1011_機械学習エンジニア（データ収集〜ロボット基盤モデル開発）【正社員】

1011_機械学習エンジニア（データ収集〜ロボット基盤モデル開発）【正社員】

仕事概要

## 募集背景

ugoは2026年秋、ロボット基盤モデル開発を本格化させる発表を続けました。モデルの性能は、データの量と質で決まります。その土台となるデータ収集から入り、モデル開発まで手がけるエンジニアを募集します。

##### [GENIACに採択（2026年9月9日発表）](https://ugo.plus/information/2026/09/09/geniac/)

経済産業省・NEDOの事業として、触覚を含む約30万エピソードを自社の製造ラインで集め、組立作業を自律化するVTLAモデルを開発します。

##### [ugo Novaを発表（2026年9月16日発表）](https://ugo.plus/information/2026/09/16/ugo-nova/)

基盤モデル開発を前提に設計した、国産の双腕セミヒューマノイドです。テレオペレーションで動かした操作を、そのまま教師データとして記録できます。

## ポジションの概要

- データ収集・整備から始め、学習・評価のオペレーションを経て、模倣学習・強化学習でモデルを改善する開発者へと段階的に成長していくポジションです
- 大学院で機械学習を研究された方、または事業会社で機械学習の実務を経験された方が対象です（ロボット領域の経験は問いません）
- マネジメント業務はありません。データ収集の仕組みづくりから実装まで、自分の手で進めます
##### 成長ステップ

- **STEP 1｜データ収集・データ基盤**：実機テレオペレーションでのデータ収集から、整備・品質管理・データセット運用まで
- **STEP 2｜学習・評価のオペレーション**：学習ジョブの実行とモデル評価を通して、モデル開発の流れを実務で習得
- **STEP 3｜モデル改善・開発**：模倣学習・強化学習によるモデル改善（アーキテクチャ変更を含む）に取り組み、主戦力を目指す
## このポジションの魅力

- **機械学習の経験を、実プロダクトにつなげられる**
研究や実務で培った経験を、新しく開発するロボットという実プロダクトに活かせます。
- **土台から最先端まで、段階的に関われる**
データ収集から始め、模倣学習・強化学習・VLM/VLAへと領域を広げていけます。
- **自分が整えたデータで、ロボットが動くところを見られる**
実機での検証機会が多い環境です。
## 業務内容

##### 入社後に担当する領域

- 実機テレオペレーションによる操作データ・デモンストレーションデータの収集
- 収集データのアノテーション、クリーニング、検品、データセットの品質管理
- データ収集パイプラインや、データの自動スクリーニングの実装
- 学習ジョブの実行と、モデル評価の実施・整理
##### ステップアップ後に担当する領域

- 模倣学習・強化学習によるロボット行動生成モデルの開発・改善
- NVIDIA Isaac Lab / Isaac Simを用いたシミュレーション・学習パイプラインの構築
- VLM/VLAの開発・ファインチューニング
- ウェアラブルデバイスを活用した、新しいデータ収集手法の構築
## 開発環境

- **言語・フレームワーク**：Python、PyTorch、LeRobot、RSL RL
- **ベースモデル・アルゴリズム**：π0.5（openpi）、GR00T N1.7、Diffusion Policy、ACT、Flow Matching
- **シミュレーター**：NVIDIA Isaac Lab、Isaac Sim
- **データ・通信**：LeRobotDataset、Safetensors、rosbag / MCAP、gRPC / Protocol Buffers
- **インフラ**：AWS、GPU環境、Docker、GitHub Actions
- **開発ツール**：Git、Slack、Notion、Claude Code、Codex
## 参考情報

- [コーポレートサイト](https://corp.ugo.plus/)
- [note](https://note.com/ugo_robot)
- ugo Robotics Radio（チームの話を聴く）
- [#45 ugo AI専門部隊が語る、フィジカルAIの最前線とugo novaで挑むデータ収集](https://podcasters.spotify.com/pod/show/ugo-robotics-radio/episodes/45_Cross-Talkugo-AIAIugo-nova-e3prpts)
- [#46 ugo AI専門部隊が語る、「ロボットになったつもりで」取るデータと触覚への挑戦](https://podcasters.spotify.com/pod/show/ugo-robotics-radio/episodes/46_Cross-Talkugo-AI-e3qaq9f)
## 応募時のお願い

- 応募時の書類（履歴書・職務経歴書）はPDF形式にてご提出いただきますようお願い申し上げます
※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。

必須スキル

## 募集背景

ugoは2026年秋、ロボット基盤モデル開発を本格化させる発表を続けました。モデルの性能は、データの量と質で決まります。その土台となるデータ収集から入り、モデル開発まで手がけるエンジニアを募集します。

##### [GENIACに採択（2026年9月9日発表）](https://ugo.plus/information/2026/09/09/geniac/)

経済産業省・NEDOの事業として、触覚を含む約30万エピソードを自社の製造ラインで集め、組立作業を自律化するVTLAモデルを開発します。

##### [ugo Novaを発表（2026年9月16日発表）](https://ugo.plus/information/2026/09/16/ugo-nova/)

基盤モデル開発を前提に設計した、国産の双腕セミヒューマノイドです。テレオペレーションで動かした操作を、そのまま教師データとして記録できます。

## ポジションの概要

- データ収集・整備から始め、学習・評価のオペレーションを経て、模倣学習・強化学習でモデルを改善する開発者へと段階的に成長していくポジションです
- 大学院で機械学習を研究された方、または事業会社で機械学習の実務を経験された方が対象です（ロボット領域の経験は問いません）
- マネジメント業務はありません。データ収集の仕組みづくりから実装まで、自分の手で進めます
##### 成長ステップ

- **STEP 1｜データ収集・データ基盤**：実機テレオペレーションでのデータ収集から、整備・品質管理・データセット運用まで
- **STEP 2｜学習・評価のオペレーション**：学習ジョブの実行とモデル評価を通して、モデル開発の流れを実務で習得
- **STEP 3｜モデル改善・開発**：模倣学習・強化学習によるモデル改善（アーキテクチャ変更を含む）に取り組み、主戦力を目指す
## このポジションの魅力

- **機械学習の経験を、実プロダクトにつなげられる**
研究や実務で培った経験を、新しく開発するロボットという実プロダクトに活かせます。
- **土台から最先端まで、段階的に関われる**
データ収集から始め、模倣学習・強化学習・VLM/VLAへと領域を広げていけます。
- **自分が整えたデータで、ロボットが動くところを見られる**
実機での検証機会が多い環境です。
## 業務内容

##### 入社後に担当する領域

- 実機テレオペレーションによる操作データ・デモンストレーションデータの収集
- 収集データのアノテーション、クリーニング、検品、データセットの品質管理
- データ収集パイプラインや、データの自動スクリーニングの実装
- 学習ジョブの実行と、モデル評価の実施・整理
##### ステップアップ後に担当する領域

- 模倣学習・強化学習によるロボット行動生成モデルの開発・改善
- NVIDIA Isaac Lab / Isaac Simを用いたシミュレーション・学習パイプラインの構築
- VLM/VLAの開発・ファインチューニング
- ウェアラブルデバイスを活用した、新しいデータ収集手法の構築
## 開発環境

- **言語・フレームワーク**：Python、PyTorch、LeRobot、RSL RL
- **ベースモデル・アルゴリズム**：π0.5（openpi）、GR00T N1.7、Diffusion Policy、ACT、Flow Matching
- **シミュレーター**：NVIDIA Isaac Lab、Isaac Sim
- **データ・通信**：LeRobotDataset、Safetensors、rosbag / MCAP、gRPC / Protocol Buffers
- **インフラ**：AWS、GPU環境、Docker、GitHub Actions
- **開発ツール**：Git、Slack、Notion、Claude Code、Codex
## 参考情報

- [コーポレートサイト](https://corp.ugo.plus/)
- [note](https://note.com/ugo_robot)
- ugo Robotics Radio（チームの話を聴く）
- [#45 ugo AI専門部隊が語る、フィジカルAIの最前線とugo novaで挑むデータ収集](https://podcasters.spotify.com/pod/show/ugo-robotics-radio/episodes/45_Cross-Talkugo-AIAIugo-nova-e3prpts)
- [#46 ugo AI専門部隊が語る、「ロボットになったつもりで」取るデータと触覚への挑戦](https://podcasters.spotify.com/pod/show/ugo-robotics-radio/episodes/46_Cross-Talkugo-AI-e3qaq9f)
## 応募時のお願い

- 応募時の書類（履歴書・職務経歴書）はPDF形式にてご提出いただきますようお願い申し上げます
※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。

歓迎スキル

**研究・実装の経験**

- 模倣学習、強化学習、VLM/VLA、Sim2Realに関する研究または実装経験
- CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、IROS、CoRL、ICRA等の学会での論文採択・発表経験
- Kaggle等の機械学習コンペティションでの上位成績

**ツール・実機の経験**

- LeRobot、Hugging Face Transformers、ROS/ROS2、Isaac Sim/Isaac Labの使用経験
- LeRobotフレームワークを使ったデータ収集・可視化の経験
- ロボット実機、センサー、アクチュエータを含む開発経験
- 業務外でも、SO-ARMなどの実機やコンペでPhysical AIに手を動かして取り組んでいる方

**働き方**

- 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

- 大学院での機械学習の研究、または事業会社での機械学習の実務で培った経験を、アカデミアではなくプロダクト開発に活かしたい方
- データ収集・オペレーションといった土台の業務にも本気で向き合い、その先のモデル開発を見据えて成長していける方
- 論文や技術ドキュメントを自分で読み込み、手を動かして検証できる方
- 新しい技術や未確立の領域に対して、自発的に学び・吸収していける自走力のある方
- フットワークが軽く、変化の速いスタートアップ環境を楽しめる方

応募概要

給与

■想定年収
600万円〜1000万円(経験能力考慮の上優遇)

勤務地

東京都千代田区東神田1-7-8　（本社）
東京都中央区日本橋馬喰町２丁目３−２ （開発拠点）
※試用期間終了後、一部リモートワーク可

雇用形態

正社員

勤務体系

勤務時間（フレックスタイム制、コアタイム：有 11:00～16:00）
10:00〜19:00（実働8時間）
●年間休日125日
●完全週休二日制(土日祝日)
●有給休暇年間20日一斉付与
●夏季休暇（３日）
●年末年始休業（毎年10日前後）

試用期間

あり（３ヶ月）

福利厚生

●交通費支給
●社会保険完備（雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金保険）
●書籍購入支援制度
●借上社宅制度（現物給与型）