Senior Robotics Engineer_Fully Remote

English version is below.

＜＜求人ポイント＞＞

・独自LLM開発で実績のある有名ベンチャーで、ロボットハードウェアの実践的な知見とAIモデルのシステム統合スキルを駆使し、Physical AIの社会実装を牽引できます。

・フルリモート・スーパーフレックス制を導入しており、柔軟で多様な働き方が可能な環境です。

・物理空間のデータをAIで解析し、ロボットやデバイスの制御・自律化を行うPhysical AIの領域にかかわれます。

■年収範囲

6,000,000 ～ 15,000,000円

■募集背景

当社は、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装において、国内トップクラスの実績を積み重ねてきました。次なる挑戦は、LLM/VLMが持つ高度な「意味理解」を物理世界へ接続し、現実空間の課題解決に挑むEmbodied AIの領域です。

本ポジションのミッションは、ロボットハードウェアの実践的な知見とAIモデルのシステム統合スキルを駆使し、Physical AIの社会実装を牽引することです。

市販のロボットやエンドエフェクタでは対応が難しい課題に直面した際にも、3Dプリンタ等を用いた柔軟なプロトタイピング能力と、最先端のAI技術への探究心を掛け合わせ、実運用可能な水準までロボットシステムの完成度を引き上げていただきます。

■業務内容

物理世界のハードウェア（メカトロニクス）を専門領域としつつ、AIモデルの実装やシステム統合といったソフトウェア領域まで、幅広く業務をリードしていただきます。

・ハードウェア要件定義とプロトタイピング：

顧客のタスクを達成するためのロボット構成（アーム、センサ等）を選定・設計する。

市販のハンドや治具では対応が難しいエッジケースに対しては、3D CADや3Dプリンタを活用し、オリジナルパーツの設計・製作（ラピッドプロトタイピング）を迅速に行って物理的な課題を解決する。

・ROS2等を用いたシステム統合とソフトウェア開発：

AIチームが開発したEmbodied AIモデルの推論結果を、実機上で安全かつ正確に実行するためのインテグレーションを行う。

PythonやC++を用い、遅延や摩擦などのハードウェア特性を考慮した制御アルゴリズムを実装する。

・AI研究開発へのディレクションとフィードバック：

AIリサーチャーと密に連携し、「モーターのトルク限界」や「制御周期」といった物理的制約をAIモデルの前提条件として定義する。

実機評価で得られた事象を分析し、「ハードウェアを改良すべきか、AIの学習データを追加すべきか」を切り分け、再学習のループに貢献する。

■必須スキル

・メカトロニクスの専門知識と実践的な問題解決能力：

ロボット工学、機械工学、電子工学等の基礎知識を有し、ハードウェアの不具合発生時に物理レイヤーまで原因の切り分け・デバッグができる能力

・ロボット制御プログラムの開発経験：

PythonまたはC++を用いたソフトウェア開発経験があり、Linux環境での開発・デバッグを業務として行ってきたこと。

・ROS2の実務経験：

ROS / ROS2を用いたロボットシステム構築の実務経験。

・AI / Deep Learningへの関心とキャッチアップ意欲：

ご自身でのAIモデル開発経験は不問ですが、機械学習の基礎概念を理解し、AIエンジニアとアルゴリズムやモデルの制約に関する技術的な議論を積極的に行おうとする姿勢。

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English Version*

■Key Highlights

• Drive the real-world deployment of Physical AI at a prominent, proven leader in proprietary LLM development, leveraging hands-on robotics hardware expertise and AI-model system integration skills.
• Enjoy a highly flexible and diverse work environment supported by a full-remote model and super-flextime policy (no core hours).
• Work at the forefront of Physical AI, analyzing real-world spatial data to automate and control advanced robots and edge devices.

■Salary Range

• JPY 6,000,000 – 15,000,000 / year

■Background & Mission

We have established a top-tier track record in Japan across large language model (LLM) R&D and commercial deployment. Our next frontier is Embodied AI—bridging the rich semantic understanding of LLMs/VLMs with the physical world to tackle complex real-world challenges.

The mission of this role is to spearhead the real-world deployment of Physical AI through hands-on robotics engineering and seamless AI system integration. When off-the-shelf robots or end-effectors fall short, you will combine rapid prototyping capabilities (such as 3D printing) with an insatiable drive for cutting-edge AI to elevate robotic systems into reliable, production-ready solutions.

■Key Responsibilities

Lead an extensive scope of work centered on physical hardware (mechatronics) while bridging into software domains such as AI model implementation and system integration:

• Hardware Requirements Definition & Prototyping:
• Select, specify, and configure optimal robotic setups (robotic arms, sensors, etc.) to accomplish specific client tasks.
• Rapidly resolve edge-case physical challenges where commercial grippers or fixtures fall short, utilizing 3D CAD and 3D printers to design and manufacture custom parts.
• System Integration & Software Development (ROS 2):
• Integrate inference outputs from Embodied AI models onto physical hardware for safe, accurate real-time execution.
• Implement robust control algorithms in Python or C++, accounting for physical hardware characteristics such as latency, backlash, and friction.
• Feedback & Technical Direction for AI R&D:
• Collaborate closely with AI researchers to define physical constraints (e.g., motor torque limits, control loop frequencies) as baseline parameters for model training.
• Analyze real-world testing data to isolate root causes—determining whether to iterate on hardware or expand AI training datasets—and feed actionable insights back into the continuous training loop.

■Required Qualifications (Must-Have)

• Mechatronics Expertise & Practical Problem-Solving: Foundational knowledge in robotics, mechanical, or electrical engineering, with the ability to isolate and debug hardware/software failures down to the physical layer.
• Robot Control Software Development: Professional software development and debugging experience in Linux environments using Python or C++.
• Hands-on ROS 2 Experience: Proven track record architecting and deploying robotic systems using ROS / ROS 2.
• Passion for AI & Rapid Technical Learning: A solid grasp of core machine learning concepts and an active drive to engage in technical discussions with AI engineers regarding algorithmic constraints and model architecture (prior hands-on AI model development experience is not required).