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機械学習(AI・ディープラーニング)

1005_機械学習エンジニア(Physical AI / VLM・VLA)【正社員】

ugo株式会社 [人材紹介求人]

  • 正社員
  • 東京都

掲載開始日:2026/09/17 更新日:2026/09/18

仕事内容

【具体的な仕事内容】

AIロボット向けのロボット基盤モデル開発、ファインチューニング、AIモデルのトレーニング、そしてエッジデプロイを担当していただきます。あなたの興味や専門性に応じて、以下の3つの開発領域から担当領域を選択できます。



1. エッジAI

YOLOv7-tinyなどの物体検出モデルのエッジデバイスへのデプロイ

量子化によるモデル最適化

C++20によるエッジデバイス向け推論エンジンの開発

カメラ画像からの点検対象認識(計器読み取り、異常検知等)



2. 模倣学習(ugo Pro R&D)

LeRobot frameworkを用いたヒューマノイドロボットugo Proの模倣学習

Diffusion Policy、ACT(Action Chunking Transformer)などのアルゴリズム実装

VLM(大規模視覚言語モデル)・VLA(大規模視覚言語行動モデル)の開発・ファインチューニング

Zarr、Safetensorsなどを用いた大規模データセット管理



3. 強化学習

NVIDIA Isaac Lab、Isaac Simを用いた4足歩行ロボットの強化学習

不整地認識、段差昇降の強化学習による制御ポリシー開発

シミュレーション環境構築と物理シミュレーション

Weights & Biasesを用いた学習進捗の可視化



【共通業務】

モデル訓練など大規模データセットのデータパイプライン構築

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, AWS Copilot CLI



使用言語・技術スタック

1. エッジAI

言語:C++, Python

モデル:YOLOv7-tiny (INT8量子化)

画像処理:OpenCV

最適化:INT8量子化, OpenMP並列化

通信:NATS Pub/Sub, JSON, GStreamer



2. 模倣学習(ugo Pro R&D)

言語:Python

フレームワーク:PyTorch, LeRobot (Hugging Face)

アルゴリズム:Diffusion Policy, ACT (Action Chunking Transformer)など

Physical AI:VLM (Vision-Language Models), VLA (Vision-Language-Action Models)

通信:gRPC / Protocol Buffers



3. 強化学習

言語:Python

フレームワーク:PyTorch, RSL RL (PPO)

シミュレーター:NVIDIA Isaac Lab, Isaac Sim

学習手法:教師-生徒蒸留学習 (Distillation), Actor-Critic



【共通技術】

画像処理:OpenCV, PIL

モデル最適化:ONNX, TensorRT

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

【変更の範囲】
無し

募集要項

雇用形態
正社員
年収・給与
年収 600万円 ~ 1000万円
休日・休暇
仕事内容参照
勤務地
仕事内容参照

【変更の範囲】
無し
契約期間
契約期間の定め:無し
求める経験・スキル
【必須スキル】

Pythonを実務で使用した経験(目安:3年以上)

Linuxの利用経験(目安:3年以上)

画像認識、物体検出、セグメンテーションのいずれかの実装経験



【歓迎スキル】

エッジAI関連

PyTorchまたはTensorFlowを用いた機械学習モデルの開発経験

YOLOv7-tiny, YOLOv8等のYOLOシリーズの使用経験

INT8量子化、モデル圧縮、プルーニングの経験

NVIDIA Jetson等のエッジデバイスへのデプロイ経験

TensorRT, ONNX Runtimeを用いたモデル最適化経験

OpenMP, CUDA等の並列化・高速化技術の経験

NATS, gRPC等のメッセージング・通信プロトコルの実装経験



【模倣学習(ugo Pro R&D)関連】

VLM(Vision-Language Models)、VLA(Vision-Language-Action Models)の開発・ファインチューニング経験

模倣学習(Imitation Learning)の実装経験

LeRobot framework, Hugging Face Transformersの使用経験

Diffusion Policy, ACT (Action Chunking Transformer)等のアルゴリズム実装経験



【強化学習関連】

強化学習(Reinforcement Learning)の実装経験

PPO (Proximal Policy Optimization)等のRLアルゴリズムの実装経験

NVIDIA Isaac Lab, Isaac Simを用いたシミュレーション開発経験

教師-生徒蒸留学習(Distillation)の実装経験

URDFを用いたロボットモデリング経験



【共通スキル】

大規模データセットの前処理・モデル構築・評価・デプロイに至る一連のプロセスをリードした経験

ROS/ROS 2を用いたロボット開発経験

SLAM/Navigation、センサー処理、アーム制御のいずれかのご経験

商用レベルのロバスト性を実現するための技術洗練スキル(製品化追込みスキル)

Git flowワークフローなどを用いた開発経験

技術ロードマップの策定や技術選定の経験



【求める人物像】

フットワークが軽く幅広い事に興味をお持ちの方

新技術への興味をお持ちの方

課題に対して自ら仮説をたて具体的なアクションを実行し改善を継続して実施できる方

エンジニア・ビジネス両面の視点を持ち、プロダクト価値向上に貢献できる方
職種分類
技術系(電気、電子、機械) > その他電気電子機械技術者
事業内容
当社について

当社は【業務DXサービスロボット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、当社の業務DX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。



< 当社業務DXサービスロボットとは>

当社業務DX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により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、顧客からは国内生産である信頼性や柔軟性の高さをご評価いただいています。



※ 導入事例(当社業務DX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

・データセンターや発電所での点検業務

・百貨店や駅構内での生成AIを活用した多言語案内業務 など



公式Youtubeチャンネル

https://www.youtube.com/channel/UCxCjsxqXzSaUrMq_-0v6DYg
リモートワーク
未選択

エージェント情報

社名
株式会社マイナビ
情報提供元:
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