Robotics Simulation Engineer（Physical AI / Synthetic Data）

必須

• Isaac SimまたはMuJoCoを用いた開発経験
• ロボティクス、シミュレーション、合成データ生成のいずれかに関する実務経験
• Pythonでの開発経験
• 3D空間、物理シミュレーション、センサーシミュレーションに関する基礎理解
• 機械学習・ロボティクス向けデータセットへの関心

歓迎

• NVIDIA Omniverse / Isaac Lab / ROS / ROS2 の利用経験
• Unity、Unreal Engine、Blender等を用いた3D環境構築経験
• Computer Vision、Pose Estimation、Object Detection、Segmentation等の知見
• 模倣学習、強化学習、ロボット制御に関する知見
• Sim2Real、Domain Randomization、Synthetic Data Generationの経験
• ロボットアーム、AMR、自動運転、ドローン等に関する開発経験

求める人物像

• 顧客の曖昧な要望を整理し、構造的に課題を捉えることが得意な方
• 営業・技術・プロジェクト推進のいずれにも関わる役割に興味をお持ちの方
• 役割にとらわれず、主体的に動ける方

使用ツール

募集背景

• 生成AIの次のテーマとして、ロボティクス・自動化・実世界AIを含む「Physical AI」が急速に注目されています。
• その中で重要になるのが、“AIが現実世界を理解し、制御するためのデータ”です。
• 特にロボティクス領域では、実世界だけで十分なデータを集めることが難しく、シミュレーション環境を活用した合成データ生成の重要性が急速に高まっています。
• APTOでは現在、
• Isaac Sim
• MuJoCo
• シミュレーション環境
• Synthetic Data
• Sim2Real
• Cosmos
• などを活用しながら、Physical AI向けデータ生成基盤の構築を推進しています。
• 今回募集するポジションでは、ロボティクス向けシミュレーション環境の構築から、AI学習用データ生成、シナリオ設計、Sim2Real改善までを担っていただきます。
• 単なるシミュレーション開発ではなく、「AIが現実世界で機能するために、どのようなデータが必要なのか」を考えながら、0→1で基盤を作っていくフェーズです。

業務内容

• Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築
• ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装
• 実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善
• 学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計
• MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証

本ポジションの魅力

• 生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
• AI/MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる
• 単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる
• PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
• 0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる
• Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる