ロボティクスエンジニア【DX Solution 事業本部】_middle

以下のいずれかの経験・知識が求められます。

• 3Dビジョン（Point Cloud / RGB-D）を用いた物体認識・姿勢推定の開発経験
• ロボットマニピュレーション・制御アルゴリズムの実装経験
• 模倣学習（Imitation Learning）・強化学習を用いた動作生成の研究または実装経験
• ROS / ROS 2 を用いたロボットシステム開発経験
• Python / C++ によるアルゴリズム実装経験
• シミュレーション環境（Isaac Sim・Gazebo 等）を用いた開発経験
• Dockerを用いたコンテナ化・エッジデバイスへのデプロイ経験

• 自律的な課題設定と推進力:
  研究から実装まで幅広いスコープを自らドライブできる、高い当事者意識と自律性が求められます。燈の行動指針「圧倒的当事者意識」に体現されるように、指示待ちではなく自ら問題を定義し解決に向けて動ける姿勢が重要です。
• アカデミアと現場をつなぐ翻訳力:
  最先端の論文知識や理論を、現場で実際に機能するシステムへと落とし込む能力が求められます。学術的な深さと実装の泥臭さを両立できる思考力が必要です。
• スピード感を持った実行力:
  「爆速」を行動指針に掲げる組織文化の中で、高い品質を保ちつつ迅速にアウトプットを出す実行力が評価されます。MVP思考でプロトタイピングし、フィードバックループを素早く回せる人材が望まれます。
• チームでの協調・連携力:
  認識・制御・インフラの各領域が連動するプロジェクトにおいて、エンジニア間やDXコンサルタントとの密な連携が不可欠です。「一致団結」の文化に基づき、チームの成果を優先できる姿勢が求められます。
• 不確実性への耐性と学習意欲:
  急成長スタートアップ特有の環境変化や技術的不確実性に対して、前向きに適応しながら継続的に学習できる姿勢が重要です。最先端領域ゆえに答えのない問いに向き合う機会が多いため、探究心が求められます。

• VLA・基盤モデルの研究・活用経験:
  Vision-Language-Action モデルや Foundation Models を用いたロボットタスク生成・推論の研究・実装経験がある方は即戦力として歓迎されます。
• Sim2Real・ドメインランダム化の実績:
  NVIDIA Isaac Sim 等を用いた大規模並列シミュレーションやドメインランダム化による Sim2Real 転移の経験は、業務への直結度が高く高く評価されます。
• 3D Gaussian Splatting・NeRF 等の環境認識技術の経験:
  シーン再構成や環境認識に関わる先端技術の実装経験は、同社の研究開発テーマと直結しており歓迎されます。
• エッジデバイス（Jetson Orin 等）への最適化・デプロイ経験:
  研究だけでなく現場実装まで見据えた組込み・エッジ最適化の経験は、実運用フェーズを重視する同社で大きな強みになります。
• 建設・製造業界のドメイン知識:
  ものづくり現場の課題や業務フローへの理解は、ソリューション設計の質を高め、クライアント折衝においても優位性を発揮します。

• 産業向けロボティクスの社会実装スキル:
  PoCにとどまらず実現場への導入・運用フィードバックまでを経験することで、研究室やラボでは得られない「現場で動くシステムを作る力」が身につきます。
• 最先端AIとロボティクスの融合技術:
  VLA・3D Gaussian Splatting・Diffusion Policy など、学術最前線の技術を実際のプロジェクトで実装・検証する経験を通じ、高度な専門スキルと市場価値が向上します。
• データフライホイール設計・MLOps:
  実運用データの収集・学習・改善ループの構築を通じて、合成データ生成パイプラインや大規模シミュレーション基盤の設計・運用スキルが習得できます。
• スタートアップでのプロジェクトリード経験:
  急成長フェーズの組織において、研究開発から現場導入まで幅広い工程をリードする機会があり、技術力と同時にプロジェクトマネジメント力・提案力が磨かれます。
• 建設・製造業界のドメイン知識とAI適用力:
  日本の基幹産業である建設・製造領域の業務プロセスやニーズを深く理解しながらAI・ロボティクスを適用する経験は、業界特化型の強いキャリア資産になります。