【研究開発】シニアリサーチエンジニア（Embodied AIモデル開発）

株式会社ELYZA

正社員
東京都

募集要項

No.JN00499052

企業名: 株式会社ELYZA
職種: AIエンジニア・開発
雇用形態: 正社員
試用期間: 3ヶ月
業務内容: 【募集背景・ミッション】
ELYZAは、2019年から自然言語処理を軸に日本語の言語モデルの研究開発に取り組み、LLMの研究開発から社会実装までを進めてきました。
現在はその研究開発領域を、VLM／VLAをはじめとするマルチモーダルAIや、ロボティクスの実用化に向けたEmbodied AIへと広げています。
Embodied AIの領域では画像・言語などの情報をもとにロボットの行動を生成するVLA（Vision-Language-Action）をはじめ、汎用的なロボット基盤モデルの研究開発が進んでいます。
一方で、こうしたモデルを実際の現場で活用するためにはそれぞれの環境やタスクに応じたデータ収集・学習、モデルの適応、ロボット制御との統合、実機での検証など、さまざまな技術課題に向き合う必要があります。
本ポジションのミッションはELYZAがLLMをはじめとする基盤モデルの研究開発で培ってきた知見を活かし、特定のユースケースや実環境に適応したEmbodied AIモデルを研究開発することです。
既存のVLA等を活用した学習・検証に加え、モデルや学習手法そのものの研究開発、実機へのデプロイ、顧客現場でのPoCまで研究開発と社会実装を往復しながら技術を磨いていきます。
KDDIグループとの連携による計算基盤や、ロボットを用いた実験・検証環境を活用しながら、モデルの研究開発と実世界で得られるデータを用いた改善サイクルの両方に取り組めることが、本ポジションの特徴です。

【業務内容】
ご本人の志向性やプロジェクトの稼働状況に応じて、Embodied AIモデルの研究開発から現場でのPoC推進まで、R&Dと社会実装の垣根を越えて幅広く活躍していただきます。

・Embodied AIモデルの開発：
　- 既存のオープンモデルに対し、特定ユースケースに特化した学習を行い、精度と堅牢性を高める。模倣学習、強化学習（RL）、推論最適化などの技術を適用・拡張する
・PoC案件の技術リードと社会実装：
　- 顧客の現場課題に対しどのようなロボット構成・AIモデルで解決可能かの技術検証を行う
　- 現場特有のドメインデータを用いたファインチューニングやエッジデバイスへの実装を主導する
・ドメイン特化型マルチモーダル学習とデータループ構築：
　- 画像・テキストに加え、「Action（軌跡や関節角度）」もモダリティとして扱う学習基盤を構築
　- PoC推進チームと密に連携し、現場の失敗データ等をモデル改善に組み込むデータフライホイールを設計する
・ハイブリッド制御設計とシステム統合：
　- 「学習ベース（AI）のアプローチ」と「ルール・アルゴリズムベースの制御アプローチ」の境界とトレードオフを正確に評価し、実機上で安定して動作することを目指したソフトウェアモジュール
・最新手法の実装と精度検証：
　- LLM／VLM領域で発展する学習手法やモデルアーキテクチャ等について、Embodied AI領域への応用可能性を検証し、実装・評価する

【本ポジションの魅力】
▼Embodied AIのモデル研究開発から実機検証まで取り組める
VLAをはじめとするモデル・学習手法の検証だけでなく、ロボットへのデプロイや実機での評価まで一貫して取り組めます。

▼実世界のデータをモデル改善につなげられる
顧客現場や実機検証から得られるデータをもとにモデル・学習手法を改善し、再び実環境で評価するResearch → Deployment → Data → Researchのサイクルを回せます。

▼基盤モデルそのものの研究開発に挑戦できる
KDDIグループとの連携による計算基盤を活用し既存モデルのFine-tuningだけでなく、モデルや学習手法そのものの研究開発にも取り組めます

▼LLM／VLMで培った技術知見をEmbodied AIへ広げられる
ELYZAがこれまで取り組んできたLLMやマルチモーダルAIの研究開発知見を活かしながら、VLAやEmbodied AIへの応用・発展に取り組めます

【開発環境】
セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。

・主な対象ハードウェア：シングル・ダブルアーム、デクスタラスハンド、ヒューマノイド
・AI開発言語：Python、（Shell Script）
・インフラ：Azure、Google Cloud、AWS、ABCI
・コンテナ基盤：Docker、Singularity
・機械学習関連ツール：Hugging Face、W&B
・ドキュメント・バックログ管理：Notion
・コード管理：GitHub
・社内コミュニケーションツール：Slack、Google Meet、MetaLife
・シミュレーター：MuJoCo、Isaac Sim
・AI関連ツール：Claude Code、Devin、Gemini Pro、Notion AI ほか
・開発周辺ツール：Google Drive、Figma、GitHub

【勤務地】
▼就業場所
・変更の範囲なし
・リモートワーク環境あり

その日によって出社、リモートワークを選択いただけます。
ただし本ポジションは、業務内容の兼ね合いで、週1～3日程度の出勤が求められる場合があります。状況に応じてご相談します。

・リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。
・ご自身の業務状況に合わせ、勤務時間の調整や中抜けなど子育てや介護との両立もしやすい環境です。
応募条件: 【必須スキル】
・機械学習／深層学習（Deep Learning）の実務経験：
　- PyTorch等のフレームワークを用いた深層学習モデルの開発、および学習パイプラインの構築実務経験
・ソフトウェアエンジニアリングスキル：
　- PythonまたはC++を用いた実務でのソフトウェア開発経験
・ロボティクスへの強い関心（実務経験不問）：
　- AIモデルを物理世界に適用することへの強い関心と、座標変換などの基礎的な概念をキャッチアップする意欲があること（※ロボティクスの実務経験・ROSの使用経験不問）
・社会実装への強い意欲：
　- 論文上のスコア改善ではなく、「現実のロボットが動くか、顧客の課題が解けるか」という実用性を最重視するマインドセット
・日本語スキル：
　- ビジネスレベルのコミュニケーションスキル

【歓迎スキル】
・World Modelsや動画生成モデルに関する研究開発、またはそれらを活用した環境ダイナミクスの予測・プラニング（行動計画）に関する知見や経験
・Top-tierカンファレンス（NeurIPS、ICLR、CVPR、ICML、CoRL、ICRA、IROS等）での主著論文の採択実績
・ROS／ROS2等のミドルウェアの使用経験、またはPythonを用いたロボット制御・API連携経験
・ロボット操作の大規模データセット（Open X-Embodiment等）や、オープンVLAモデル（π0、OpenVLA）、フレームワーク（openpi、lerobot）を扱った経験
・物理シミュレータ（NVIDIA Omniverse／Isaac Sim、MuJoCo、Habitat等）を用いた強化学習・模倣学習環境の構築経験
・特定のドメイン（製造、医療、金融など）に特化したLLM／VLMといったAIモデルを開発し、社会実装に取り組んだ経験
勤務地: 東京都文京区本郷3-15-9SWTビル 5・6F　または自宅
最寄駅：【最寄り駅】各線本郷三丁目駅から徒歩4分
各線御茶ノ水駅から徒歩8分
給与・報酬: 想定年収900万円〜1500万円
想定月収62.5万円〜
【給与】
※経験・能力を考慮の上、決定いたします
▼内訳
月額基本給：376,913円～
固定残業手当（38時間/月）：139,871円～
深夜残業手当（19時間/月）：13,988円～
職能手当：94,228円～
※超過した時間外労働の残業代は1分単位で支給

業績評価：年2回
就業時間: スーパーフレックスタイム制（コアタイムなし：フレキシブルタイム6：00～22：00）
1ヶ月の標準労働時間：1日8時間×営業日数
※時間外労働あり
フレックスタイム制
休日・休暇: ・年間休日120日（2025年度）
・完全週休2日制（土日祝休み）
・年末年始休暇
・有給休暇（入社時付与　※付与日数は入社月による）
・産前産後休暇
・育児休暇
・慶弔休暇
待遇・福利厚生: 交通費：通勤交通費
保険：健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険
特記事項：
【保険】
各種社会保険完備（関東ITソフトウェア健康保険組合加入）

【その他】
・ストックオプション制度あり
・Gemini Pro、Claude Code、Devin、Cline、Notion AIなど各種AIツールを利用可
・必要書籍を経費にて購入可能
・オフィスにて各種ソフトドリンク／コーヒー／炭酸などのドリンクやスナック無料提供
・副業・兼業OK（要申請）
・入社後研修あり
・週1.5日の「No Meeting Day」あり（毎週金曜終日・水曜午前）
・内閣府ベビーシッター券の利用（1回4,400円の補助が受けられます）

【社内コミュニケーション】
・グループウェア：Google Workspace
・Notion、Slackによる透明性の高い情報共有
・DiscordやMetaLifeなどバーチャルオフィスの活用
・メンター制度、チューター制度あり
・月1～2回の顧客事例共有、最新技術の勉強会、論文輪読会の開催
・月1回程度の懇親会

■受動喫煙防止情報■
屋内の受動喫煙対策：対策あり
対策：禁煙
特記事項：無