【フィジカルAI】リサーチエンジニア

業務内容 GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクト、または尖った技術領域において、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 主な事業領域 ・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド・レンタルサーバー（ホスティング）、インターネット接続（プロバイダー）、決済、EC支援、セキュリティ） ・インターネット広告・メディア事業（メディア、広告支援、クーポン・ポイント） ・インターネット金融事業（証券、銀行） ・インターネットセキュリティ事業（暗号セキュリティ、サイバーセキュリティ、ブランドセキュリティ） ・暗号資産事業（交換所、ステーブルコイン発行） また、GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、ロボティクスおよびフィジカルAI分野における研究開発・事業化にも取り組んでいます。 最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。

プロジェクト業務

GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、フィジカルAI技術を活用した動作制御の研究開発を行います。 シミュレーション環境の構築・整備 Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境を構築し、ロボットの動作学習に必要なシミュレーションパイプラインを整備します。 深層強化学習・模倣学習による動作制御の開発 シミュレーション環境における深層強化学習や模倣学習を用いて、ヒューマノイドおよび四脚ロボット等の動作制御モデルを開発します。

Sim-to-Realパイプラインの構築 シミュレーションで学習した制御ポリシーを実機ロボットへ適用するためのSim-to-Realパイプラインを構築・改善します。 フィジカルAIモデルの実装・検証 最新の論文・技術動向を踏まえ、フィジカルAIモデルの実装および実機での検証を行います。 フィジカルAI以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。

事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。

研究開発業務

• 個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査
• 探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
• 四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI
• LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。

ポジションの魅力

フィジカルAIという最先端の技術領域において、シミュレーションから実機ロボットへの応用まで一貫して携わることができます。 GMOグループのGPUリソースやクラウド基盤を活用し、大規模な学習環境を用いた研究開発が可能です。 開発したフィジカルAIモデルは、GMO AIRを通じて実際のお客様へ提供されるため、研究成果が事業に直結するやりがいのあるポジションです。

利用技術

• Python
• PyTorch
• Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境
• Linux
• CUDA
• ROS/ROS2（DDS）
• Docker

働く環境

• 開発環境 Macbook、Windows 2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
• GMOすごいエンジニア支援制度 エンジニア
• クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
• オフィス環境 当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
• 福利厚生 様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
• 社内制度 入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。 募集条件

必須スキル/経験

Pythonを用いたプログラミングの実務経験 深層学習フレームワーク（PyTorch等）の利用経験 強化学習または模倣学習の基礎知識 Linux環境での開発経験

歓迎スキル/経験

ロボット制御におけるSim-to-Realの実務経験・知識 Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境の利用経験 ROS/ROS2の知識・利用経験 学会発表・論文投稿の経験

活躍できる人物像

フィジカルAI・ロボティクス分野に強い関心を持ち、最新の論文や技術動向を積極的にキャッチアップできる方。 一人ひとりではなくチームで大きな成果を目指せる方。 ビジネスの成功のため、自ら課題を見極めて、主体的に解決まで取り組める方。