【ｕｇｏ株式会社】機械学習エンジニア（Physical AI / VLM・VLA）◆業務DXサービスロボットugo展開【転職支援サービス求人】（正社員）

掲載予定期間：2026/4/23(木)〜2026/7/22(水)


機械学習エンジニア（Physical AI / VLM・VLA）◆業務DXサービスロボットugo展開


Physical AIと呼ばれる「VLM（大規模視覚言語モデル）」「VLA（大規模視覚言語行動モデル）」といった視覚と言語と行動を結びつけたマルチモーダルな次世代AIモデルを開発し、当社の「ugo Pro」や新開発のロボットに適用していきます。

エッジAIによる物体検知: エッジデバイスでのYOLO物体検出のリアルタイム推論
模倣学習（ugo Pro R&D）: LeRobotフレームワークを用いたヒューマノイドロボットugo Proの模倣学習と行動生成
強化学習: NVIDIA Isaac Labを用いた4足歩行ロボットTerraの強化学習とシミュレーション
カメラ画像から警備・点検現場での異常を検知するモデルの実装とエッジ側へのデプロイ、そして「AIを積んだだけ」ではなく、それがどうユーザーへの価値を提供できるかフィードバックを受けながら開発に取り組んでいただきます。

■具体的な仕事内容
業務DXロボット向けのロボット基盤モデル開発、ファインチューニング、AIモデルのトレーニング、そしてエッジデプロイを担当していただきます。興味や専門性に応じて、以下の3つの開発領域から担当領域を選択できます。

1. エッジAI
YOLOv7-tinyなどの物体検出モデルのエッジデバイスへのデプロイ
量子化によるモデル最適化
C++20によるエッジデバイス向け推論エンジンの開発
カメラ画像からの点検対象認識（計器読み取り、異常検知等）

2. 模倣学習（ugo Pro R&D）
LeRobot frameworkを用いたヒューマノイドロボットugo Proの模倣学習
Diffusion Policy、ACT（Action Chunking Transformer）などのアルゴリズム実装
VLM（大規模視覚言語モデル）・VLA（大規模視覚言語行動モデル）の開発・ファインチューニング
Zarr、Safetensorsなどを用いた大規模データセット管理

3. 強化学習
NVIDIA Isaac Lab、Isaac Simを用いた4足歩行ロボットの強化学習
不整地認識、段差昇降の強化学習による制御ポリシー開発
シミュレーション環境構築と物理シミュレーション
Weights & Biasesを用いた学習進捗の可視化



変更の範囲：入社後、ご本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります。

【チーム／組織構成】
【その他プロジェクト事例】
【開発環境】