ロボットAIモデル開発エンジニア(ロボット・ドローン)【DX Solution 事業本部】

600~1,500万円

燈株式会社東京都
業界
IT・インターネットサービス
職種
システムエンジニア(バックエンド)

求人概要

事業・サービス概要

2021年の創業以来、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立することを目指しています。業界特化AIエージェントの導入企業は累計1,500社を超え、物流、卸・小売など他業界へも展開しています。

業務内容

産業用ロボットアーム・協働ロボット・四足歩行ロボットなどの多様な実機、そしてドローンを動かす「AIモデルそのもの」の開発を担います。建設・製造現場から得られる実データと自社開発シミュレータを武器に、モデルの設計・学習・評価から実機への展開までを一気通貫で推進します。

ポジションの魅力

  • 燈が目指す「モーターからAIシステムまで垂直統合したロボット製品開発」
  • 社内GPUクラスタ(H200等)や多様な実機ロボット・センサー類を自由に利用可能
  • 評価額1,000億円超の基盤と顧客ネットワークにより、研究室の実験で終わらせず、日本の基幹産業の現場へダイレクトに技術をデプロイ可能

応募要件

必須要件

  • 数理・深層学習の基礎知識: 線形代数、確率統計、最適化の理解と、深層学習の理論的な理解
  • 実装能力: Python および PyTorch(または JAX)を用いた、深層学習モデルの構築・学習・評価の実務経験または研究経験
  • ロボット学習 / マルチモーダルAIの経験: 模倣学習、強化学習、VLA / VLM、3D・動画認識のいずれかにおけるモデル開発経験
  • 学習基盤: マルチGPUでの学習、データパイプラインの構築、実験管理の経験
  • 開発プロセス: Git / GitHub を用いたチーム開発、コンテナ技術(Docker)、CI/CD の利用経験

歓迎要件

  • Deep Learning / AI
    • PyTorch / JAX 等のフレームワークを用いた深層学習モデルの構築・学習経験
    • Transformer (ViT), Diffusion Models, LLM 等の最新アーキテクチャのキャッチアップと応用経験
  • Simulation / RL
    • 物理シミュレータ(Isaac Sim, MuJoCo, PyBullet, Gazebo等)の活用経験
    • 強化学習(PPO, SAC等)やオフラインRLを用いたロボット制御の研究・開発実績
  • Hardware / Embedded
    • 産業用ロボットアーム/協働ロボット/ヒューマノイド(FANUC, DENSO, UR等)やドローンの制御経験
    • CUDA / TensorRT 等を用いたエッジ推論の高速化・最適化
  • 実績
    • トップカンファレンス(ICRA, IROS, CVPR, CoRL, RSS等)への論文投稿・採択経験
    • Kaggle等のコンペティション上位入賞、またはロボコン等での優勝・入賞経験

給与

想定年収:600万円〜1,500万円
※提示年収はご経験、現年収に応じて決定いたします

給与制度

  • 賞与:年2回
  • 固定時間外手当:45時間/月(超過分は別途支給)

※ジュニアやシニアクラスの求人もあり、面接内での評価によって他クラスをご提案する場合がございます。

労働条件

勤務地

東京都千代田区神田駿河台4-6 御茶ノ水ソラシティ21階

出社/リモート勤務について

原則フル出社となります(オフラインでのコミュニケーションを重視しているため)

アクセス
  • 新御茶ノ水駅(聖橋方面改札)駅直結
  • JR御茶ノ水駅(聖橋口)から徒歩1分
  • 小川町駅(B4出口)から徒歩6分
  • JR秋葉原駅(電気街口)から徒歩9分
  • TX秋葉原駅(A2出口)から徒歩13分

手当

  • 固定時間外手当(45時間/月)

社会保険・福利厚生

  • 交通費支給
  • 健康診断(規定区分内で全額会社負担)
  • 時短正社員制度あり(120h〜/月)
  • 健康保険
  • 厚⽣年⾦保険
  • 雇⽤保険
  • 労災保険

勤務時間

  • 10:00〜19:00(休憩1時間)

休日休暇

  • 年間休日120日以上
  • 完全週休2日制(土日祝)
  • 有給休暇(入社半年後に付与/初年度10日)
  • 年末年始休暇
  • 慶弔休暇
  • 産前産後休暇
  • 育児休暇
  • 看護休暇
  • 介護休暇

事業所名

御茶ノ水ソラシティ(東京都千代田区神田駿河台4-6)

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. 面接

更新日: 2026/9/9

本内容は、企業より受領した情報や公開資料を一部AIを用いて構成したものです。現時点の情報に基づき細心の注意を払っておりますが、その完全性を保証するものではありません。確定した詳細条件や最新状況については、選考の過程で適宜共有させていただきます。

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