シニアリサーチエンジニア（Embodied AIモデル開発）

募集背景・ミッション

1. 1ELYZAの次なる挑戦は、LLM/VLMが持つ高度な意味理解を物理世界へ接続し、現実空間の課題解決に挑むEmbodied AIの領域です。
2. 2本ポジションでは、現場での実用に耐えうる特定ユースケース特化型のEmbodied AIモデルを開発し、顧客現場への適合と価値証明（PoC）完了までを牽引します。
3. 3豊富な計算基盤を活用した基盤モデルの構築と、現場のリアルなデータを高度な知能へと昇華させる社会実装の両輪を回せます。

業務内容

1. 1ご本人の志向性やプロジェクトの稼働状況に応じて、Embodied AIモデルの研究開発から現場でのPoC推進まで、R&Dと社会実装の垣根を越えて幅広く活躍していただきます。
2. 2既存のオープンモデルに特定ユースケースに特化した学習を行い、模倣学習、強化学習（RL）、推論最適化などの技術を適用・拡張します。
3. 3顧客の現場課題に対するロボット構成・AIモデルの技術検証や、ドメインデータを用いたファインチューニング、エッジデバイスへの実装を主導します。
4. 4画像・テキストに加えてAction（軌跡や関節角度）も扱う学習基盤を構築し、現場の失敗データ等をモデル改善に組み込むデータフライホイールを設計します。
5. 5学習ベースのAIとルール・アルゴリズムベースの制御の境界とトレードオフを評価し、実機で確実に動作する高品質なソフトウェアモジュールを作成します。
6. 6LLM/VLM領域の最新学習手法をPhysical AI領域に転用・実装し、技術検証を行います。

本ポジションの魅力

1. 1KDDIとの提携による豊富な計算基盤を活用し、「基盤モデルの構築」に取り組むことができます。
2. 2ロボティクス実装現場のリアルなデータを高度な知能へと昇華させ、研究開発だけでなく社会実装との両輪を回すことができます。

応募資格（必須）

• 機械学習 / 深層学習（Deep Learning）の実務経験
• PyTorch等のフレームワークを用いた深層学習モデルの開発、および学習パイプラインの構築実務経験
• PythonまたはC++を用いた実務でのソフトウェア開発経験
• AIモデルを物理世界に適用することへの強い関心と、座標変換などの基礎的な概念をキャッチアップする意欲があること（※ロボティクスの実務経験・ROSの使用経験不問）
• 論文上のスコア改善ではなく、「現実のロボットが動くか、顧客の課題が解けるか」という実用性を最重視するマインドセット

歓迎する経験

• World Modelsや動画生成モデルに関する研究開発、またはそれらを活用した環境ダイナミクスの予測・プラニング（行動計画）に関する知見や経験
• Top-tierカンファレンス（NeurIPS, ICLR, CVPR, ICML, CoRL, ICRA, IROS等）での主著論文の採択実績
• ROS / ROS2等のミドルウェアの使用経験、またはPythonを用いたロボット制御・API連携経験
• ロボット操作の大規模データセット（Open X-Embodiment等）や、オープンVLAモデル (π0, OpenVLA) 、フレームワーク (openpi, lerobot)を扱った経験
• 物理シミュレータ（NVIDIA Omniverse / Isaac Sim, MuJoCo, Habitat等）を用いた強化学習・模倣学習環境の構築経験
• 特定のドメイン（製造、医療、金融など）に特化したLLM/VLMといったAIモデルを開発し、社会実装に取り組んだ経験

待遇・福利厚生

• AIツールアカウント付与
• DiscordやMetaLifeなどバーチャルオフィスの活用
• Google Workspace導入済み
• No Meeting Day
• ベビーシッター割引券
• 完全週休2日制
• 年末年始休暇
• 慶弔休暇
• 産前産後休業
• 社員研修制度
• 育児休暇

求めるスキル・経験