◢◤ML & Robo Ops Engineer◢◤ホテル清掃ヒューマノイドの開発。

業務詳細

当社では現在、自律移動機能（AGV）と双腕ロボットアームを搭載したヒューマノイド型ロボットの開発を進めています。本ロボットは、ホテル客室内を自律的に移動し、ベッドメイキングやシーツ・デュベの着脱、マットレスの押し込みなど、客室清掃タスクを自動化することを目的としています。

本ポジションでは、こうしたタスクをAIがより効率的に学習・実行できるよう、ロボティクスとMLOpsの両面から支援・最適化を担っていただきます。

具体的には、ベッドメイキングの各工程を細分化し、それぞれの動作に対して

「AIが効率よく学習するには、ロボットはどのように動くべきか？」

「どの位置にカメラや各種センサーを配置すべきか？」

といった観点から、動作戦略の設計・検証や、ハードウェア構成の改善案の立案・検証を行っていただきます。

また、得られた知見をもとに、テレオペレーションによる教師データの収集手法やオフライン強化学習によるデータ収集を改善し、動作マニュアルの最適化、さらにはハードウェア開発チームへのフィードバックや改善指示までご担当いただきます。

こうした効率的な学習手法やロボット自体の最適化は、学習データの品質・効率を大きく左右し、結果として数億〜数十億円規模の作業コスト削減につながる可能性があります。事業全体に極めて大きなインパクトを与える重要な役割です。

ロボット動作の最適解を導くためには、機械学習・強化学習の知見に加え、ROSや各種センサー、アクチュエータに関するロボティクスへの理解・関心が求められます。

MLOpsとロボティクスの交差点で、リアルな課題に挑戦したい方にとって、非常に挑みがいのある環境です。

■具体的な業務内容

1. 機械学習エンジニアとの連携

ベッドメイキングに代表される複雑タスクを対象に、AI学習に最適なロボットの動作パターンや、ハードウェア（例：カメラ位置・アーム可動域など）の改善案を立案。

2. 動作の実行・検証

設計した動作を実際にロボット上でデータを収集し、物理環境下での実現性や安定性を検証。

3. 継続的な改善サイクルの構築

収集されたデータや学習結果を分析し、成功率を高めるための改善案を再設計。PDCAを高速で回し、タスクの成功率を高める。

4. テレオペレーションマニュアルの作成と最適化

検証を通じて得られた動作知見・ノウハウを体系化し、オペレータが効率よく高品質な教師データを収集できるマニュアルを作成・改善。

求める人物像

【必須スキル（MUST）】

- Pythonでの開発経験
- 機械学習に関する深い知識と応用経験

【歓迎（WANT）】

- 論文執筆経験
- 再現性の高い実験設計スキル（統計的検証、A/Bテスト設計 など）
- 強化学習に関する知識や経験
- PyTorch / TensorFlow 等を用いたモデル学習・実装経験
- ロボット工学・制御に対する強い興味や学習意欲
- ROS / ROS2 を用いたロボット開発経験
- センサーデータ（カメラ/IMU/トルクセンサーなど）の利用経験

【求める人物像】

- 成功要因と失敗要因から次の検証項目を策定し、実験を主体的に進められる方
- 「成功率を上げるにはどうしたらいいか？」を考え抜ける方
- AI×ロボティクスを通じて、リアルな現場課題に取り組みたい方
- チームと一緒に課題を解決していく姿勢を大切にできる方

募集情報