Claude CodeOPEN POSITION / AI & MACHINE LEARNING
AI・機械学習
エンジニア
ロボットが研究者の手技を学び、未知の実験にも適応する。VLA・模倣学習・Physical AIを、実際の研究現場で動く知能へ変えるエンジニアを募集します。
このポジションに応募する →AT A GLANCE
募集概要
- 報酬
- 時給 3,000円〜5,000円
- 稼働
- 月100時間以上原則 月〜金 10:00〜18:00の時間帯
- 契約形態
- 個別相談経験・希望する関わり方をもとに決定
- 募集状況
- 最大2名積極採用中／開始時期は相談可能
AI-NATIVE ENVIRONMENT
最高の道具を、
制限なく。
開発・調査・検証を加速するため、Claude CodeおよびCodexを無制限に利用できる環境を提供します。AIを単なる補助ツールではなく、思考と実装の速度を上げる開発基盤として活用できます。
Claude Code
CodexTHE MISSION
画面の中で終わらない、
知能をつくる。
QueeenBは、材料科学・製薬の研究開発にAI・データ・ロボティクスを実装しています。このポジションのテーマは、研究者の視覚情報・言語指示・身体動作をつなぎ、ロボットが実験を理解して実行できる状態をつくることです。
論文上の精度だけではなく、データの集め方、現場固有の制約、失敗からの復帰、安全性までを一つのシステムとして考えます。研究と実装を往復しながら、Physical AIをラボの戦力に変えていく役割です。
WHAT YOU WILL DO
取り組むこと
- 01
VLA・模倣学習モデルの研究開発
視覚・言語・ロボット行動を統合するモデルの調査、設計、学習、評価、実機への適用に取り組みます。
- 02
実験手技データの設計と収集
テレオペレーションやセンサーデータを含む学習データの仕様をつくり、品質評価・前処理・データセット改善を進めます。
- 03
研究成果のプロトタイプ実装
最新論文やオープンソース実装を検証し、ラボ環境で価値を確かめられるプロトタイプへ短いサイクルで落とし込みます。
- 04
実機評価と改善ループの構築
ロボティクス・ソフトウェア担当と連携し、成功率、汎化性能、レイテンシ、安全性を測りながら継続的に改善します。
OUR TEAM
研究と実装をつなぐ、
20名のチーム。
秋葉原と仙台の2拠点に、東京大学・慶應義塾大学・東京農工大学・東北大学のメンバーが集まっています。20代を中心に、学部生から博士後期課程まで、異なる専門と視点を持ち寄るチームです。年次や立場に関係なく、手を動かし、率直に議論しながら研究を実装へ進めています。
- 20
- TEAM MEMBERS20代中心のチーム
- 2
- BASES秋葉原・仙台
- 4
- UNIVERSITIES異なる研究背景
- B.Sc. — Ph.D.
- ACADEMIC STAGES学部生〜博士後期課程
WHO WE ARE LOOKING FOR
求める経験・スキル
REQUIRED
必須要件
- VLA、模倣学習、Physical AIに関する知識
- Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験
- PyTorch等を用いた深層学習の学習・評価経験
- 論文を読み、仮説検証のための実装に落とし込める力
- Gitを用いたチーム開発の基礎
- 平日日中を中心に月100時間以上稼働できること
PREFERRED
歓迎要件
- ロボット実機またはROS / ROS 2を用いた開発経験
- 画像認識、動画理解、マルチモーダルモデルの経験
- 行動クローニング、強化学習、拡散方策等の実装経験
- シミュレーターやテレオペレーション環境の構築経験
- 大規模データの前処理・学習基盤・MLOpsの経験
- 研究開発プロジェクトや学会発表、論文執筆の経験
HOW WE WORK
こんな方と働きたい
01曖昧な研究課題を、検証可能な問いに分解できる
02モデルの性能だけでなく、データと実機の現実に向き合える
03専門の異なるメンバーと、前提を言語化して協働できる
04完璧な設計を待たず、小さく動かして学びを共有できる
SELECTION PROCESS
選考の流れ
- 01
応募
経歴、ポートフォリオ、GitHub、研究実績など、これまでの取り組みが分かる情報をお送りください。
- 02
面談
専門領域や取り組みたいテーマを伺い、現在のプロジェクトと期待する役割を共有します。
- 03
条件確認
具体的な業務、稼働開始時期、契約形態などをすり合わせます。
APPLY FOR THIS POSITION
Physical AIを、
研究現場の力に。
まずはこれまでの経験と、取り組みたいテーマを聞かせてください。