株式会社アトム

■募集背景
私たちは、人と同じ環境で作業可能なヒューマノイドロボットの開発を進めています。ロボットを「賢くする」フィジカルAIの開発と同じくらい重要なのが、ロボットを実際に現場で動かし、複数台を管理し、開発サイクルを回し続けるためのソフトウェア基盤です。本ポジションは、ヒューマノイドの導入・運用・開発を支えるソフトウェア全般を担当いただくオープンポジションです。特定の技術要素に閉じたポジションではなく、強みを起点にしながら、ご経験・ご志向に応じて一緒に担当領域を見極めていきたいと考えています。
【参考情報】
ヒューマノイド開発の最前線では、なぜソフトウェアエンジニアが重宝されるのか？
https://note.com/taguro/n/nc84620c88919

■役割・ミッション
本ポジションは、ロボットにおけるハードウェアの性能を極限まで引き出し、進化させ続けるソフトウェア基盤をつくる仕事です。どの領域を担当いただく場合にも共通するのは、ヒューマノイドという新しいプロダクト領域に対して、これまでソフトウェアエンジニアとして培ってきた設計手法・技術選定の経験を応用し、最適な形にアレンジしていくことです。ヒューマノイドという未踏領域だからこそ、まだ正解は存在しません。これまでのキャリアで培ってきた経験を活かし、「ロボットを動かすソフトウェア」という新しい挑戦を一緒に推進いただくミッションとなります。

・ヒューマノイドを社会実装する現場で、安定して動き続けるためのソフトウェアを作ること
・ヒューマノイドをクラウドから管理・運用する仕組み（RobotOps）を通じて、複数の実機を横断して監視・制御・管理できる仕組みを作ること
・AIが継続的に学習・進化し続けるためのデータ・開発基盤を通じて、研究開発チームが高速に試行錯誤できる環境を作ること
・ハードウェアとソフトウェアの境界で、リアルタイム性・通信の信頼性を支えること

■業務内容
（一例になりますので、選考にてご経験やご志向をお伺いさせてください。）

・ヒューマノイドを社会実装するためのソフトウェア開発
-ロボット導入現場で使われるアプリケーション・管理ツールの設計・開発
-API・バックエンドシステムの設計・開発
-研究開発チーム・導入先向けのSDK・Developer Toolsの設計・開発
・ヒューマノイドを運用するためのプラットフォーム開発（RobotOps）
-複数拠点・複数台のロボットを横断管理するRobotOps基盤の構築
-クラウドサービス・認証・監視基盤の設計・開発
-OTAアップデート、CI/CDなど継続的デリバリー基盤の構築
・AIが進化し続けるためのデータ・開発基盤構築
-実機・シミュレーターから生成される映像・センサーデータの収集基盤構築
-学習データパイプライン、MLOps基盤の設計・開発
-モデル評価基盤、シミュレーション環境の構築
・ヒューマノイドとソフトウェアをつなぐ制御・通信基盤の開発
-リアルタイム制御ソフトウェア、Middleware・Runtime設計
-センサー統合、高速通信・通信基盤の設計・開発
-ハードウェアとソフトウェアの境界領域における設計・実装

【業務内容の変更範囲】：会社の定める業務

フルスタックエンジニア

GitHub

Slack

Notion

Miro

Google Workspace

【双腕二足のヒューマノイドAIロボット】経済産業省・NEDOの「GENIAC」に採択／ソフトウェアエンジニア募集！（オープンポジション）

■募集背景
私たちは、人と同じ環境で作業可能なヒューマノイドロボットの開発を進めています。本ポジションは、物理世界を理解し行動できる知能（Physical AI） をロボットに実装するエンジニアです。センサ入力から行動生成、制御までを一気通貫で扱い、「見る」「理解する」「動く」「学習する」を実際の実機上で実現させることがミッションです。

■アトムの考えるPhysical AIとは
本ポジションにおける Physical AI とは、以下を統合した、身体性を持つAIを指します。
・視覚・触覚・状態量などの知覚
・物理法則・身体制約を考慮した推論
・実世界で安全かつ再現性のある行動生成
・実機・シミュレーションを通じた学習と改善

■役割・ミッション
・ヒューマノイドの知能アーキテクチャ設計・実装
・センサ入力から行動出力までの統合
・実機で動くPhysical AIモデルを構築する
・機械・電気・制御と連携し、知能を身体に落とし込むこと

■業務内容
（一例になりますので、選考にてご経験やご志向をお伺いさせてください。）

・Physical AIに関わるモデル設計・実装
-視覚（カメラ、深度、センサ融合）
-状態推定（自己位置・姿勢推定、関節状態推定、環境状態推定）
-時系列生成
-行動価値モデル
・Physical AIに関わるモデル学習の設計・実装・検証
-DeepSpeed等を用いた大規模並列学習
-Imitation Learning / RL / Behavior Cloning 等
・シミュレーションと実機 (Sim2Real)
-物理パラメーターのズレ対策
-Domain Randomization
-センサモデル構築
-Control Loopの遅延再現

【業務内容の変更範囲】：会社の定める業務

機械学習エンジニア

Docker

【双腕二足のヒューマノイドAIロボット】経済産業省・NEDOの「GENIAC」に採択／PhysicalAIエンジニア募集！

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