FastLabel株式会社

■主な業務内容
日本の製造業は、少子高齢化を背景に深刻な人手不足に直面しており、熟練技能者が長年の経験を通して体得してきた暗黙知（経験則による感覚的な判断や、微細な動作・力加減の調整など）が、退職とともに失われるという構造的リスクが顕在化しています。同時に、米国・中国を中心にフィジカルAIの研究開発が加速するなか、こうした現場の暗黙知をデータ化し、AIが理解・継承できる形に変換することの重要性が、産業界全体で急速に高まっています。

関連領域におけるこれまでの取り組みは、生産系システムのデータ整備、図面・手順書といった既存の非構造化データのOCR・RAG化にとどまっていました。これらはいずれも「すでに何らかの形で記録されているデータの活用」の準備であり、技能者の動作・視線・判断根拠といった「そもそもデータとして存在しない暗黙知」については、収集・構造化の手法そのものが確立されていません。この未開拓領域に対し、ヒアリングに基づく言語データ、作業動画・骨格キーポイント・視線データ等のマルチモーダルデータを収集し、熟練者と一般作業者の差分分析を通じて手順書に存在しない暗黙知を特定・構造化する、新しい方法論が必要です。

FastLabelはAIデータのプロフェッショナル企業として、経済産業省・NEDOの国家プロジェクト「製造業データ等のAI-Ready化に関する研究開発（GENIAC）」に採択され、現場で言語化されていない熟練者の知を支えるデータインフラとして、この領域の技術的基礎および方法論を確立していきます。
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本ポジションでは、生産現場のデータ収録方式設計、データ分析から、暗黙知の抽出、VLM等AIモデル等を用いた分析・抽出の自動化技術検証などを、データサイエンティストとして一気通貫で担っていただきます。暗黙知という新たな領域の分析技術をリードし、製造業をはじめとする幅広い産業の技能継承とAI-Ready化を支える事業の立ち上げと拡大に貢献していただきます。

《具体的な業務内容》
入社後は製造現場の暗黙知をAI-Ready化する、弊社が主体となって推進する研究開発プロジェクトを担っていただきます。中核となるミッションは、熟練技能者の言葉（暗黙知）を一次情報として収集し、それを捉えるデータ収録方式を設計し、分析を通じて作業動画・骨格キーポイント・視線などのデータ上の特徴量と結びつけ、AIが学習できる構造化データへ翻訳することです。

【弊社研究開発プロジェクト】
・現場の暗黙知の聞き取りと言語化：PMやコンサルタントとともに工場を訪問し、熟練技能者へのヒアリングを通じて、手順書に表れない知識を引き出し、言語化する。​
・データ収録設計：ヒアリングを踏まえ、対象工程・抽出すべき暗黙知・センサ構成・評価基準を定義する。
・暗黙知の抽出：熟練工と一般作業員の作業データを比較して暗黙知が現れる特徴を抽出する
・自動化モデル開発・評価：暗黙知抽出プロセスの自動化に関する仮説を設計し、プロトタイプ開発を通じて仮説検証を行う。※手動で分析した結果などに基づきVLM等をFine-tuningする作業などを含む

※本プロジェクト以外に、認識AIやロボティクスAI領域の社内開発プロジェクトやお客様からお預かりする開発プロジェクトなどを担当いただく可能性がございます。

変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。

■募集背景
事業立ち上げによる人員体制の強化のため。
より多くのお客様の事業を成功に導くために、高難易度な暗黙知領域のAIデータプロジェクトをリードする技術職を募集します。
あらゆる産業でAI技術の開発・活用が進む中、AIロボティクスにも繋がるデータの新領域における基盤技術を開発して頂きます。
※ 必要に応じてコーディング課題を実施させていただきます。

■キャリアパス
【識別AI・ロボティクスAIのスペシャリスト / テックリード】
識別AI、VLM、VLAモデルの専門性を深め、プロジェクトの技術的責任者としてキャリアを築くことができます。データに関する深い理解に基づくAI開発の知見は、今後グローバルでも極めて市場価値の高いスキルセットとなります。

【エンジニアリングマネージャー (EM)】
将来的にチームが拡大する中で、エンジニア組織のマネジメントや採用、育成を担うリーダーポジションを目指すことができます。

データサイエンティスト

Python

Azure

TensorFlow

Linux

GitHub

データサイエンティスト（AI-Ready / 暗黙知分析）【現年収以上確約】

■主な業務内容
米国・中国を中心に、フィジカルAIの研究開発が急速に進んでいます。AIが「見て・考えて・動く」能力を持ち、現実世界で自律的に行動する時代がまさに到来しようとしています。NVIDIAをはじめとする世界的企業が、物理空間で知覚・推論・計画・行動するAIの実現に向けて技術開発を加速させており、世界的な労働力不足(2030年に数千万人規模)を背景に、産業界全体でフィジカルAI、特にロボティクス領域への投資が拡大しています。

日本でも製造、物流、医療などの産業領域への適用が本格化しつつありますが、ロボティクス向けAIを開発するためには、人が実際にロボットを操作してタスクを遂行した際のログ(教師データ)が大量に必要になります。また、「どのようなデータを集めるか」=「ロボットに何をさせたいか」であり、データ収集前に精度の高い業務要件定義が不可欠です。

このような背景から、要件定義、収集計画策定、大規模な収集オペレーションの構築・運用を担うデータベンダーが、日本のロボティクスAI産業において今後極めて重要な役割を担います。FastLabelはAIデータのプロフェッショナル企業として、新たにロボティクスAI事業に取り組むべく2025年12月に組織を立ち上げました。日本のフィジカルAI産業を支えるデータインフラとして、この成長市場で先行者優位の確立を目指していきたいと考えています。

本ポジションでは、お客様のプロジェクト内でのロボット向けのAIモデル（ポリシー）開発や社内のR&D活動における技術検証を担っていただき、AIロボティクス領域における技術開発をリードし、事業の立ち上げと拡大に貢献していただきます。

《具体的な業務内容》
ロボティクス領域のAIデータプロジェクトにおいて、幅広い業務を担っていただきます。
・ロボティクスAIプロジェクト：国内大手企業における技術検証等の受託プロジェクト、弊社が主体となって推進するR&Dプロジェクト
・ロボティクスAI関連プロダクト開発：自社開発プロダクトのロボティクス機能の開発協力、OSSの機能強化・普及促進のための各種活動

【受託プロジェクト】
・例1）技術検証（要件定義/モデル開発/評価/レポーティング）
　・プロジェクトの目的、使用するロボット、タスク、評価基準など開発背景を理解し、PMと協力して要件定義を行う。
　・収集したデータでVLAモデルなどを学習し作成したモデルを使って評価を行う（実機およびシミュレーション）
　・報告資料の作成およびお客様への報告を行う
・例2）ロボティクスAI開発に関する技術コンサルティング
　・AIロボティクス開発におけるデータ作成や弊社所有のロボットを使った開発方針の助言、最先端のAIロボティクス領域の技術調査
　・シミュレーションデータの作成や活用方法について、社内R&Dの知見などを元に助言を行う

【R&D】
・VLAモデルなどのロボット向けモデル（ポリシー）を用いてロボットを制御するための実装
・さまざまな条件（X-Embodiment/テレオペ方式/Sim-Real/ポリシーなど）を比較し、どのようにモデル(ポリシー)の性能向上を実現できるのか調査する（成果がでれば学会発表やテックカンファレンスの登壇も可能です）

【OSS活動】
FastLabelで開発を進めているオープンソースのAIロボティクス向けデータ収集アプリケーションの要件定義、開発　（https://fastlabel.ai/news/20260528-robotics）

【その他業務】
・顧客提案活動における技術的支援
・展示会の出展や準備、テックブログやSNSテックアカウントのコンテンツ制作などの技術広報活動

変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。

■募集背景
組織立ち上げによる人員体制の強化のため。
より多くのお客様の事業を成功に導くために、高難易度なロボティクス領域のAIデータプロジェクトをリードするエンジニア職を募集します。
あらゆる産業でAI技術の開発・活用が進む中、新たに注目され始めているAIロボティクス領域においても、中核となる技術開発を通して、グローバルでも市場価値の高い、AIロボティクス領域のエンジニア/マネージャーを目指して頂けます。

■キャリアパス
【ロボティクスAI領域におけるスペシャリスト / テックリード】
ロボティクスAI領域におけるプロジェクトの技術的責任者としてキャリアを築くことができます。
AIで制御されるロボットは、様々な技術領域が密接に連携して初めて実現します。この領域におけるスキルは今後グローバルでも極めて市場価値の高いものとなります。モデル開発だけでなくデータ作成/データマネジメント/運用環境を見据えたインフラ設計等、様々な専門領域でのスペシャリストを目指していただけます。

【エンジニアリングマネージャー (EM)】
将来的にチームが拡大する中で、エンジニア組織のマネジメントや採用、育成を担うリーダーポジションを目指すことができます。ロボットやAI、ソフトウェア、インフラなど、多様な専門性を持つエンジニアの力を最大化し、最先端の技術を社会実装へと導く重要な役割です。技術への深い理解をベースに、組織カルチャーの醸成や戦略的なチームビルディングを主導することでより上流のポジションを目指していただけます

バックエンドエンジニア

ROS2

Docker

エンジニア（フィジカルAI領域）

仕事概要
■主な業務内容
最先端AI（ロボティクス、マルチモーダル etc）の開発に不可欠なデータインフラ開発案件のリーダーとして、アーキテクチャ設計からプロジェクトデリバリーまでを強力に推進するポジションです。クライアントの高度な要件に基づき、大規模データのETL/ELTパイプラインや周辺システム（API、管理画面、認証基盤等）の設計・開発を統合的にリードし、高品質かつ安定的なシステムを構築します。
技術とビジネスの架け橋として、最先端のAI開発を行うトップエンタープライズや研究機関との要件定義・顧客折衝を主導。抽象的なニーズから本質的なイシューを特定し、最先端技術（VLM、Cosmos、Isaac Sim等）の組み込みやデータキュレーションの仕組み化を通じて、プロジェクト成功に対する技術・マネジメント双方の責任を担います。
また、個別案件の最適化に留まらず、FastLabelとしてのあるべき共通の「データパイプライン」の設計・仕組み化を推進。コードレビューやメンタリングを通じて自社・外部委託を含むチーム全体の技術力と生産性を底上げし、スケーラブルな開発組織を確立します。確かなWebバックエンド・インフラ技術とリーダーシップを掛け合わせ、競争優位性のある開発体制を構築します。

急拡大を迎えているFastLabelのデータエンジニアリング領域において、クライアント向けのデータパイプラインおよび周辺システム開発プロジェクトを率いるリーダーをお任せいたします。

《具体的な業務》
1. データパイプラインおよび周辺システムの設計・開発
・多様なAIモデル（LLM、マルチモーダル、生成AI、フィジカルAI等）の学習に必要な、大規模データ収集・加工（ETL/ELT）パイプラインのアーキテクチャ設計・開発
・データ投入API、管理画面、認証基盤など、周辺システムを含めたシステム全体の設計・開発
・大規模データを効率的に扱うための最先端技術の組み込み（VLM, Cosmos, Isaac Sim etc）、データセット軽量化やデータキュレーションの仕組みの実装

2. クライアント折衝および要件定義
・最先端のAI開発を行うクライアント企業や研究機関との技術的な要件定義、提案、仕様調整
・クライアントの抽象的な要望から、必要なデータ構造やパイプライン仕様への落とし込み

3. プロジェクトマネジメントとチームの向上
・開発チーム（エンジニア数名、外部委託含む）のタスク管理、進捗管理、リソースの最適配分
・コードレビューを通じた品質管理、ジュニアエンジニアへの技術指導やメンタリング

変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。

■募集背景
現在FastLabelでは、自社SaaSプロダクトの提供に留まらず、大手企業や最先端AIスタートアップ、研究機関などのクライアントに代わり、AIの学習に使う大規模データを収集・加工・蓄積するための「データパイプライン」およびその周辺システムの開発を請け負うプロジェクトが急速に立ち上がっています。

直近では、AWSジャパンの「フィジカルAI開発支援プログラム」への採択や、世界最大のAIカンファレンス「NVIDIA GTC 2026」での次世代データキュレーション技術の発表など、世界水準の実績が積み上がっています。今後はLLMや大規模マルチモーダルAIなど、あらゆる先端AIの開発を支えるデータ基盤への拡大を見据えています。

現在、様々なトップエンタープライズ企業からロボティクスデータパイプライン構築を求められており、顧客のニーズに応えながら、データパイプラインのあるべき姿の設計、開発が急務となっております。このような背景から、受託開発プロジェクトのアーキテクチャ設計から顧客折衝、チームマネジメント、FastLabelとしてのあるべきデータパイプライン設計・開発までを強力に牽引するリーダーを募集します。

■キャリアパス
直近ではAWS関連の最先端プロジェクトなどが動いていますが、中長期的にはマルチモーダル基盤モデル、世界モデルやロボット基盤モデルなど、時代の先端を行くあらゆるAI開発のデータ基盤開発に携わります。AIのモデル（アルゴリズム）が変わっても、「高品質なデータをどう集め、どう処理するか」という課題は不変であり、ここで積める経験はエンジニアとして長期的に高い市場価値を持ち続けます。
また、データインフラ領域のテックリード、プロジェクトマネージャー（PM）などご本人の特性や志向に合わせて選択していくことが可能です。
キャリアパスとしては、データインフラ領域のテックリード、プロジェクトマネージャー（PM）、さらには開発組織のエンジニアリングマネージャー、VPoE、CTOなど、ご本人の特性や志向に合わせて選択していくことが可能です。

フルスタックエンジニア

アーキテクト / 開発リーダー（ロボティクスAIデータ基盤）【現年収以上確約】

仕事概要
■主な業務内容
米国・中国を中心に、フィジカルAIの研究開発が急速に進んでいます。AIが「見て・考えて・動く」能力を持ち、現実世界で自律的に行動する時代がまさに到来しようとしています。NVIDIAをはじめとする世界的企業が、物理空間で知覚・推論・計画・行動するAIの実現に向けて技術開発を加速させており、世界的な労働力不足(2030年に数千万人規模)を背景に、産業界全体でフィジカルAI、特にロボティクス領域への投資が拡大しています。

日本でも製造、物流、医療などの産業領域への適用が本格化しつつありますが、ロボティクス向けAIを開発するためには、人が実際にロボットを操作してタスクを遂行した際のログ(教師データ)が大量に必要になります。また、「どのようなデータを集めるか」=「ロボットに何をさせたいか」であり、データ収集前に精度の高い業務要件定義が不可欠です。

このような背景から、要件定義、収集計画策定、大規模な収集オペレーションの構築・運用を担うデータベンダーが、日本のロボティクスAI産業において今後極めて重要な役割を担います。FastLabelはAIデータのプロフェッショナル企業として、新たにロボティクスAI事業に取り組むべく2025年12月に組織を立ち上げました。日本のフィジカルAI産業を支えるデータインフラとして、この成長市場で先行者優位の確立を目指していきたいと考えています。

本ポジションでは、お客様のプロジェクト内でのロボット向けのAIモデル（ポリシー）開発や社内のR&D活動における技術検証を担っていただき、AIロボティクス領域における技術開発をリードし、事業の立ち上げと拡大に貢献していただきます。

《具体的な業務内容》
ロボティクス領域のAIデータプロジェクトにおいて、幅広い業務を担っていただきます。
・ロボティクスAIプロジェクト：国内大手企業における技術検証等の受託プロジェクト、弊社が主体となって推進するR&Dプロジェクト
・ロボティクスAI関連プロダクト開発：自社開発プロダクトのロボティクス機能の開発協力、OSSの機能強化・普及促進のための各種活動

【受託プロジェクト】
・例1）技術検証（要件定義/モデル開発/評価/レポーティング）
　・プロジェクトの目的、使用するロボット、タスク、評価基準など開発背景を理解し、PMと協力して要件定義を行う。
　・収集したデータでVLAモデルなどを学習し作成したモデルを使って評価を行う（実機およびシミュレーション）
　・報告資料の作成およびお客様への報告を行う
・例2）ロボティクスAI開発に関する技術コンサルティング
　・AIロボティクス開発におけるデータ作成や弊社所有のロボットを使った開発方針の助言、最先端のAIロボティクス領域の技術調査
　・シミュレーションデータの作成や活用方法について、社内R&Dの知見などを元に助言を行う

【R&D】
・VLAモデルなどのロボット向けモデル（ポリシー）を用いてロボットを制御するための実装
・さまざまな条件（X-Embodiment/テレオペ方式/Sim-Real/ポリシーなど）を比較し、どのようにモデル(ポリシー)の性能向上を実現できるのか調査する（成果がでれば学会発表やテックカンファレンスの登壇も可能です）

【OSS活動】
FastLabelで開発を進めているオープンソースのAIロボティクス向けデータ収集アプリケーションの要件定義、開発　（https://fastlabel.ai/news/20260528-robotics）

【その他業務】
・顧客提案活動における技術的支援
・展示会の出展や準備、テックブログやSNSテックアカウントのコンテンツ制作などの技術広報活動

変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。

■募集背景
組織立ち上げによる人員体制の強化のため。
より多くのお客様の事業を成功に導くために、高難易度なロボティクス領域のAIデータプロジェクトをリードするエンジニア職を募集します。
あらゆる産業でAI技術の開発・活用が進む中、新たに注目され始めているAIロボティクス領域においても、中核となる技術開発を通して、グローバルでも市場価値の高い、AIロボティクス領域のエンジニア/マネージャーを目指して頂けます。

■キャリアパス
【ロボティクスAI領域におけるスペシャリスト / テックリード】
ロボティクスAI領域におけるプロジェクトの技術的責任者としてキャリアを築くことができます。
AIで制御されるロボットは、様々な技術領域が密接に連携して初めて実現します。この領域におけるスキルは今後グローバルでも極めて市場価値の高いものとなります。モデル開発だけでなくデータ作成/データマネジメント/運用環境を見据えたインフラ設計等、様々な専門領域でのスペシャリストを目指していただけます。

【エンジニアリングマネージャー (EM)】
将来的にチームが拡大する中で、エンジニア組織のマネジメントや採用、育成を担うリーダーポジションを目指すことができます。ロボットやAI、ソフトウェア、インフラなど、多様な専門性を持つエンジニアの力を最大化し、最先端の技術を社会実装へと導く重要な役割です。技術への深い理解をベースに、組織カルチャーの醸成や戦略的なチームビルディングを主導することでより上流のポジションを目指していただけます

機械学習エンジニア

FastLabelは、AIの開発・運用を支える「AIインフラ」の役割を果たすことをミッションに掲げ、お客様のAI開発における「データの課題」を多面的に解決する事業を展開しています。

FastLabel株式会社のエンジニア求人一覧

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