【フィジカルAI】リサーチサイエンティスト

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。

研究業務

GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、フィジカルAI分野における先端的な研究開発を行い、その成果を論文発表および事業応用に繋げます。 フィジカルAI・Embodied AI分野の先端研究 深層強化学習・模倣学習・世界モデル等を活用したロボット動作制御の新たなアルゴリズムやアーキテクチャの研究を行います。 新規アルゴリズムの設計・実装・検証 シミュレーション環境および実機ロボットを用いて、提案手法の実装と実験的な検証を行います。

国際会議・ジャーナルへの論文投稿 研究成果を国際会議やジャーナルへ投稿し、社外への技術発信を行います。 社内の技術力向上への貢献 勉強会やメンタリングを通じて、チーム全体の技術力底上げに貢献します。 研究成果をエンジニアチームと連携し、事業への応用を推進します。

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という急速に発展する研究領域の最前線で、自らの研究テーマを主導的に推進することができます。 GMOグループの豊富なGPUリソース・クラウド基盤を活用した大規模な実験環境に加え、GMO AIRが保有する多種多様な実機ロボットを用いた検証が可能です。 研究成果を論文として発信するだけでなく、事業への実装まで一気通貫で携われるため、アカデミアと産業応用の両方でインパクトを出すことができるポジションです。

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

修士号以上（機械学習、ロボティクス、制御工学、または関連分野） 機械学習・深層学習に関する研究経験 査読付き学会またはジャーナルでの論文発表実績 Pythonおよび深層学習フレームワーク（PyTorch等）を用いた実装経験

歓迎スキル/経験

博士号（機械学習、ロボティクス、制御工学、または関連分野） トップカンファレンス（NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, RSS, ICRA等）での論文発表実績 フィジカルAI・Embodied AI・Sim-to-Real分野での研究実績 深層強化学習・模倣学習・世界モデルに関する研究経験

活躍できる人物像

フィジカルAI分野の最新研究に強い知的好奇心を持ち、自律的に研究を推進できる方。 研究成果を事業価値に繋げることに意欲のある方。 チームメンバーへの技術的なリーダーシップを発揮できる方。

国際的な研究コミュニティで積極的に発信・交流できる方。