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この特集の求人

Physical AIエンジニア

Prox Industries株式会社

  • GitHub
  • Python
  • 機械学習
  • PyTorch
  • ロボティクス
  • シミュレーション
  • ROS
  • 強化学習
  • 制御
  • Computer Vision

■採用の背景 Prox Industriesは、Physical AIの中核技術を専門とする研究者・技術者が集い、国内エンタープライズ企業を中心に複数のPhysical AIプロジェクトを推進しています。 ヒューマノイド、四足歩行ロボット、協働ロボット、モバイルマニピュレータといった多様な実機や、NVIDIA Omniverseを中心とする高度なシミュレーション環境を活用し、Sim2Real・Real2Simを含む技術課題に日々挑戦しています。事業拡大と社会実装の加速のため、この革新的な技術領域を共に牽引するリードエンジニアを求めています。 ◾️具体的な仕事内容 Physical AI研究開発(顧客プロジェクト・社内R&D): 次世代ロボティクスに不可欠なPhysical AI技術の研究開発・社会実装を担当いただきます。 顧客プロジェクトおよび社内R&Dにおいて、論文調査、技術検証、モデル実装、シミュレーション環境構築、実機デプロイまでを一貫して推進します。 下記のような技術を活用し、各種ロボットポリシーの開発・高度化に取り組んでいただきます。 ○マニピュレーション ・π0/ π0.5等のVLAモデルを活用した物体操作ポリシーの獲得 ・触覚モダリティを用いた器用な物体操作 ・多指ハンドを用いた物体操作 ・強化学習を用いたマニピュレーションポリシーの微調整 ○ナビゲーション ・強化学習やMPCを組み合わせた人混み環境における安全かつ効率的なローカルプランニング ・VLMを活用した自然言語指示や社会常識に基づいたグローバルナビゲーション、Semantic-SLAMの実現 ○ロコモーション ・不整地環境における二足歩行/四足歩行/車輪の歩容生成 ・荷物(ペイロード)やアーム付き状態での安定歩行の実現 ・ドメインランダム化、カリキュラム学習・特権学習などによるSim2Real ○シミュレーション ・NVIDIA Omniverseと3DGS活用したReal2Simによるデータ収集・検証環境の構築 ・GR00T-MimicやCosmosなどを用いたデータ拡張・生成 ・Isaac Sim/Isaac Labを活用した各種ポリシーの学習・評価

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨720万⁩ 〜 ⁨1500万⁩
  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 11名〜100名
  • この企業のホームページへのURL 企業ページ

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Physical AIエンジニア|マネージャー職

Prox Industries株式会社

  • AI
  • Python
  • プロジェクトマネジメント
  • スタートアップ
  • 研究開発
  • PyTorch
  • ロボット
  • ROS
  • 社会実装
  • 強化学習

■採用の背景 Prox Industriesは、「日本から物理知能を実装する」を掲げ、AIとロボットの融合によって、これまで人にしか担えなかった物理労働の領域に知能を実装する東大松尾研発スタートアップです。 当社では、Physical AIの中核技術を専門とする研究者・技術者が集結し、国内エンタープライズ企業を中心に複数のPhysical AIプロジェクトをリードしています。 経済産業省が2040年までに約60兆円規模に達すると予測する「Physical AI(ヒューマノイド含む多用途ロボット市場)」において、急速に高まる社会実装へのニーズに応えるため、顧客プロジェクトおよび社内R&Dのマネジメントを担い、事業を拡大させる中核人材を募集します。 ■具体的な仕事内容 Physical AI研究開発(顧客プロジェクト・社内R&D): 次世代ロボティクスに不可欠なPhysical AI技術の研究開発・社会実装に向けて、顧客プロジェクトおよび社内R&Dのプロジェクトマネジメントを担当いただきます。 顧客の事業課題や現場課題を理解し、技術チームと連携しながら、研究開発テーマの設計、技術方針の整理、プロジェクト計画の策定、進行管理、顧客折衝、提案・報告資料作成までを推進します。 下記のような技術領域を対象に、顧客と技術チームの間に立ち、Physical AIの社会実装を前に進めていただきます。 ○マニピュレーション ・π0/ π0.5等のVLAモデルを活用した物体操作ポリシーの獲得 ・触覚モダリティを用いた器用な物体操作 ・多指ハンドを用いた物体操作 ・強化学習を用いたマニピュレーションポリシーの微調整 ○ナビゲーション ・強化学習やMPCを組み合わせた人混み環境における安全かつ効率的なローカルプランニング ・VLMを活用した自然言語指示や社会常識に基づいたグローバルナビゲーション、Semantic-SLAMの実現 ○ロコモーション ・不整地環境における二足歩行/四足歩行/車輪の歩容生成 ・荷物(ペイロード)やアーム付き状態での安定歩行の実現 ・ドメインランダム化、カリキュラム学習・特権学習などによるSim2Real ○シミュレーション ・NVIDIA Omniverseと3DGS活用したReal2Simによるデータ収集・検証環境の構築 ・GR00T-MimicやCosmosなどを用いたデータ拡張・生成 ・Isaac Sim/Isaac Labを活用した各種ポリシーの学習・評価

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨720万⁩ 〜 ⁨1500万⁩
  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 11名〜100名
  • この企業のホームページへのURL 企業ページ

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上流SE(要件定義・連携設計)

株式会社ユビレジ

  • GitHub
  • Firebase
  • MySQL
  • Redux
  • AWS
  • SaaS
  • プロジェクトマネジメント
  • GCP
  • 生成AI
  • Slack

● ユビレジについて当社ユビレジはPOSレジのパイオニアとして「カンタンがいちばん」をコンセプトにiPadを活用したSaaS型POSシステム「ユビレジ」の開発・提供をしています。現在はエンタープライズ領域への本格展開フェーズにあり、顧客ごとの個別要件を単発対応するのではなく、プロダクト価値へ昇華させる取り組みを進めています。 本ポジションは、顧客要件と自社プロダクトの間に立ち、仕様を構造化し、価値へ変換する役割です。自社プロダクトの設計やプロジェクト推進サポートをお任せいたします。 ● ポジション概要エンタープライズ顧客との要件整理およびカスタマイズ要件の整理・外部システム連携設計をお任せします。 単なる連携SEではなく、・顧客要求の構造化・できる/できないの整理・スコープ管理・データ連携設計・工数見積・プロダクトへの還元までを担います。 将来的にはPdMへのキャリアパスを想定しています。 【具体的な業務内容】 1.要件定義・顧客折衝・顧客との要件ヒアリング(週4〜8時間程度)・曖昧な要求の構造化・技術観点での実現可否整理・スコープ明確化および合意形成支援 2.連携設計・仕様整理・API仕様の理解および整理・データ項目レベルのマッピング設計・DB構造の理解と連携仕様策定・バッチ/リアルタイム連携の設計判断・外部システム連携要件のドキュメント化 3.プロダクト観点での整理・個別要件の標準化可能性の検討・再利用可能な仕様への昇華・EP要件をプロダクト改善へ接続・将来的なプロダクト拡張視点での提案 4.見積・スケジュール整理・工数見積・実施範囲の定義・PMと連携したスケジュール策定 5. AI活用による業務効率化・生成AIを活用した設計書整理・データマッピング構造化・仕様書ドラフト生成・ドキュメント高速化 <開発環境> ■開発言語・フレームワーク  ・Ruby on Rails  ・React, Redux  ・MySQL ■環境  ・Heroku  ・AWS(Amazon Aurora)  ・Google Cloud Platform(GCP) ■テスト, CI/CD  ・CircleCI ■[その他ツール]  ・GitHub, Slack, esa ,G Suite, Mixpanel, Firebase, Miro

  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 11名〜100名

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