・社外向けの勉強会も不定期で開催しています。参考情報コーポレートサイトnoteugo Robotics Radio（チームの話を聴く）#19 フリーランスから事業を“自分事化”へ ― ロボット管理を超えるプラットフォーム構想#5 ｽﾀｯｸﾁｬﾝの産みの親が語る！ｕｇｏの未来を創るプラットフォーム戦略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

募集背景ugoは2026年9月から、ロボット基盤モデル開発の本格化に向けた発表を続けています。GENIACに採択（2026年9月9日発表）ugo Novaと「ugo Physical AI Fabric」を発表（2026年9月16日発表） 経済産業省・NEDOの「ロボット基盤モデルの研究開発（GENIAC）」に、ugoのテーマが採択されました。双腕セミヒューマノイドで製造組立作業を自律化するための、VTLA（Vision-Tactile-Language-Action）モデルの開発です。自社のロボット製造ラインで触覚を含む約30万エピソードのデータを集め、データ収集キットの開発からモデル構築、実機での実証まで国内・自社で進めます。ugo Novaは、基盤モデル開発を前提にアーキテクチャから設計し直した国産の双腕セミヒューマノイドです。2027年に量産を始める予定です。7軸の双腕アーム、頭部2軸、腰関節を備え、VLAなどのAIモデルによる全身制御に対応頭部とハンド部にカメラを標準搭載テレオペレーションで動かした操作を、そのまま教師データとして記録できるNVIDIA Jetson Thorを搭載し、学習済みモデルを本体だけでリアルタイムに推論できる このVTLAモデル開発の技術方針を決め、中心となって進めるシニアエンジニアを募集します。ポジションの概要Physical AIの領域で、VLA/VTLAと模倣学習・強化学習を使い、ugo Novaをはじめとする双腕ロボットやヒューマノイドの基盤モデルをつくります扱うのは、映像・触覚などの時系列データから行動を出力するモデルです。成果は、シミュレーションではなく実機での性能で測ります触覚・力覚も使うVTLAモデルで、接触の多い組立・操作タスクの自律化に取り組みますモデルのアーキテクチャ・学習手法・評価方法といった技術方針を決め、メンバーの実験の方向付けも担いますピープルマネジメント業務はありません。論文調査から実機へのデプロイまで、自分の手でも進めますこのポジションの魅力リアルな現場データ × 最先端技術（VLA/VTLA）：論文は書けても、実機のデータを持てない研究者は多い領域です。ugoでは、自社のロボット、自社のタスク、自社で集めたデータを起点に開発できますまだ確立されていない領域を、自ら定義・開拓できる：触覚・力覚を活用した接触の多いマニピュレーションは、まだ手法が固まっていない領域です技術方針を自分で決められる：立ち上げ期の部門で、モデル開発の方向性そのものを決められますシミュレーションで閉じず、現場で働くロボットに実装できる：モデルの出力がロボットの挙動にフィードバックされるループの中で開発します業務内容双腕ロボットやヒューマノイドに搭載する、VLA/VTLA（視覚・触覚・言語・行動）モデルの研究・開発をリードしていただきます。技術方針モデルのアーキテクチャ・学習手法・評価方法の選定と決定論文・OSSの調査と、自社の課題・データ・実機への適用可否の判断メンバーの実験計画のレビューと方向付け モデル開発双腕ロボットやヒューマノイド向けのVLA/VTLAモデルの研究・開発π0.5・GR00T・AIRoA-0など、既存の手法やOSSをベースにした自社製品向けのカスタマイズ接触の多い組立・操作タスクで、触覚・力覚を使ってポリシーを獲得する データと学習手法ウェアラブル機器などで得た、身体性の異なるデータを実機に適合させる模倣学習と強化学習を組み合わせて、汎化性能を上げるデータ収集担当と連携し、データ仕様・収集方針を決める 実機への実装と検証モデルの評価と安全性の向上制御システムとの統合、フィールドテスト他部門との技術的な調整開発環境OS・インフラ：Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS、AWS、Runpod、NVIDIA GPU（H100 / H200）、Docker、CUDA、SLURM、Kubernetes、GitHub Actions言語・フレームワーク：Python、PyTorch、JAX、LeRobot、RSL-RL分散学習・実験管理：PyTorch DDP / FSDP、DeepSpeed、Weights & Biases基盤モデル（VLA）：π0.5（openpi）、GR00T N1.7、MolmoAct2、AIRoA-0（LoRA等によるファインチューニング）模倣学習：ACT、Diffusion Policy、Flow Matching系ポリシー強化学習：PPO、Sim-to-Real、Domain Randomization、Teacher-Student Distillationシミュレーション：NVIDIA Isaac Lab、Isaac Sim（PhysX、Newton）、MuJoCo世界モデル：NVIDIA Cosmos実機・エッジ推論：ROS 2、URDF、TF2、MoveIt 2、NVIDIA Jetson Thor（ugo Nova搭載のオンボード推論用コンピュータ）データ・通信：LeRobotDataset、Safetensors、rosbag / MCAP、ROS 2（DDS）、CAN / CAN FD、gRPC / Protocol Buffers、FlatBuffers、WebSocketツール：Git、GitHub、Slack、Notion生成AI・AIコーディング：Claude Code、Codex参考情報コーポレートサイトnoteugo Robotics Radio（チームの話を聴く）#45 ugo AI専門部隊が語る、フィジカルAIの最前線とugo novaで挑むデータ収集#46 ugo AI専門部隊が語る、「ロボットになったつもりで」取るデータと触覚への挑戦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書類選考では、以下1と2を特に重視しています。職務経歴書に記載いただくか、ポートフォリオなどの別資料（形式自由）として必ず添付してください。3は任意です。実機での性能を改善した事例を1つ教えてください（課題／ベースライン／打ち手／結果の数値／あなたの役割）モデルや学習手法を自ら選定した事例を1つ教えてください（選んだ手法、採用しなかった代替案、判断の根拠）上記を確認できる論文・リポジトリ・発表資料のURL ※変更の範囲：入社後、ご本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります。

募集背景ugoは2026年秋、ロボット基盤モデル開発を本格化させる発表を続けました。GENIACに採択（2026年9月9日発表）ugo Novaと「ugo Physical AI Fabric」を発表（2026年9月16日発表） 経済産業省・NEDOの事業として、触覚を含む約30万エピソードのロボットデータを集め、組立作業を自律化するVTLAモデルを開発します。データを集め、学習し、実機で動かし、性能を測る。ロボット側の収集ソフト・推論ランタイム・評価の仕組みは、少人数で素早く立ち上げ、すでに実機で動いています。これを、データ量とロボットの台数・種類の拡大に耐えられるよう、テストと自動化を備えた基盤へ発展させるエンジニアを募集します。この基盤は自社のモデル開発に使うだけでなく、データ収集からモデル開発までをまとめて提供するサービス群「ugo Physical AI Fabric」の中核として、お客様のロボット開発にも提供していきます。ポジションの概要扱うのは、Webサービスやデータ分析基盤ではなく、実機・センサーデータと、ロボット上で動くモデルの推論・評価の基盤ですロボット学習のサイクルのうち、ロボット側のソフト基盤（データ収集ソフト、実機推論ランタイム、クローズドループ評価）を担当します実機への統合まで含めて担当します。学習パイプライン担当のエンジニアとは、データ形式や評価など境界部分を一緒に進めます自らモデルを開発するのではなく、モデル開発と実機検証を速く・確実に回すための基盤をつくることがミッションですマネジメント業務はありませんこのポジションの魅力データ収集から実機での評価までを、自分の基盤でつなげる：ロボットが動く現場と学習基盤の両方に関われます仕組み化そのものが成果になる：立ち上げ期の仕組みを基盤に発展させることで、チーム全体の開発速度が直接変わりますシミュレーションと実機の両方を扱える：Sim上のクローズドループ評価と、実機の評価ハーネスを組み合わせて設計できます自社の基盤が、そのままサービスになる：つくった収集・推論・評価の仕組みは「ugo Physical AI Fabric」の中核として、お客様のロボット開発にも使われます業務内容データ収集ソフトテレオペレーション・ウェアラブル機器・UMI型デバイスからのデータ記録ソフトの開発・保守センサーの時刻同期、記録フォーマット（rosbag / MCAP、LeRobotDataset）の整備 実機推論ランタイム学習済みモデルを実機で動かす推論ランタイム（LeRobotプラグイン、policy server / client等）の開発・保守と、実機への統合複数のロボット・ハンド構成への対応と、推論遅延・異常時の挙動の検証 クローズドループ評価学習済みモデルをシミュレーション上の固定タスクで自動評価する仕組みの構築実機評価ハーネス（試行の実行・記録・集計）の定型化と、AprilTag / ArUcoマーカー等を使った成否判定・初期配置確認の自動化推論コード・プラグインをシミュレーションにつないだ自動テスト（CI）の構築 シミュレーション基盤（段階的に）物理シミュレータ上での強化学習の学習基盤シミュレーションを使った合成データ生成や、作業環境のデジタルツイン構築開発環境言語・フレームワーク：Python、PyTorch、LeRobotロボット・推論：ROS 2、NVIDIA Jetson Thor（ugo Nova搭載のオンボード推論用コンピュータ）シミュレーション：NVIDIA Isaac Lab / Isaac Sim、MuJoCo学習・実験管理：GPUクラウド（H100/H200）、AWS（S3）、Docker、GitHub Actions、Weights & Biasesデータ：LeRobotDataset、rosbag / MCAP、Safetensors、Protocol Buffersツール：Git、GitHub、Slack、Notion生成AI・AIコーディング：Claude Code、Codex参考情報コーポレートサイトnoteugo Robotics Radio（チームの話を聴く）#45 ugo AI専門部隊が語る、フィジカルAIの最前線とugo novaで挑むデータ収集#48 集めるだけでは、ロボットは賢くならない。学習を支える「3層」のデータ基盤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書類選考では、以下1を特に重視しています。職務経歴書に記載いただくか、ポートフォリオなどの別資料（形式自由）として必ず添付してください。2は任意です。ご自身で設計・構築した、実機・センサーデータ、または機械学習モデルの推論・評価に関わるソフト基盤の事例を1つ教えてください（対象システム／規模：利用者数・データ量・稼働期間／あなたの役割）上記を確認できるリポジトリ・発表資料のURL ※変更の範囲：入社後、ご本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります。

募集背景ugoは2026年9月、経済産業省・NEDOのGENIAC（ロボット基盤モデルの研究開発）に採択されました。双腕セミヒューマノイド「ugo Nova」で製造組立作業を自律化する、VTLA（Vision-Tactile-Language-Action）モデルを開発します。GENIACに採択（2026年9月9日発表）ugo Novaを発表（2026年9月16日発表） 触覚を含む約30万エピソードの収集と学習基盤の整備が進み、モデル改善の実験を回す手が必要です。π0.5などの公開基盤モデルを、自社データと実機で性能改善していくエンジニアを募集します。あわせて、物理シミュレータ上の強化学習で接触の多い作業を解き、実機へ転移する取り組みも進めます。VLA・模倣学習と、Sim RL・Sim2Realの両面からモデル開発に取り組むエンジニアを募集します。ポジションの概要対象タスクと評価指標が定義された状態で、実験の設計・実行・分析・改善を自走していただきます扱うのは、映像・触覚などのセンサーの時系列データから、ロボットの行動（制御の出力）を学習するモデルです入口は次の2つです。どちらの経験から入っても、両方の領域に関わっていただきますVLA・模倣学習：公開基盤モデルのファインチューニングと、学習レシピ・データ構成の改善Sim RL・Sim2Real：物理シミュレータ上での強化学習と、実機への転移技術方針・アーキテクチャの決定はテックリードと部長が担い、その議論にも参加していただきますマネジメント業務はありません本ポジションは、機械学習の研究・開発経験をすでにお持ちの方が対象です。未経験からの育成枠ではありませんこのポジションの魅力実機とデータを持つ環境：自社ロボット・自社タスク・自社収集データを起点に、学習から実機評価まで一貫して回せます未確立の領域に取り組める：触覚・力覚を使った接触の多い組立タスクは、手法が固まっていない領域です実験の結果が実機ですぐ見える：開発したモデルでロボットが動く様子を、目の前で確かめられます業務内容VLA・模倣学習π0.5・GR00T等の公開基盤モデルのファインチューニングと、学習レシピ・データ構成の改善模倣学習・強化学習の手法の再現実装と、自社タスクでの比較評価異なる身体性のデータ（ウェアラブル機器・UMI等）を実機へ適用する学習手法の検証 Sim RL・Sim2RealIsaac Lab等の物理シミュレータでの、接触の多い組立タスク（挿入・締結等）の環境構築と報酬設計強化学習方策のSim2Real（Domain Randomization等）と、実機での検証強化学習で獲得した方策のVLAへの蒸留や、VLAに残差強化学習を組み合わせる手法の検証 評価と分析シミュレーション・実機での評価の実施と、失敗要因の分析実験結果の記録・共有と、次の打ち手の提案 実機への実装学習済みモデルの実機デプロイと動作検証データ収集・MLインフラ担当との、データ仕様・学習基盤の要件のすり合わせ開発環境言語・フレームワーク：Python、PyTorch、JAX、LeRobot、RSL-RL基盤モデル（VLA）：π0.5（openpi）、GR00T、AIRoA-0（LoRA等によるファインチューニング）模倣学習：ACT、Diffusion Policy、Flow Matching系ポリシー強化学習：PPO、Sim-to-Real、Domain Randomizationシミュレーション：NVIDIA Isaac Lab / Isaac Sim、MuJoCo学習・実験管理：NVIDIA GPU（H100 / H200）、Docker、Weights & Biasesデータ：LeRobotDataset、rosbag / MCAP実機・エッジ推論：ROS 2、NVIDIA Jetson Thor（ugo Nova搭載のオンボード推論用コンピュータ）ツール：Git、GitHub、Slack、Notion生成AI・AIコーディング：Claude Code、Codex参考情報コーポレートサイトnoteugo Robotics Radio（チームの話を聴く）#45 ugo AI専門部隊が語る、フィジカルAIの最前線とugo novaで挑むデータ収集#46 ugo AI専門部隊が語る、「ロボットになったつもりで」取るデータと触覚への挑戦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書類選考では、以下1を特に重視しています。職務経歴書に記載いただくか、ポートフォリオなどの別資料（形式自由）として必ず添付してください。2は任意です。ご自身で学習・評価を回して性能を改善した事例を1つ教えてください（課題／ベースライン／打ち手／結果の数値）その事例を確認できる論文・リポジトリ・発表資料があればURLを教えてください（任意） ※変更の範囲：入社後、ご本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります。

募集背景ugoは2026年9月、経済産業省・NEDOのGENIAC（ロボット基盤モデルの研究開発）に採択され、双腕セミヒューマノイド「ugo Nova」を発表しました。触覚を含む約30万エピソードのロボット学習データを、自社の製造ラインと外部パートナーとの連携で収集します。GENIACに採択（2026年9月9日発表）ugo Novaを発表（2026年9月16日発表） モデルの性能はデータの量と質で決まります。この規模の収集を止めずに回し、不良を見つけて原因を潰し、収集仕様そのものを改善できる人が必要です。ポジションの概要データの品質と収集の運用に責任を持つポジションです。自ら手を動かして解析し、必要なら現場で収録も行いますロボット学習データ収集のオペレーション全体（計画・品質・不良解析・レポート・仕様へのフィードバック）に責任を持ちます収集スタッフ（アルバイト3名程度）の作業計画・シフト・作業品質の運用も担います。部下を持つ管理職ではありません収集が止まりそうなときは、自らテレオペレーションやウェアラブル機器で収録します収集キット・デバイスの担当メンバーと役割を分担し、モデル開発・MLインフラのエンジニアとデータ仕様をすり合わせながら進めますこのポジションの魅力データがモデルを動かす瞬間に立ち会える：自分が改善したデータで、ロボットの成功率が変わるのを実機で確かめられますデータ仕様の決定に関われる：作業の管理にとどまらず、どんなデータを・どう取るかの設計にフィードバックできます大規模な実ロボットデータ：触覚を含む約30万エピソード規模の収集に、立ち上げから関われます最先端の収集デバイスに触れられる：テレオペレーションに加え、UMI型の収集デバイスやエゴセントリック（装着者視点）型のデータ収集グローブなど、最新の収集手法を実務で扱えますこのポジションで目指すキャリアモデルをつくる側ではなく、データの側からロボットの性能を上げる専門職です収集仕様の設計、品質基準づくり、外部パートナーを含む収集体制の運用へと、担う範囲を広げていけます将来は、データ収集から品質管理までを担う「データ基盤（DataFactory）」の運用リードを目指せます業務内容収集オペレーション収集計画（タスク・件数・スケジュール）の立案と進捗管理収集スタッフの作業計画・シフト・教育・作業品質の確認必要に応じた自らの収録（テレオペレーション、UMI型デバイス、データグローブ等） 品質管理・不良解析検品基準・品質指標の定義と運用（欠損、同期ずれ、失敗エピソード、操作のばらつき等）収集データの集計・解析と、不良の原因特定・対策外部パートナーから納品されるデータの受入検査 レポート・仕様へのフィードバック収集量・品質の定期レポート解析結果をもとにした、データ取得仕様（タスク設計・記録項目）への改善提案検品スクリプトやダッシュボードなど簡易ツールの作成開発環境ロボット・収集デバイス：ugo Nova（双腕セミヒューマノイド）、バイラテラルコントローラー、UMI型収集デバイス、エゴセントリック型データ収集グローブ（いずれも触覚センサ搭載のものを含む）データ：LeRobotDataset、rosbag / MCAP言語：Python、SQLツール：yubi-app、Git、GitHub、Google Workspace、Slack、Notion生成AI・AIコーディング：Claude Code、Codex参考情報コーポレートサイトnoteugo Robotics Radio（チームの話を聴く）#45 ugo AI専門部隊が語る、フィジカルAIの最前線とugo novaで挑むデータ収集#46 ugo AI専門部隊が語る、「ロボットになったつもりで」取るデータと触覚への挑戦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書類選考では、以下2点を特に重視しています。職務経歴書に記載いただくか、ポートフォリオなどの別資料（形式自由）として必ず添付してください。これまで運用したデータ収集・制作の規模を教えてください（人数・件数・期間・あなたの役割）データの品質問題を自ら解析し、改善した事例を1つ教えてください（問題・原因・対策・結果を数値で） ※変更の範囲：入社後、ご本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります。

“社会実装ファースト”。それが私たちのものづくりの哲学です。 単に”ロボットを開発する”だけではなく、ロボット開発を通して労働力不足といった”社会問題の解決”を目指しています。 社会インフラを支えるロボットを、あなたの手で“進化”させてみませんか？ ＜当社について＞ 当社は【AIロボットugo】を展開するスタートアップ企業です。 昨今、日本では深刻な労働力不足を背景に、業務のDX（デジタル・トランスフォーメーション）を目的としたロボット導入の動きは急速に拡大しています。 さまざまなスタイルの業務ロボットが開発される中、当社のAIロボットとロボット統合管理プラットフォームは、多様な現場の課題に向き合い培ってきた知見を活かして進化を続けています。 人とロボットの融合により、労働力不足の解消などの社会問題を解決していきたいと考えています。 ＜当社AIロボットとは＞ 当社AIロボットは、自立走行による移動が可能となっており、遠隔操作と自動化のハイブリッドな運用で幅広い業務に用いられています。開発から製造まで一貫して自社で手掛けており、顧客からは信頼性やカスタマイズ性をご評価いただいています。 ■ 導入事例（当社AIロボット活躍事例） ・オフィスワークビル／商業施設での警備業務 ・データセンター／プラントでの設備点検 ・駅や空港での案内業務　など ■公式Youtubeチャンネル https://www.youtube.com/channel/UCxCjsxqXzSaUrMq_-0v6DYg 本ポジションはｕｇｏのミッションやビジョン、事業内容、プロダクトなどにご興味をお持ちいただいたエンジニアの方、及び、募集中のポジションに適合する職種が見つからない、もしくはわからない方を対象としております。 ｕｇｏに少しでもご興味お持ちいただいた方は、ぜひお気軽にお申し込みください。 ご登録いただいた情報をもとに、具体的なポジションのご提案をさせていただきます。 ◎適切なポジションのご用意が難しい場合は、カジュアル面談を見送らせていただく可能性がございます。予めご了承くださいませ。 【想定する業務領域】 AIロボット「ugo」の開発、保守、運用に関わる全領域 ・プラットフォームアプリ開発エンジニア ・機械設計エンジニア ・電気設計エンジニア ・機械学習エンジニア ・ロボティクスエンジニア（組込／制御） ・品質管理 ・マーケティング・プロモーションエンジニア ・3Dシミュレーター、など 【仕事・エンジニアポジションの魅力】 ◆ 最先端の領域で、“社会を変える”開発に関われる ・ロボティクス × クラウド × 生成AIという、今まさに注目される領域でプロダクト開発を推進中です。 警備・設備点検、駅や空港での案内業務など、社会インフラに変革をもたらす最前線で開発に携われます。 ◆ 「技術で挑戦したい」エンジニアに最適な環境 ・モダンな技術スタック（Go, TypeScript, AWSなど）を積極採用 ・生成AIの活用も実務レベルで導入済み ・OpenAIやLangChainを活用した機能開発にも注力中 ◆ 少数精鋭 × 柔軟な働き方で、意思決定も早い ・言われたものをただ作るだけではない、本質的なプロダクトづくりを経験できます。 ・フレックスタイム制度（裁量労働制あり）を導入 【開発環境】 ・OS：Windows / macOS / Linux ・言語：TypeScript / JavaScript / Go / Python / C言語 / C++ / Python ・FW：Next.js / React / NestJS / LoopBack / Express / Hono / Vue.js ・インフラ： AWS（ECS Fargate/ RDS / S3 / Amplify / EC2 / CloudWatchなど） ・3D CAD：NX ・その他：Docker / GitHub / AWS Copilot CLI / Slack / Notion ※変更の範囲：入社後、ご本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります。

ロボットに興味がある方、コツコツ確認する作業が好きな方へ。 自社開発の業務DXサービスロボット「ugo」を操作し、正常に動くかを確認するアルバイトです。未経験歓迎／マニュアルあり／週4日・1日5時間以上／土日祝休み当社は、業務DXサービスロボット「ugo」を自社工場で生産するスタートアップ企業です。お願いするのは、決められたチェック項目に沿ってロボットを動かし、結果を記録する「テスト業務」。走る・止まるといった動作や、操作に対する反応を確認し、気づいたことをチームに報告します。「ロボットに関わる仕事は初めて」という方も歓迎します。マニュアルや研修があり、操作方法や確認のポイントは先輩スタッフが指導します。未経験からスタートしたスタッフも活躍しています。一つひとつの確認が、安心して使えるロボットを届けることにつながる仕事です。具体的な業務内容ロボットの基本動作テスト（走行・停止・操作確認など）決められたチェック項目に沿った動作確認テスト結果の入力（定型フォーマットあり）不具合や気づいた点の報告テストに使う機材の準備・片付け仕事の流れチェック項目を確認するロボットを操作し、動きを確認する結果を定型フォーマットに入力する不具合や気づいた点があれば報告する正社員登用制度もあり、将来は正社員としてロボットに関わる仕事を続けたい方にもチャンスがあります。「ロボットを動かしてみたい」「丁寧に確認することが得意」という方、ぜひご応募ください。※変更の範囲：入社後、ご本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります。

ロボットに興味がある方、手を動かす作業をコツコツ続けるのが得意な方へ。ロボットが組立作業を自分で行うためのAIに、お手本となる作業データを収録するアルバイトです。未経験歓迎／研修あり／週3日以上・1日6時間程度〜／6ヶ月以上の継続勤務／土日祝休みugoは、経済産業省・NEDOのGENIAC（ロボット基盤モデルの研究開発）に採択され、双腕セミヒューマノイド「ugo Nova」で組立作業を自律化するAIを開発しています。AIは、人が行った作業の記録（データ）から動きを学びます。GENIACに採択（2026年9月9日発表）ugo Novaを発表（2026年9月16日発表） お願いするのは、作業手順書に沿って組立・操作作業を行い、その様子をロボットや計測機器で記録する「データ収集業務」です。ロボットを遠隔で操作したり、データグローブを手に着けて作業したりしながら、AIのお手本になるデータをつくります。入社後1〜2日の研修と試験収録があり、基準を満たしてから本番の収録に入ります。操作方法や作業のポイントは、担当エンジニアが指導します。自分が収録したデータで、ロボットが少しずつ作業できるようになっていく。その過程を間近で見られる仕事です。具体的な業務内容作業手順書に沿った、ロボットの遠隔操作（テレオペレーション）による組立・操作作業の収録データグローブなどのウェアラブル機器を着けた、組立・操作作業の収録収録前後の機器の準備・充電・片付け、部品や治具の配置リセット作業の失敗や機器の不具合の記録と、担当エンジニアへの報告 仕事の流れ作業手順書と、その日の収録内容を確認する機器を準備し、手順どおりに作業を収録する部品や治具を元の位置に戻し、次の収録を行う失敗や不具合があれば記録し、報告する 働く上での注意点立ち作業や、ウェアラブル機器（グローブ・ヘッドセット等）を装着しての作業が中心です作業中の映像（主に手元・作業空間）とセンサー情報を記録します 応募時の必須記載事項シフトを組むうえで重要なため、応募メッセージまたは履歴書の本人希望欄に、以下1を必ずご記入ください。2は該当する方のみで構いません。勤務可能な曜日・時間帯と、勤務可能な期間を教えてください製造・組立・検査や、細かい手作業の経験があれば教えてください ※変更の範囲：入社後、ご本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります。