Physical AIエンジニア｜マネージャー職

Physical AIに特化した国内唯一の東大松尾研発スタートアップ！（PM募集）

仕事概要

■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

◾️在籍メンバー
Prox Industriesには、ロボティクス・機械学習・コンピュータサイエンスなどの領域で研究・開発経験を積んできた、多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しています。
例えば、
・東京大学大学院でロボティクス・強化学習・世界モデルなどを研究するエンジニア
・大手自動車部品メーカーで自動運転R&Dに従事してきたエンジニア
・NVIDIA公式学生アンバサダーとして活動し、Omniverseのウェビナー講師も務めるエンジニア
・MIRU学生奨励賞、GUGEN大賞などの受賞実績を持つエンジニア
・RoboCup JapanOpenやロボコン世界大会など、ロボティクス競技での実績を持つエンジニア
など、研究と実装の両面に強みを持つメンバーが集まっています。

必須スキル

■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

◾️在籍メンバー
Prox Industriesには、ロボティクス・機械学習・コンピュータサイエンスなどの領域で研究・開発経験を積んできた、多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しています。
例えば、
・東京大学大学院でロボティクス・強化学習・世界モデルなどを研究するエンジニア
・大手自動車部品メーカーで自動運転R&Dに従事してきたエンジニア
・NVIDIA公式学生アンバサダーとして活動し、Omniverseのウェビナー講師も務めるエンジニア
・MIRU学生奨励賞、GUGEN大賞などの受賞実績を持つエンジニア
・RoboCup JapanOpenやロボコン世界大会など、ロボティクス競技での実績を持つエンジニア
など、研究と実装の両面に強みを持つメンバーが集まっています。

歓迎スキル

・PyTorch、ROS/ROS2、Isaac Sim、Isaac Lab、NVIDIA Omniverse等を用いた開発経験
・模倣学習、強化学習、VLM/VLA、World Model、Sim2Real、Semantic-SLAM等に関する研究または実装経験
・ロボット実機、センサー、アクチュエータ、組込みシステム等を含む開発経験
・マニピュレーション、ロコモーション、ナビゲーション、シミュレーションのいずれかの領域における研究開発経験
・Kaggle等の機械学習コンペティションにおける入賞・メダル獲得・上位成績の実績
・CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、IROS、CoRL、ICRA等の国際会議、または関連領域の国内外学会における論文採択・発表経験
・スタートアップや少人数チームで、設計・実装・検証を自律的に進めた経験

求める人物像

・Prox Industriesのミッション「日本から、物理知能を実装する」に共感し、技術の社会実装を推進したい方
・顧客の事業課題や現場課題を深く理解し、研究開発テーマや技術方針に落とし込める方
・AI・Robotics領域の技術を理解しながら、エンジニア・研究者・顧客の間に立ってプロジェクトを前に進められる方
・不確実性の高いテーマに対して、論点を整理し、優先順位をつけながら仮説検証をリードできる方
・提案、要件整理、進行管理、成果物の品質管理まで責任を持って推進できる方

応募概要

給与

想定年収：
・マネージャー　　　　 7,200,000円 ~ 12,000,000円
・シニアマネージャー　 12,000,000円 ~ 15,000,000円
・VP　　　　　　　　　15,000,000円 ~
※提示年収はご経験・能力・現年収等を踏まえて決定いたします
※役割や入社タイミングに応じて、ストックオプションの付与も検討します
※所定外労働・休日労働・深夜労働が発生した場合は、賃金規程に基づき割増賃金を支給します

勤務地

本社：東京都千代田区麹町1-6-2 麹町一丁目ビル5階

雇用形態

正社員

勤務体系

■勤務時間
9:00〜18:00（実働8時間／休憩60分）
※時差出勤制度あり（8:00〜11:00の間に出社し、出社時刻から実働8時間）

■休日・休暇
年間休日：120日以上
休日：完全週休2日制（土曜・日曜）、国民の祝日、年末年始休日（12月29日〜1月3日）、その他会社が指定する日
休暇：年次有給休暇（法定通り付与）、慶弔休暇

試用期間

あり（3ヶ月）

福利厚生

・社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）
・法定健診
・通勤手当