機械設計エンジニア条件を変える閉じる
要約求人票をもとにAIがまとめたものです
基盤モデルを中核としたPhysical AIの社会実装に向け、ロボット実機の設計・組み立て・評価・制御高度化を担います。実機評価実験やセンサ統合、データ収集環境の構築を行い、顧客現場での技術的な課題解決を進めます。プロジェクトマネージャ、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニアと連携し、実験室から現場で稼働するPhysical AIへの移行をハードウェア側から実装します。
応募資格
必須
歓迎
求める人物像
- ロボットおよびPhysical AIは、シミュレーションと現実の間に必ずギャップを持っています。研究室では動いたものが、温度・振動・照明・ケーブルの取り回しひとつで止まることがあります。なぜ止まったかを現象から分解し解決策を考えられる人が、このポジションで力を発揮します。
募集要項最終確認 10/2
- 職種
- 機械設計エンジニア
- 雇用形態
- 正社員期間の定めなし
- 採用区分
- ＜28新卒＞2028年3月末までに機械工学・ロボット工学・制御工学・航空宇宙工学等の関連学科の学部・大学院卒業
- 給与
- 504〜650万円/年
- 給与の詳細
- 年収 504万円〜650万円 - 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定させて頂きます。 - 月あたり40時間分のみなし残業代を含んでいます。
- 手当
- 子ども手当月1万円深夜・休日勤務手当追加割増手当時間外労働手当交通費
- 勤務地
- 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- 10:00 - 19:00 （休憩60分） ※時間外労働あり ※フレックスタイム制度あり ※コアタイム 10:00 - 15:00 ※フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
- 休日・休暇
- 完全週休2日制（土曜・日曜）、国民の祝日年次有給休暇（初年度10日）リフレッシュ休暇（初年最大3日）その他（慶弔、ゴールデンウィーク、年末年始、子の看護、介護など）
- 福利厚生
- 子ども手当：親権を持つ満20歳までの子供1名につき、試用期間後より月1万円を支給。健康診断：年1回、健康保険加入者を対象に実施。成長支援制度：自身のミッションを達成するために必要なコンテンツ（書籍・電子書籍・オンライン講座など）を、事前承認なしで会社経費にて購入できる制度。結婚出産祝い金：従業員が結婚した場合、または従業員に子が生まれた場合、お祝い金として3万円を支給。※他にも複数制度あり
- 社会保険
- 各種保険：健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入（直営の保養施設などの利用可）
- 学歴
- 大学院修了以上
- 掲載日
- 2026/07/10 17:49（84日前）
- 最終確認
- 2026/10/02 15:31（今日）
仕事内容
募集背景
- ABEJAでは、VLAをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術（Physical AI）の社会実装を進めており、ヒューマノイド・セミヒューマノイド・四脚ロボット・産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。
- 現場で運用可能なPhysical AIのモデル・プラットフォームを構築するために、データ収集デバイスおよび試験機の設計・組み立てや、実機での基盤モデルおよび既存の制御システムを使った実験を推進していただける人材が必要です。
ミッション
- お客様の抱える経営課題/事業課題を、ロボット・ハードウェアの力で解決するために、プロジェクトマネージャやデータサイエンティスト・ソフトウェアエンジニアと連携しながら実機の設計・組み立て・評価・制御高度化までを行うこと。
- 模倣学習・基盤モデルを使った制御実験の設計から、センサ統合・データ収集環境の構築、実機評価・フィードバックループの確立まで一貫して担い、実験室で試すPhysical AIから現場で動き続けるPhysical AIへの移行をハードウェアの側から実装していただきます。
実機組み立て
- ロボットアーム・ハンド・各種センサを用いた実機評価実験を設計・実行します。動作ログ・センサデータ・力覚データの解析を通じて、失敗の原因を機械系・制御系・データ系に分類し、改善方針を導きます。
制御・ハードウェアの高度化
- 把持・マニピュレーション・移動等のロボット動作に対して、運動学・動力学の知識を活かした制御設計の改善を担います。VLAモデルとハードウェア制御の接続部分を理解し、AIとメカニクスの両面から動作品質を向上させます。
センサ統合・データ収集設計
- 触覚センサ・深度カメラ・IMU等のマルチモーダルセンサを実機に統合し、学習に使えるデータ収集パイプラインを設計・実装します。ROS2を用いたセンサデータ取得・前処理の経験を活かし、ソフトウェアエンジニア・データサイエンティストチームと連携します。
顧客現場との技術折衝
- 多様な業種の顧客現場に入り、実環境の制約を理解しながら技術的な妥当性判断や課題解決のための方針策定を行います。現場の担当者や他社のエンジニアと対等に技術議論できる水準を目指します。
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
- 基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。
- 多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
- ABEJAにてPhysical AIのハードウェア・ロボティクスのスペシャリストロボット実装組織の技術リード
- ハードウェアと AI の両面に強いプロジェクトマネージャー
- 事業会社のロボティクス・自動化部門の技術責任者
- スタートアップ・研究機関でのPhysical AI / ロボット開発のリーダー
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