年収

570万円〜1,000万円

勤務地

東京都

職務内容

業務内容

GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクト、または尖った技術領域において、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。

主な事業領域
・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド・レンタルサーバー（ホスティング）、インターネット接続（プロバイダー）、決済、EC支援、セキュリティ）
・インターネット広告・メディア事業（メディア、広告支援、クーポン・ポイント）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・インターネットセキュリティ事業（暗号セキュリティ、サイバーセキュリティ、ブランドセキュリティ）
・暗号資産事業（交換所、ステーブルコイン発行）

また、GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、ロボティクスおよびフィジカルAI分野における研究開発・事業化にも取り組んでいます。
https://ai-robotics.gmo

最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。

【プロジェクト業務】
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、フィジカルAI技術を活用した動作制御の研究開発を行います。

シミュレーション環境の構築・整備
Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境を構築し、ロボットの動作学習に必要なシミュレーションパイプラインを整備します。
深層強化学習・模倣学習による動作制御の開発
シミュレーション環境における深層強化学習や模倣学習を用いて、ヒューマノイドおよび四脚ロボット等の動作制御モデルを開発します。
Sim-to-Realパイプラインの構築
シミュレーションで学習した制御ポリシーを実機ロボットへ適用するためのSim-to-Realパイプラインを構築・改善します。
フィジカルAIモデルの実装・検証
最新の論文・技術動向を踏まえ、フィジカルAIモデルの実装および実機での検証を行います。

フィジカルAI以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。

【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。

【ポジションの魅力】
フィジカルAIという最先端の技術領域において、シミュレーションから実機ロボットへの応用まで一貫して携わることができます。GMOグループのGPUリソースやクラウド基盤を活用し、大規模な学習環境を用いた研究開発が可能です。
開発したフィジカルAIモデルは、GMO AIRを通じて実際のお客様へ提供されるため、研究成果が事業に直結するやりがいのあるポジションです。

【利用技術】
・Python
・PyTorch
・Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境
・Linux
・CUDA
・ROS/ROS2（DDS）
・Docker

【働く環境】
・開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。

・GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/

・オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/

・福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/

・社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/

募集条件

【必須スキル/経験】
Pythonを用いたプログラミングの実務経験
深層学習フレームワーク（PyTorch等）の利用経験
強化学習または模倣学習の基礎知識
Linux環境での開発経験

【歓迎スキル/経験】
ロボット制御におけるSim-to-Realの実務経験・知識
Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境の利用経験
ROS/ROS2の知識・利用経験
学会発表・論文投稿の経験

【活躍できる人物像】
フィジカルAI・ロボティクス分野に強い関心を持ち、最新の論文や技術動向を積極的にキャッチアップできる方。
一人ひとりではなくチームで大きな成果を目指せる方。
ビジネスの成功のため、自ら課題を見極めて、主体的に解決まで取り組める方。

企業名

GMOインターネットグループ株式会社

本社所在地

東京都渋谷区桜丘町26番1号4～14階・総合受付11階

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

【Holiday】【休日】完全週休2日制土曜日、日曜日、国民の祝日、年末年始休日（12/29～1/3）【休暇】年次有給休暇、時間単位有給休暇、夏季有給休暇（5日間）特別休暇・リフレッシュ休暇・結婚休暇・出産休暇・育児休暇・介護休暇・看護休暇・配偶者出産休暇・病気休暇・忌引休暇　等

情報更新日

2026/06/14

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

570万円〜1,000万円

リモートワーク

平均年齢

37歳

ポジションの魅力

日本最大級のフィジカルAI研究開発拠点:
GMOヒューマノイド・ラボ渋谷ショールームという、面積・メーカー数・機種ともに日本最大のヒューマノイド専用研究開発拠点に所属し、世界水準のロボットエンジニアとともに最先端のフィジカルAI研究開発に取り組めます。
急拡大するフィジカルAI市場の最前線:
2025年時点で世界のフィジカルAI市場規模は約7,800億円と推定され、2033年には約7.5兆円規模に成長する見通しです（CAGR約35%）。GMOインターネットグループが2026年を「ヒューマノイド元年」と位置づける中、事業拡大の中核を担えます。
Isaac Sim / MuJoCoなど最先端シミュレーション技術の活用:
深層強化学習・模倣学習・Sim-to-Realパイプラインの構築など、ロボティクス研究の最前線で使われるツールと手法を実務で習得できます。最新論文の実装・検証まで一貫して担当できる希少な環境です。
四半期ごとの研究開発・エンジニアブログ公開制度:
四半期ごとに技術調査・研究の成果をエンジニアブログで対外発表できます。AI・LLM・Blockchain・ロボティクスなど次世代技術を重点的に探求する専任研究開発制度があり、個人のブランド形成にも寄与します。
グループ横断の豊富なリソースと事業シナジー:
国内トップクラスのITインフラ・セキュリティ・AI技術を有するGMOインターネットグループのリソースを活用しながら、GMO AIRやGMO Various Roboticsと連携したスタートアップ規模の意思決定スピードで開発に取り組めます。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

深層強化学習・模倣学習の実装経験（PyTorch / TensorFlow等）
Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のロボットシミュレーション環境の構築・運用経験
Sim-to-Realパイプラインの設計・実装経験
ヒューマノイドまたは四脚ロボット等の動作制御・ロボティクス開発経験
Python等によるAI・機械学習モデルの実装・検証経験
最新のAI・ロボティクス論文の調査・実装能力

必須スキル（ソフト）

自律的な学習・研究推進力:
最新論文・技術動向を継続的にキャッチアップし、自ら課題を設定・探求できる姿勢が求められます。四半期ごとの研究成果発表もあるため、主体的なアウトプット意識が不可欠です。
技術的な情報発信・コミュニケーション能力:
研究成果をエンジニアブログや社内発表会で対外発信するため、複雑な技術内容を分かりやすく伝える文章力・プレゼンテーション力が求められます。
ビジネス視点での技術判断力:
ロボティクス・AIの研究開発をビジネス成功に結びつける部署であるため、技術的な判断がビジネスへの影響を考慮した上でできる思考力が重要です。
チームを横断した協働力:
GMO AIRやVarious Roboticsなどグループ内の複数チームと連携しながらプロジェクトを推進するため、部署・組織の壁を越えて協力できる柔軟性が求められます。
不確実性の高い環境での実行力:
フィジカルAIという新興領域において、正解のない課題に対して仮説を立て、実験・検証を素早く反復できる行動力とタフさが必要です。

歓迎スキル

ROS / ROS2を用いたロボットシステム開発経験:
ROS2のDDS-Security規格や通信設計の知識があると、実機への展開フェーズでより即戦力として活躍できます。
VLA（Vision-Language-Action）モデルなど最新フィジカルAI技術の知識:
実機での検証や最新論文実装において、マルチモーダルAIや生成AIをロボット制御へ応用する知識は大きなアドバンテージになります。
NVIDIA GPU / クラウドGPU環境での大規模学習経験:
GMOグループではNVIDIA H100等のGPUクラウドを提供しており、大規模な学習パイプラインを構築・運用した経験があると即戦力となります。
英語での技術論文読解・情報収集能力:
世界の最新研究を素早くキャッチアップするために、英語の論文を読解し実装へ落とし込める能力が歓迎されます。

この求人で得られるスキル

フィジカルAI・Sim-to-Real技術の実践的スキル:
Isaac Sim / MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築からSim-to-Realパイプラインの実装まで、国内でも希少なフィジカルAI開発の実務スキルを体系的に習得できます。
ヒューマノイドロボットの実機制御・実証経験:
日本最大規模のヒューマノイド研究開発拠点で実機を用いた検証を行うことで、シミュレーションだけでは得られない実機ならではの制御ノウハウと課題解決力を蓄積できます。
最新AIモデルの研究・実装・対外発信能力:
四半期ごとのエンジニアブログ発信や社内研究発表を通じ、論文調査から実装・発信まで一貫したリサーチエンジニアとしての総合力を高められます。
グループ横断のAI・ITインフラ活用スキル:
GMOグループが持つクラウドGPU・ITセキュリティ・AIコンサルティングなどの多様なリソースを活用したプロジェクト推進の経験が積めます。
ロボティクスビジネスの事業開発・社会実装経験:
製造・物流・医療・公共領域などへのロボット社会実装プロジェクトに携わることで、技術開発だけでなくビジネス実装・顧客折衝を含むエンジニアとしての幅を広げられます。

キャリアマップ

現在
シニアリサーチエンジニアフィジカルAI・ロボット動作制御の専門性を深め、複数のシミュレーション・実機プロジェクトを主導する中核技術者へ。論文実装や対外発信のリードも担います。
テックリード / リサーチリードチームの技術方針策定やアーキテクチャ設計をリードし、若手エンジニアの育成も担う立場へ。GMO AIRやVarious Roboticsとの連携プロジェクト全体を技術面で牽引します。
グループ研究開発本部上席エンジニア / スペシャリスト GMOインターネットグループ横断で先端技術のリサーチや事業支援を行う技術スペシャリストとして、グループ全体の技術戦略に貢献するポジションへ。
GMO AIR / グループ会社の技術責任者 / CTO候補フィジカルAI事業の技術的意思決定を担うリーダーとして、GMO AIRやロボティクス関連グループ会社の技術部門トップを目指すキャリアパスも存在します。

AI 口コミまとめ

GMOインターネットグループは、スピード感のあるベンチャー的な企業文化を持ちながらも、リモートワーク制度や24時間無料の社員食堂など充実した福利厚生で知られています。「手を挙げれば挑戦させてくれる」文化があり、自発的なキャリア形成を積極的に後押しする環境との評価が多く見られます。一方で、給与水準については職種や部署によってばらつきがあるとの声もあり、配属先によって働き方や評価環境が大きく異なる点も指摘されています。AI・ロボティクスへの大型投資が続いており、新興技術領域に関わりたいエンジニアには魅力的な環境が整ってきています。

【ポジティブな評価】
1. 挑戦・成長環境：「やりたいことは手を挙げれば挑戦させてくれた」という声が多く、仕事の幅が広く周辺領域まで関われるため成長実感を得やすい環境とされています。
2. 福利厚生・働きやすさ：フルリモート・フルフレックス対応の部署も存在し、転勤制度がないことや休暇の取得しやすさが高く評価されています。24時間無料の社員食堂など独自...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り352文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。

東京/正社員/【フィジカルAI】リサーチエンジニア

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