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◢◤ML Engineer◢◤リネンサプライ工場AIロボットの開発。

年収： 1000万～ 1500万

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部署・役職名	◢◤ML Engineer◢◤リネンサプライ工場AIロボットの開発。
職種	SE（制御・組み込み系）製品エンジニア（ハードウェア・ソフトウェア）データサイエンティスト
業種	インターネットサービス
勤務地	東京都
仕事内容	■ 職務内容我々はPhysical AI と Factory Automationで、人手不足が深刻な業界の「工場の省人化」に取り組んでいます。現在は、自社でホテル向けのリネンサプライ工場を運営しながら、リネンサプライの省人化（自動化）に取り組んでいます。本ポジションでは、機械学習エンジニアとして、リネンサプライ工場の洗濯・仕上げ・仕分け・搬送工程における「柔軟物のマニピュレーション」と「リネン種別・品質の認識」を、模倣学習・強化学習・大規模ビジョンモデルで実現し、研究レベルのモデルを"商用稼働する自社工場のロボット"に乗せ切るところまで責任を持っていただきます。AI/ロボット/リネンサプライの現場専門家と密に連携し、データ収集・学習・評価・デプロイの一連のサイクルを設計・運用します。＜期待される内容＞ * 実機データ・遠隔操作デモ・シミュレーションを組み合わせた学習データパイプラインの構築 * 模倣学習 / 強化学習 / VLA（Vision-Language-Action）モデルによるマニピュレーションポリシーの研究・実装・本番投入 * 学習済みモデルを実機で安定稼働させるための評価基盤・ロールアウト基盤の整備 * サイクルタイム・成功率・品質をKPIとした継続的なモデル改善＜具体的な業務内容＞ * タオル・シーツ等の柔軟物ピッキング / 折り畳み / 仕分けポリシーの学習（Diffusion Policy / ACT / RL fine-tuning など） * 遠隔操作・自動収集による大規模デモデータの収集設計とアノテーション運用 * 画像認識によるリネン種別判定・汚れ/破れ検査モデルの設計・実装（PyTorch / OpenCV） * シミュレーション（Isaac Sim / MuJoCo 等）と実機の sim-to-real ギャップを埋める手法の検証 * ROS / ROS2 上で動作するロボット制御スタックへのモデル組み込み（推論サービング、レイテンシ最適化） * 学習・評価・デプロイのMLOps基盤（実験管理、データバージョニング、A/B評価）の整備 ■ 技術環境開発言語：Python（学習・推論）、一部 C++（リアルタイム推論）フレームワーク：PyTorch, Hugging Face, ROS / ROS2 ソースコード：GitHub プロジェクト管理：Notion チャットツール：Slack ■ We are Omotenashi Robotics. 私たち「おもてなしロボティクス」は、リネンサプライ工場のオペレーションをロボティクスとAIで革新するスタートアップです。ロボット・AI・リネンサプライの専門家が集まり、日本をはじめ労働力不足が深刻な先進国の産業インフラを支えるべく、世界にまだ存在しない商用レベルのリネンサプライ工場自動化ロボットを開発しています。 ■ Our Vision 「逆のスケーラビリティを社会実装する」人類はこれまで、人口増加とともに大規模化する社会システムを構築してきました。しかし今後、特に先進国を中心に人口減少が確定的となり、少人数でも社会サービスが成り立つ新たな仕組みが求められています。そこで私たちは、ロボティクスとシステムズエンジニアリングを活用し、業界の人材不足を根本から解消することで、少ない人口でも"おもてなし"レベルのサービスが全員に行き渡る世界を実現したいと考えています。 ■ Why Linen Supply Robot ? 「需要過多かつ供給不足が顕著なリネンサプライを、ロボティクスで抜本的に解決する」リネンサプライ業界は、ホテル・病院・飲食店などに清潔なリネンを安定供給する社会インフラです。日本国内だけでも約5,000億円規模の市場でありながら、工場現場は高温多湿な過酷環境での重労働が中心で、慢性的な人手不足に直面しています。インバウンド需要の拡大でホテルリネンの需要は増加の一途をたどる一方、担い手の確保はますます困難になっています。私たちがリネンサプライ工場の洗濯・仕上げ・仕分け・搬送工程を自動化することで、少ない人員でも高品質なリネンを安定供給できる体制を実現します。日本の観光産業・医療・外食産業を裏側から支えるインフラとして、ロボットを実用レベルで商用化し、人々の生活を支えていくことが私たちの最初の大きな挑戦です。 ■ Why ML for Linen Robotics ? 「研究で終わらせず、"商用稼働"する学習モデルをつくる」柔軟物のマニピュレーションは古典制御が最も苦手とする領域であり、ここ数年の模倣学習・基盤モデルの進化なしには商用化が困難でした。AIの飛躍的進化やハードウェア製造コストの低下が進む今こそ、自社工場という"連続稼働する本物の現場"でデータを集め、モデルを回し、改善し続けられる稀有な環境があります。ベンチマーク上の精度ではなく、「本日のシフトで何枚畳めたか」をKPIとし、モデルが現場の数字を動かすところまで一緒に届けてくれる方を歓迎します。
労働条件	* 雇用形態：正社員 * 試用期間：あり（3ヶ月） * 勤務地：東京足立区鹿浜オフィス * 休日：土日、祝日 * 休暇：年次有給休暇（入社半年経過後10日付与）、夏季 / 年末年始 / 慶弔 * 待遇・福利厚生：各種社会保険完備、交通費支給（上限月額50,000円）、他応相談 * 時間外労働：現在の事業フェーズ上、月20〜40時間程度の残業が発生しています。時間外労働が発生した場合は、法定に基づき別途残業代を支給します。 ※提示年収は、月20〜40時間程度の残業が発生した場合の残業代を含めた目安額です。実際の支給額は、月ごとの残業時間により変動します。
応募資格	【必須（MUST）】 * PyTorch（または同等のDLフレームワーク）での学習コードを自分で書き切り、研究 or 本番投入まで持ち込んだ経験 * 模倣学習・強化学習・ビジョン基盤モデルのいずれかを用いたロボット/エージェント制御の実装経験（実機 or 実機相当のシミュレーション） * 画像認識・マルチモーダル（画像+状態量等）モデルの設計・学習・評価経験 * 学習データの収集・アノテーション・品質管理のパイプラインを自分で組んだ経験 * Linux環境での学習・推論基盤の構築運用経験（GPU、Docker、リアルタイム性 / 遅延の意識） * Python での実装力（型・テスト・コードレビューに耐える品質）【歓迎（WANT）】 * 実サービス・プロダクトとして機械学習モデルを運用した経験（MLOps、モニタリング、A/B評価） * Diffusion Policy / ACT / RT-X / OpenVLA など最新の模倣学習・VLAアーキテクチャの実装・追試経験 * 強化学習（PPO / SAC など）の実機 fine-tuning 経験 * 柔軟物（布・タオル等）のマニピュレーションに関する研究・実装経験 * ROS / ROS2 上での推論サービング・リアルタイム制御統合経験 * Isaac Sim / MuJoCo 等によるシミュレーション学習と sim-to-real の経験 * C++ による推論最適化、TensorRT / ONNX Runtime 等の経験 * 新しい課題に対して柔軟に取り組める方リネンサプライ工場の自動化という未開拓分野に、最新のML手法で挑戦したい熱意がある * 問題解決志向が高い方「論文の数字」ではなく「現場の数字」を動かすために、データ・モデル・評価設計を泥臭く回せる * チームワークを大切にする方ロボティクスエンジニア・ハードウェアエンジニア・現場スタッフと連携し、モデルだけでなくシステム全体で最適解を探せる * 品質と量産性の両方を視野に入れられる方研究的なチャレンジを楽しみつつ、推論コスト・運用コスト・保守性も意識できる
アピールポイント	新規事業完全土日休み
リモートワーク	可「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策	屋内禁煙
更新日	2026/05/15
求人番号	8341802

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おもてなしロボティクス株式会社

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