ML Infrastructure Engineer（MLOps / RoboOps）【正社員】

約30万エピソードを、モデル開発のスピードに変える。データから評価までのML基盤を担う

仕事概要

募集背景

ugoは2026年9月、ロボット基盤モデル開発の本格化に向けて2つの発表をしました。

GENIACに採択（2026年9月9日発表）

経済産業省・NEDOの「ロボット基盤モデルの研究開発（GENIAC）」に、ugoのテーマが採択されました。双腕セミヒューマノイドで製造組立作業を自律化するための、VTLA（Vision-Tactile-Language-Action）モデルの開発です。

• 自社のロボット製造ラインで、触覚を含む約30万エピソードのデータを集めます
• データ収集キットの開発から、データ収集、モデル構築、実機での実証まで、すべて国内・自社で進めます

ugo Novaを発表（2026年9月16日発表）

基盤モデル開発を前提に、アーキテクチャから設計し直した国産の双腕セミヒューマノイドです。2027年に量産を始める予定です。

• 頭部とハンド部にカメラを標準搭載
• 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る
• NVIDIA Jetson Thorを搭載し、学習済みモデルを本体だけでリアルタイムに推論できる

大量のマルチモーダルデータを集め、学習し、評価する。このサイクルを速く、確実に回す基盤が欠かせません。
この基盤づくりを担うエンジニアを募集します。

ポジションの概要

• ロボット学習を支えるML基盤（MLOps）全体を担当していただきます
• 自らモデルを開発するのではなく、モデル開発を円滑に回すための基盤を構築・運用することがミッションです
• ロボット領域ならではのデータ・実機を前提としたこの基盤づくりを、当社では \\「RoboOps」\\ と呼んでいます
• 対象は、当社が新規開発する汎用型双腕ロボットやヒューマノイドロボットといったマニピュレータから得られる、マルチモーダルなデータです。データの取り込み・健全化から、データキュレーション、分散学習のスケーリング、実機評価前の大規模オフライン評価基盤まで、研究者・モデル開発者がスムーズに実験・開発できる環境を構築します
• マネジメント業務はありません。基盤の設計から構築・運用まで、自分の手で進めます

ugoでRoboOpsが回るようになることで、ロボット基盤モデルの開発速度と品質を根本から引き上げる。それがこのポジションの価値です。

4つの領域（データ基盤・データキュレーション・学習インフラ・評価基盤）を扱いますが、まずはご自身の得意領域に比重を置いてスタートし、段階的に守備範囲を広げていただけます。将来的には、RoboOps全体を設計・構築するアーキテクトを目指せます。

私たちと一緒に、国産AIロボットの開発を通じてフィジカルAIの社会実装に挑戦しませんか？

このポジションの魅力

技術的な魅力

• *\ロボット学習パイプライン全体を横断的に見られる\*

データから学習、評価までを横断的に見られる、裁量の大きいポジションです。

• *\大規模ML基盤ならではの技術課題に挑戦できる\*

分散学習のスケーリングやGPU最適化に取り組めます。

• \\「世界モデルを活用したオフライン評価」をロボットで実現する\\

自動運転領域で確立されつつある手法を、ロボット領域に応用する挑戦です。

• *\事業インパクトの大きい仕事\*

研究者・モデル開発者の実験速度を、直接引き上げられます。

組織・カルチャー

• 多様なバックグラウンドを持つエンジニアが国籍問わず在籍するグローバルな環境
• 幅広い専門性を持つエンジニアとともに、最先端のロボット開発に挑戦できる環境
• 得意分野を活かしながら、新しい領域にも挑戦し、スキルを磨ける機会が多くあります
• 国籍も年代も異なる様々なメンバーがフラットに意見を交わし合い、切磋琢磨できるカルチャー

キャリア・成長機会

• MLインフラ・MLOps（RoboOps）のスペシャリストとして、データ基盤・キュレーション・学習インフラ・評価基盤の全領域でスキルを習得
• 得意領域からスタートし、将来的にはRoboOps全体（新規ロボット機種の学習・評価基盤）をアーキテクトとして設計・構築
• フレックス勤務を活用し、働きやすい環境で技術革新に挑戦できます

チームの話を聴く（ugo Robotics Radio）

• #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
• #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

業務内容

データ基盤構築

• マルチモーダルなロボットデータ（映像・行動データ・力覚等）の *\取得 → 変換 → ヘルスチェック\* を一貫したパイプラインとして構築し、任意のデータの組み合わせを高速に構築・再現できる基盤を整備（複数デバイス・高スループット対応）
• 大規模データセット管理のためのストレージシステム・メタデータインデックス構築

データキュレーション

• モデルの弱点・不足しているデータを起点に、学習に回すデータをデータプールから自動選別するキュレーション基盤（オートキュレーション）の構築
• キュレーション結果を学習に連携し、データ改善 → 再学習のサイクルを高速に回せる仕組みの整備

学習インフラ・分散学習

• マルチGPUによる分散学習のサポート（モデル開発者の負担を最小限に）
• 学習インフラ全体の管理（ジョブスケジューリング、チェックポイント、メトリクス、ログ）
• SLURM / Kubernetes等によるGPUクラスタのワークロード管理
• GPU利用率・メモリ使用量・学習スループットのプロファイリングと最適化
• データローダー・シャーディング・プリフェッチの最適化（データ到着から学習開始までの時間短縮）

評価基盤

• 学習完了後、実機評価の前に大規模オフライン評価を実施し、モデルの良し悪しを判断できる基盤の構築（finetuneされたモデルを世界モデル上で評価）
• 自動運転領域で確立されつつある「世界モデルを活用したオフライン評価」を、ロボット領域に応用していくことを目指します
• ※世界モデルそのものの開発はモデル開発チームが主管。RoboOpsは、世界モデルの学習を支える大規模データ基盤・分散学習インフラの提供と、評価での活用を担います
• デバッグ・可視化・実験分析のための研究ツール構築

共通業務

• 研究者・モデル開発者と密に連携し、研究ニーズを信頼性の高いソフトウェア・インフラに変換
• フィールドテストおよび技術検証のサポート
• 他部門（ハードウェア、事業開発）との技術調整、要件定義のサポート

開発環境

• *\OS・インフラ\*：Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS、AWS、Runpod、NVIDIA GPU（H100 / H200）、NVIDIA Jetson、Docker、CUDA、SLURM、Kubernetes、GitHub Actions
• *\言語・フレームワーク\*：Python、C++、PyTorch、JAX、LeRobot、RSL-RL
• *\分散学習・実験管理\*：PyTorch DDP / FSDP、DeepSpeed、Weights & Biases
• *\ロボティクス基盤\*：ROS 2、URDF、TF2、MoveIt 2
• *\基盤モデル（VLA）\*：π0.5、GR00T N1.7、MolmoAct2
• *\模倣学習・生成モデル\*：Behavior Cloning、Diffusion Policy、ACT、Flow Matching、LoRA Fine-tuning
• *\強化学習\*：PPO、Actor-Critic、Sim-to-Real、Domain Randomization、Teacher-Student Distillation
• *\シミュレーション\*：NVIDIA Isaac Lab、Isaac Sim（PhysX、Newton）、MuJoCo
• *\世界モデル\*：NVIDIA Cosmos
• *\データ・通信\*：LeRobotDataset、Safetensors、rosbag / MCAP、ROS 2（DDS）、CAN / CAN FD、gRPC / Protocol Buffers、FlatBuffers、WebSocket
• *\開発ツール\*：Git、GitHub、Slack、Notion、Claude Code、Codex

必須スキル

募集背景

ugoは2026年9月、ロボット基盤モデル開発の本格化に向けて2つの発表をしました。

GENIACに採択（2026年9月9日発表）

経済産業省・NEDOの「ロボット基盤モデルの研究開発（GENIAC）」に、ugoのテーマが採択されました。双腕セミヒューマノイドで製造組立作業を自律化するための、VTLA（Vision-Tactile-Language-Action）モデルの開発です。

• 自社のロボット製造ラインで、触覚を含む約30万エピソードのデータを集めます
• データ収集キットの開発から、データ収集、モデル構築、実機での実証まで、すべて国内・自社で進めます

ugo Novaを発表（2026年9月16日発表）

基盤モデル開発を前提に、アーキテクチャから設計し直した国産の双腕セミヒューマノイドです。2027年に量産を始める予定です。

• 頭部とハンド部にカメラを標準搭載
• 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る
• NVIDIA Jetson Thorを搭載し、学習済みモデルを本体だけでリアルタイムに推論できる

大量のマルチモーダルデータを集め、学習し、評価する。このサイクルを速く、確実に回す基盤が欠かせません。
この基盤づくりを担うエンジニアを募集します。

ポジションの概要

• ロボット学習を支えるML基盤（MLOps）全体を担当していただきます
• 自らモデルを開発するのではなく、モデル開発を円滑に回すための基盤を構築・運用することがミッションです
• ロボット領域ならではのデータ・実機を前提としたこの基盤づくりを、当社では \\「RoboOps」\\ と呼んでいます
• 対象は、当社が新規開発する汎用型双腕ロボットやヒューマノイドロボットといったマニピュレータから得られる、マルチモーダルなデータです。データの取り込み・健全化から、データキュレーション、分散学習のスケーリング、実機評価前の大規模オフライン評価基盤まで、研究者・モデル開発者がスムーズに実験・開発できる環境を構築します
• マネジメント業務はありません。基盤の設計から構築・運用まで、自分の手で進めます

ugoでRoboOpsが回るようになることで、ロボット基盤モデルの開発速度と品質を根本から引き上げる。それがこのポジションの価値です。

4つの領域（データ基盤・データキュレーション・学習インフラ・評価基盤）を扱いますが、まずはご自身の得意領域に比重を置いてスタートし、段階的に守備範囲を広げていただけます。将来的には、RoboOps全体を設計・構築するアーキテクトを目指せます。

私たちと一緒に、国産AIロボットの開発を通じてフィジカルAIの社会実装に挑戦しませんか？

このポジションの魅力

技術的な魅力

• *\ロボット学習パイプライン全体を横断的に見られる\*

データから学習、評価までを横断的に見られる、裁量の大きいポジションです。

• *\大規模ML基盤ならではの技術課題に挑戦できる\*

分散学習のスケーリングやGPU最適化に取り組めます。

• \\「世界モデルを活用したオフライン評価」をロボットで実現する\\

自動運転領域で確立されつつある手法を、ロボット領域に応用する挑戦です。

• *\事業インパクトの大きい仕事\*

研究者・モデル開発者の実験速度を、直接引き上げられます。

組織・カルチャー

• 多様なバックグラウンドを持つエンジニアが国籍問わず在籍するグローバルな環境
• 幅広い専門性を持つエンジニアとともに、最先端のロボット開発に挑戦できる環境
• 得意分野を活かしながら、新しい領域にも挑戦し、スキルを磨ける機会が多くあります
• 国籍も年代も異なる様々なメンバーがフラットに意見を交わし合い、切磋琢磨できるカルチャー

キャリア・成長機会

• MLインフラ・MLOps（RoboOps）のスペシャリストとして、データ基盤・キュレーション・学習インフラ・評価基盤の全領域でスキルを習得
• 得意領域からスタートし、将来的にはRoboOps全体（新規ロボット機種の学習・評価基盤）をアーキテクトとして設計・構築
• フレックス勤務を活用し、働きやすい環境で技術革新に挑戦できます

チームの話を聴く（ugo Robotics Radio）

• #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
• #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

業務内容

データ基盤構築

• マルチモーダルなロボットデータ（映像・行動データ・力覚等）の *\取得 → 変換 → ヘルスチェック\* を一貫したパイプラインとして構築し、任意のデータの組み合わせを高速に構築・再現できる基盤を整備（複数デバイス・高スループット対応）
• 大規模データセット管理のためのストレージシステム・メタデータインデックス構築

データキュレーション

• モデルの弱点・不足しているデータを起点に、学習に回すデータをデータプールから自動選別するキュレーション基盤（オートキュレーション）の構築
• キュレーション結果を学習に連携し、データ改善 → 再学習のサイクルを高速に回せる仕組みの整備

学習インフラ・分散学習

• マルチGPUによる分散学習のサポート（モデル開発者の負担を最小限に）
• 学習インフラ全体の管理（ジョブスケジューリング、チェックポイント、メトリクス、ログ）
• SLURM / Kubernetes等によるGPUクラスタのワークロード管理
• GPU利用率・メモリ使用量・学習スループットのプロファイリングと最適化
• データローダー・シャーディング・プリフェッチの最適化（データ到着から学習開始までの時間短縮）

評価基盤

• 学習完了後、実機評価の前に大規模オフライン評価を実施し、モデルの良し悪しを判断できる基盤の構築（finetuneされたモデルを世界モデル上で評価）
• 自動運転領域で確立されつつある「世界モデルを活用したオフライン評価」を、ロボット領域に応用していくことを目指します
• ※世界モデルそのものの開発はモデル開発チームが主管。RoboOpsは、世界モデルの学習を支える大規模データ基盤・分散学習インフラの提供と、評価での活用を担います
• デバッグ・可視化・実験分析のための研究ツール構築

共通業務

• 研究者・モデル開発者と密に連携し、研究ニーズを信頼性の高いソフトウェア・インフラに変換
• フィールドテストおよび技術検証のサポート
• 他部門（ハードウェア、事業開発）との技術調整、要件定義のサポート

開発環境

• *\OS・インフラ\*：Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS、AWS、Runpod、NVIDIA GPU（H100 / H200）、NVIDIA Jetson、Docker、CUDA、SLURM、Kubernetes、GitHub Actions
• *\言語・フレームワーク\*：Python、C++、PyTorch、JAX、LeRobot、RSL-RL
• *\分散学習・実験管理\*：PyTorch DDP / FSDP、DeepSpeed、Weights & Biases
• *\ロボティクス基盤\*：ROS 2、URDF、TF2、MoveIt 2
• *\基盤モデル（VLA）\*：π0.5、GR00T N1.7、MolmoAct2
• *\模倣学習・生成モデル\*：Behavior Cloning、Diffusion Policy、ACT、Flow Matching、LoRA Fine-tuning
• *\強化学習\*：PPO、Actor-Critic、Sim-to-Real、Domain Randomization、Teacher-Student Distillation
• *\シミュレーション\*：NVIDIA Isaac Lab、Isaac Sim（PhysX、Newton）、MuJoCo
• *\世界モデル\*：NVIDIA Cosmos
• *\データ・通信\*：LeRobotDataset、Safetensors、rosbag / MCAP、ROS 2（DDS）、CAN / CAN FD、gRPC / Protocol Buffers、FlatBuffers、WebSocket
• *\開発ツール\*：Git、GitHub、Slack、Notion、Claude Code、Codex

歓迎スキル

*\基盤・インフラ\*

• 学習ワークロード管理の経験（SLURM、Kubernetes等）
• GPUパフォーマンスチューニング、マルチGPU分散学習（DDP / FSDP / DeepSpeed等）の実務経験
• 学習用コンパイラ、カスタムカーネル等のMLシステムの深い知見

*\データ・評価\*

• ロボティクス／マルチモーダルデータパイプラインの構築経験
• 大規模データのバージョニング・データレイク・メタデータ管理の経験（LeRobotDataset、rosbag / MCAP等）
• Protobuf、FlatBuffers、MCAP等のシリアライゼーション形式の経験
• 実験管理・評価基盤の構築経験（Weights & Biases等）
• 世界モデルを活用したオフライン評価パイプラインの構築経験（自動運転領域等）

*\モデル開発との連携\*

• モデル開発の経験（Kaggle等を含む）があり、モデル開発者のニーズを踏まえて学習・データパイプラインや実験管理の基盤をつくった経験

*\働き方\*

• RoboOps全体（データ〜学習〜評価）を横断的に設計・構築できる素養
• スタートアップや少人数チームで設計・構築・運用を自律的に進めた経験

求める人物像

• 設計・構築・運用・改善を一貫して担えるオーナーシップ志向の方
• 研究者・モデル開発者と密に連携し、スピード感のあるプロジェクトのボトルネックを解消することを楽しめる方
• 自らはモデルを作らずとも、モデル開発を加速させる基盤づくりに価値を見いだせる方
• フットワークが軽く、新技術への興味をお持ちの方

応募概要

給与

■想定年収
700万円〜1100万円(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）