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■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

Athena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。企業が抱える課題は、最初から「どのAI技術を使えば解決できるか」が明確になっているとは限りません。業務やデータの状況を理解し、解決すべき課題を整理したうえで、適切なモデルやシステムへ落とし込む必要があります。 私たちは、生成AI・LLM、画像認識、深層学習、数理最適化、需要予測などの技術を組み合わせ、顧客ごとの課題に応じたオーダーメイド型のAIシステムを開発しています。課題の整理や要件定義から、データ設計、モデル開発、プロダクトへの組み込み、本番運用、改善まで一気通貫で関わり、AIを技術検証やPoCで終わらせず、実際の業務で使われる状態にすることを重視しています。本ポジションでは、顧客の業務課題を理解し、適切な機械学習技術を選定したうえで、モデルやAI機能の設計・開発・運用を担っていただきます。 Athenaの機械学習エンジニアは、あらかじめ決められたモデルを実装するだけの役割ではありません。顧客へのヒアリングや業務分析を通じて、「どの課題を解決するのか」「AIをどの工程に適用するのか」「どのようなデータが必要か」を整理し、モデル、データ、システム構成を設計します。 生成AIやLLMに限らず、画像認識、数理最適化、時系列予測など、顧客の課題に応じて異なる技術を扱えることが特徴です。また、モデルの精度検証だけでなく、APIやバックエンドへの組み込み、クラウド環境へのデプロイ、モニタリング、継続的な改善まで担当します。顧客の曖昧な課題を、実際に利用できるAIシステムへ変える一連の経験を得られるポジションです。

Athena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。生成AI・LLM、画像認識、深層学習、数理最適化などの技術を活用し、課題整理からモデル開発、プロダクトへの組み込み、本番運用、改善まで一気通貫で支援しています。 本ポジションは、研究、育児、介護、個人活動などと仕事を両立しながら、正社員としてAI開発に継続的に関わりたい方を対象としています。勤務時間が短いことを理由に、補助的な業務だけを担当するポジションではありません。これまでの経験や専門性、稼働可能な時間を踏まえて担当範囲を設計し、プロジェクトの一員として明確な役割と成果を担っていただきます。 時短勤務であっても、技術調査や定型作業だけに役割を限定しません。顧客課題の整理、モデルやアルゴリズムの選定、実験設計、実装、精度改善など、プロジェクトの中で完結した責任範囲を持っていただきます。また、正社員として継続的にプロジェクトやチームへ関わるため、単発の業務では得にくい、本番運用や長期的な改善にも参加できます。自身の生活や研究活動を維持しながら、AI技術を実際の企業課題へ適用する経験を積める働き方です。