201. Physical AIエンジニア

201. Physical AIエンジニア

仕事概要

## 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

## このポジションの魅力
- Physical AIを**実機ヒューマノイドで実装できる**
- 機械 × 電気 × 制御 × AIが密に結合した開発環境
- 研究成果を実機へ迅速に実装できる環境であり、顧客課題に直接向き合いながら開発を進められる
- 世界的にも競争が始まったばかりの領域に挑戦できる


## 使用ツール
- Google Workspace
- Slack
- Miro
- Notion
- GitHub


## 選考フロー
書類選考→一次面接→会社体験（1日）→最終面接
※カジュアル面談からの開始も歓迎します。
※途中で面談を挟む場合があります。

必須スキル

## 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

## このポジションの魅力
- Physical AIを**実機ヒューマノイドで実装できる**
- 機械 × 電気 × 制御 × AIが密に結合した開発環境
- 研究成果を実機へ迅速に実装できる環境であり、顧客課題に直接向き合いながら開発を進められる
- 世界的にも競争が始まったばかりの領域に挑戦できる


## 使用ツール
- Google Workspace
- Slack
- Miro
- Notion
- GitHub


## 選考フロー
書類選考→一次面接→会社体験（1日）→最終面接
※カジュアル面談からの開始も歓迎します。
※途中で面談を挟む場合があります。

歓迎スキル

- LLMなどの大規模モデルを設計・学習・評価した経験
- ロボティクス、制御、機械学習の全領域における専門性
- Vision-Language-Action（VLA）系の実装経験
- World Model、行動予測モデルの実装経験
- VLAモデルの実機インテグレーション経験・デバッグ経験

求める人物像

- シミュレーションと実機のギャップに向き合える方
- うまく動かない理由を粘り強く探れる方
- 身体性・物理制約を前提に知能を考えられる方
- ヒューマノイドという未踏領域に本気で挑戦したい方

応募概要

給与

＜経験・能力を考慮の上当社規定に従い決定します＞

エンジニア
【想定年収】500万円〜1,000万円
【基本給】308,531円～617,063円
【みなし残業代】108,469円～216,937円

シニアエンジニア
【想定年収】1,000万～3,000万円
【基本給】617,063円～1,851,360円
【みなし残業代】216,937円～650,880円

賞与：業績により支給することが有る。
残業代：上記の45時間分のみなし残業分を含む。みなし残業時間を超える勤務をした場合は、残業代を追加支給。
その他手当：通勤手当として会社が認める通勤経路による金額を月額3万円を上限として支給する。ストックオプション制度は現在整備中。

勤務地

本社：東京都江東区豊洲6-4-34メブクス豊洲10F

雇用形態

正社員

勤務体系

- 就業時間：10:00~19:00
- 休日：土・日・祝祭日
※原則出社を前提とした勤務となります。

試用期間

あり(3カ月)

福利厚生

- 交通費支給
- 社会保険完備
- 健康診断

その他
- 受動喫煙対策：敷地内禁煙