＜28新卒＞Physical AI ロボット・メカニカルエンジニア

募集背景 ABEJAでは、VLAをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術（Physical AI）の社会実装を進めており、ヒューマノイド・セミヒューマノイド・四脚ロボット・産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。 現場で運用可能なPhysical AIのモデル・プラットフォームを構築するために、データ収集デバイスおよび試験機の設計・組み立てや、実機での基盤モデルおよび既存の制御システムを使った実験を推進していただける人材が必要です。 ミッション お客様の抱える経営課題/事業課題を、ロボット・ハードウェアの力で解決するために、プロジェクトマネージャやデータサイエンティスト・ソフトウェアエンジニアと連携しながら実機の設計・組み立て・評価・制御高度化までを行うこと。

模倣学習・基盤モデルを使った制御実験の設計から、センサ統合・データ収集環境の構築、実機評価・フィードバックループの確立まで一貫して担い、実験室で試すPhysical AIから現場で動き続けるPhysical AIへの移行をハードウェアの側から実装していただきます。 業務内容 実機組み立て ロボットアーム・ハンド・各種センサを用いた実機評価実験を設計・実行します。 動作ログ・センサデータ・力覚データの解析を通じて、失敗の原因を機械系・制御系・データ系に分類し、改善方針を導きます。

制御・ハードウェアの高度化 把持・マニピュレーション・移動等のロボット動作に対して、運動学・動力学の知識を活かした制御設計の改善を担います。 VLAモデルとハードウェア制御の接続部分を理解し、AIとメカニクスの両面から動作品質を向上させます。 センサ統合・データ収集設計 触覚センサ・深度カメラ・IMU等のマルチモーダルセンサを実機に統合し、学習に使えるデータ収集パイプラインを設計・実装します。

ROS2を用いたセンサデータ取得・前処理の経験を活かし、ソフトウェアエンジニア・データサイエンティストチームと連携します。 顧客現場との技術折衝 多様な業種の顧客現場に入り、実環境の制約を理解しながら技術的な妥当性判断や課題解決のための方針策定を行います。 現場の担当者や他社のエンジニアと対等に技術議論できる水準を目指します。

あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） 基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。 多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。

＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ ABEJAにてPhysical AIのハードウェア・ロボティクスのスペシャリストロボット実装組織の技術リード ハードウェアと AI の両面に強いプロジェクトマネージャー 事業会社のロボティクス・自動化部門の技術責任者 スタートアップ・研究機関でのPhysical AI / ロボット開発のリーダー 採用要件 必須要件 2028年3月末までに機械工学・ロボット工学・制御工学・航空宇宙工学等の関連学科の学部・大学院卒業 卒業研究・修士研究・授業・個人プロジェクト等でのロボット実機への関与経験 CADを使った設計の経験 C, C++, matlab, Python等を用いた実験スクリプト・データ処理作成の経験 ロボットの運動学・動力学・制御理論の基礎知識 歓迎要件 ROS / ROS2を用いたロボットシステム開発の経験 マニピュレーション・把持・移動ロボット等のプロジェクト経験 C++を用いた組み込みシステムまたはリアルタイム制御の実装経験 触覚センサ・力覚センサ・深度カメラ等のセンサ統合の経験 模倣学習・VLA・強化学習に関する研究または実装経験 シミュレーター（Isaac Sim・MuJoCo・Gazebo等）を用いたロボット実験の経験 国際学会・論文・競技会（WRS・つくばチャレンジ等）等での対外的な発表・参加実績 英語での技術コミュニケーション能力（論文読解・外部パートナーとの連携） 人物イメージ ロボットおよびPhysical AIは、シミュレーションと現実の間に必ずギャップを持っています。

研究室では動いたものが、温度・振動・照明・ケーブルの取り回しひとつで止まることがあります。 なぜ止まったかを現象から分解し解決策を考えられる人が、このポジションで力を発揮します。