制御系ソフトウェア開発（通信・ネットワーク・IoT関連）

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仕事内容

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機械学習エンジニア（Physical AI / VLM・VLA）◆業務DXサービスロボットugo展開

Physical AIと呼ばれる「VLM（大規模視覚言語モデル）」「VLA（大規模視覚言語行動モデル）」といった視覚と言語と行動を結びつけたマルチモーダルな次世代AIモデルを開発し、当社の「ugo Pro」や新開発のロボットに適用していきます。 エッジAIによる物体検知: エッジデバイスでのYOLO物体検出のリアルタイム推論 模倣学習（ugo Pro R&D）: LeRobotフレームワークを用いたヒューマノイドロボットugo Proの模倣学習と行動生成 強化学習: NVIDIA Isaac Labを用いた4足歩行ロボットTerraの強化学習とシミュレーション カメラ画像から警備・点検現場での異常を検知するモデルの実装とエッジ側へのデプロイ、そして「AIを積んだだけ」ではなく、それがどうユーザーへの価値を提供できるかフィードバックを受けながら開発に取り組んでいただきます。 ■具体的な仕事内容 業務DX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。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 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。

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対象となる方

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学歴不問

＜応募資格/応募条件＞ ■必須条件： 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

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勤務地

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＜勤務地詳細＞ 本社 住所：東京都千代田区東神田1-7-8 プライム東神田ビル8F 受動喫煙対策：屋内全面禁煙 変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む）

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勤務時間

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＜労働時間区分＞ フレックスタイム制 コアタイム：11:00～16:00 休憩時間：60分 時間外労働有無：有 ＜標準的な勤務時間帯＞ 10:00～19:00

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雇用形態

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正社員

＜雇用形態補足＞ 期間の定め：無 ＜試用期間＞ 3ヶ月

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給与

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＜予定年収＞ 600万円～1,000万円 ＜賃金形態＞ 年俸制 ＜賃金内訳＞ 年額（基本給）：4,166,400円～6,964,000円 固定残業手当/月：152,800円～253,000円（固定残業時間45時間0分/月） 超過した時間外労働の残業手当は追加支給 ＜月額＞ 500,000円～833,333円（12分割）（一律手当を含む） ＜昇給有無＞ 有 ＜残業手当＞ 有 ＜給与補足＞ ※経験・能力を考慮の上優遇します。 賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。 月給(月額)は固定手当を含めた表記です。

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待遇・福利厚生

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通勤手当、寮社宅、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 ＜各手当・制度補足＞ 通勤手当：補足事項なし 寮社宅：補足事項なし 社会保険：補足事項なし ＜教育制度・資格補助補足＞ 書籍購入支援制度 ＜その他補足＞ 借上社宅制度（現物給与型）

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休日・休暇

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完全週休2日制（休日は土日祝日） 年間有給休暇1日～20日（下限日数は、入社直後の付与日数となります） 年間休日日数125日 有給休暇年間20日一斉付与 夏季休暇（３日） 年末年始休業（毎年10日前後）