【研究開発】シニアロボティクスエンジニア（フィジカルAI）

株式会社ELYZA

正社員
東京都

募集要項

No.JN00499064

企業名: 株式会社ELYZA
職種: 制御・ファームウェア・組込系システムエンジニア
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。
こうしたAIモデルを実際の物理世界で機能させるためには、モデルの性能だけでなくロボットやセンサなどのハードウェア特性、制御、実行環境まで含めてシステム全体を設計し、実機で検証・改善していくことが重要です。
本ポジションのミッションはロボットハードウェアに関する実践的な知見と、AIモデルを実機へ接続するシステム統合・ソフトウェア開発のスキルを活かしEmbodied AIの社会実装を推進することです。リサーチャー／エンジニアと協働しながらロボット構成の設計、AIモデルとのシステム統合、実機検証、顧客現場への導入までを一貫して担っていただきます。
また、市販のロボットやエンドエフェクタだけでは対応が難しい課題に対しては3D CADや3Dプリンタ等を活用したプロトタイピングも行い、ハードウェアとソフトウェアの両面から実運用可能なロボットシステムをつくり上げていきます。

【業務内容】
▼物理世界のハードウェア（メカトロニクス）を専門領域としつつ、AIモデルの実装やシステム統合といったソフトウェア領域まで、幅広く業務をリードしていただきます。
・ハードウェア要件定義とプロトタイピング：
　- 顧客のタスクを達成するためのロボット構成（アーム、センサ等）を選定・設計する
　- 市販のハンドや治具では対応が難しいエッジケースに対しては、3D CADや3Dプリンタを活用し、オリジナルパーツの設計・製作（ラピッドプロトタイピング）を迅速に行って物理的な課題を解決する
・ROS2等を用いたシステム統合とソフトウェア開発：
　- AIチームが開発したEmbodied AIモデルの推論結果を、実機上で安全かつ正確に実行するためのインテグレーションを行う
　- PythonやC++を用い、遅延や摩擦などのハードウェア特性を考慮した制御アルゴリズムを実装する
・AI研究開発へのディレクションとフィードバック：
　- AIリサーチャーと密に連携し、「モーターのトルク限界」や「制御周期」といった物理的制約をAIモデルの前提条件として定義する
　- 実機評価で得られた事象を分析し、「ハードウェアを改良すべきか、AIの学習データを追加すべきか」を切り分け、再学習のループに貢献する
・現場導入とハード・ソフト両面からの課題解決：
　- 試験環境および顧客現場での立ち上げを主導する
　- テスター等を用いた物理レイヤーのデバッグから、Linux環境でのソフトウェアデバッグまで、幅広い視野でトラブルシューティングを行う

【ポジションの魅力】
▼AIモデルとロボットハードウェアをつなぐ、Physical AIの中核を担える
VLA等のAIモデルと、ロボット・センサ・エンドエフェクタ・制御システムを統合し、実機上で動作するシステムとして成立させる役割を担います

▼案件構想から実機検証・現場導入まで一貫して関われる
案件組成の段階から技術的な検討に参画し、ロボット構成の設計、プロトタイピング、システム統合、実機評価、顧客現場での立ち上げ・運用改善まで経験できます

▼リサーチャー／エンジニアとともに、モデルとハードウェアの両面から改善できる
実機で発生した事象に対して、ハードウェア・制御・AIモデルのどこに課題があるのかを切り分け、Researcher／Engineerと連携しながら改善サイクルを回します

▼豊富な計算基盤と実機環境を活用できる
KDDIグループとの連携による計算基盤と、シングル・ダブルアーム、デクスタラスハンド、ヒューマノイド等の実機環境を活用し、Embodied AIの研究開発・実装に取り組めます

【開発環境】
・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】
・メカトロニクスの専門知識と実践的な問題解決能力：
　- ロボット工学、機械工学、電子工学等の基礎知識を有し、ハードウェアの不具合発生時に物理レイヤーまで原因の切り分け・デバッグができる能力
・ロボット制御プログラムの開発経験：
　- PythonまたはC++を用いたソフトウェア開発経験があり、Linux環境での開発・デバッグを業務として行ってきたこと
・ROS2の実務経験：
　- ROS／ROS2を用いたロボットシステム構築の実務経験
・AI／Deep Learningへの関心とキャッチアップ意欲：
　- ご自身でのAIモデル開発経験は不問ですが、機械学習の基礎概念を理解し、AIエンジニアとアルゴリズムやモデルの制約に関する技術的な議論を積極的に行おうとする姿勢
・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】
・学生ロボコン、RoboCup等のロボット競技会におけるメカ設計・組み込み制御の実績、またはそれに準ずる実践的なハードウェア開発経験
・実証実験（PoC）にとどまらず、商用環境での実稼働までを一貫してリード、またはサポートした経験
・3D CAD（Fusion360、SolidWorks等）を用いた機械設計、および3Dプリンタを用いたラピッドプロトタイピングの経験
・モーター制御、マイコンボード、基板設計など、低レイヤーの組み込み開発経験
・強化学習、模倣学習、深層学習などを用いたロボット制御の実務、または実装経験
・フィールド環境でのロボット導入、立ち上げ、トラブル対応の実務経験
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