仕事内容

■主な業務内容
米国・中国を中心に、フィジカルAIの研究開発が急速に進んでいます。AIが「見て・考えて・動く」能力を持ち、現実世界で自律的に行動する時代がまさに到来しようとしています。NVIDIAをはじめとする世界的企業が、物理空間で知覚・推論・計画・行動するAIの実現に向けて技術開発を加速させており、世界的な労働力不足(2030年に数千万人規模)を背景に、産業界全体でフィジカルAI、特にロボティクス領域への投資が拡大しています。

日本でも製造、物流、医療などの産業領域への適用が本格化しつつありますが、ロボティクス向けAIを開発するためには、人が実際にロボットを操作してタスクを遂行した際のログ(教師データ)が大量に必要になります。また、「どのようなデータを集めるか」=「ロボットに何をさせたいか」であり、データ収集前に精度の高い業務要件定義が不可欠です。

このような背景から、要件定義、収集計画策定、大規模な収集オペレーションの構築・運用を担うデータベンダーが、日本のロボティクスAI産業において今後極めて重要な役割を担います。FastLabelはAIデータのプロフェッショナル企業として、新たにロボティクスAI事業に取り組むべく2025年12月に組織を立ち上げました。日本のフィジカルAI産業を支えるデータインフラとして、この成長市場で先行者優位の確立を目指していきたいと考えています。

本ポジションでは、お客様のプロジェクト内でのロボット向けのAIモデル（ポリシー）開発や社内のR&D活動における技術検証を担っていただき、AIロボティクス領域における技術開発をリードし、事業の立ち上げと拡大に貢献していただきます。

《具体的な業務内容》
ロボティクス領域のAIデータプロジェクトにおいて、幅広い業務を担っていただきます。
・ロボティクスAIプロジェクト：国内大手企業における技術検証等の受託プロジェクト、弊社が主体となって推進するR&Dプロジェクト
・ロボティクスAI関連プロダクト開発：自社開発プロダクトのロボティクス機能の開発協力、OSSの機能強化・普及促進のための各種活動

【受託プロジェクト】
・例1）技術検証（要件定義/モデル開発/評価/レポーティング）
　・プロジェクトの目的、使用するロボット、タスク、評価基準など開発背景を理解し、PMと協力して要件定義を行う。
　・収集したデータでVLAモデルなどを学習し作成したモデルを使って評価を行う（実機およびシミュレーション）
　・報告資料の作成およびお客様への報告を行う
・例2）ロボティクスAI開発に関する技術コンサルティング
　・AIロボティクス開発におけるデータ作成や弊社所有のロボットを使った開発方針の助言、最先端のAIロボティクス領域の技術調査
　・シミュレーションデータの作成や活用方法について、社内R&Dの知見などを元に助言を行う

【R&D】
・VLAモデルなどのロボット向けモデル（ポリシー）を用いてロボットを制御するための実装
・さまざまな条件（X-Embodiment/テレオペ方式/Sim-Real/ポリシーなど）を比較し、どのようにモデル(ポリシー)の性能向上を実現できるのか調査する（成果がでれば学会発表やテックカンファレンスの登壇も可能です）

【OSS活動】
FastLabelで開発を進めているオープンソースのAIロボティクス向けデータ収集アプリケーションの要件定義、開発　（https://fastlabel.ai/news/20260528-robotics）

【その他業務】
・顧客提案活動における技術的支援
・展示会の出展や準備、テックブログやSNSテックアカウントのコンテンツ制作などの技術広報活動

変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。

■募集背景
組織立ち上げによる人員体制の強化のため。
より多くのお客様の事業を成功に導くために、高難易度なロボティクス領域のAIデータプロジェクトをリードするエンジニア職を募集します。
あらゆる産業でAI技術の開発・活用が進む中、新たに注目され始めているAIロボティクス領域においても、中核となる技術開発を通して、グローバルでも市場価値の高い、AIロボティクス領域のエンジニア/マネージャーを目指して頂けます。

※ 必要に応じてコーディング課題を実施させていただきます。

■仕事の醍醐味
【ロボティクス × AI の深い理解と実践的スキルの習得】
VLA（Vision-Language-Action）モデルやロボット基盤モデルといった最新技術を扱うだけでなく、データ設計から学習、実機制御までを一気通貫で手掛けます。ソフトウェアとハードウェアが融合する高難度な領域で、本質的な技術力と実践的な実装スキルを磨くことができます。

【最先端技術を「実社会」へ応用する経験】
R&Dで検証した最先端の論文技術やアルゴリズムを、実験室の中だけで終わらせず、実際の顧客プロジェクトに応用・実装します。「技術的に高度であること」と「現場で確実に動くこと」の両立を目指すプロセスを通じて、エンジニアとして高い市場価値を築くことができます。

【日本の産業を支える大規模プロジェクトへの貢献】
製造業や物流業など、日本の産業基盤を支える大手企業のプロジェクトに参画します。労働力不足などの深刻な社会課題に対し、AIロボットの実装を通じて直接的な解決策を提供し、産業の未来を切り拓くという大きな手応えを感じられます。

【正解のない「開発のリアル」を開拓する面白さ】
AIロボティクス領域は、まだ確立された開発手法（王道）が存在しない発展途上のフェーズです。整ったレールの上を走るのではなく、不確実性の高い中で仮説検証を繰り返し、自らの手で開発フローや成功パターンを作り上げていくという、この時期ならではの貴重な現場経験が得られます。

■キャリアパス
【ロボティクスAI領域におけるスペシャリスト / テックリード】
ロボティクスAI領域におけるプロジェクトの技術的責任者としてキャリアを築くことができます。
AIで制御されるロボットは、様々な技術領域が密接に連携して初めて実現します。この領域におけるスキルは今後グローバルでも極めて市場価値の高いものとなります。モデル開発だけでなくデータ作成/データマネジメント/運用環境を見据えたインフラ設計等、様々な専門領域でのスペシャリストを目指していただけます。

【エンジニアリングマネージャー (EM)】
将来的にチームが拡大する中で、エンジニア組織のマネジメントや採用、育成を担うリーダーポジションを目指すことができます。ロボットやAI、ソフトウェア、インフラなど、多様な専門性を持つエンジニアの力を最大化し、最先端の技術を社会実装へと導く重要な役割です。技術への深い理解をベースに、組織カルチャーの醸成や戦略的なチームビルディングを主導することでより上流のポジションを目指していただけます

必要な経験・スキル

■必須スキル
【必須開発経験】
・Pythonを用いた開発実務経験
・Linux環境での開発経験、およびGit/GitHubを用いたチーム開発経験
・Dockerなどのコンテナ技術を用いた環境構築経験
・クラウド（AWS, GCP, Azure等）を活用した開発・運用経験

【専門領域（以下のいずれかの専門性を推奨）】
①機械学習/深層学習の実装経験（ロボティクス領域に限らず）
　・PyTorch, TensorFlow, JAX等のフレームワークを用いたモデルの学習・推論・評価パイプラインの構築経験
　・一般的な統計、機械学習、コンピュータビジョンの理論的知識
②ロボティクス領域でのソフトウェア開発経験
　・ROS/ROS2を用いたロボット制御システムの設計・実装経験

【ソフトスキル・スタンス】
社内外のステークホルダー（PM、顧客、アノテータ等）と技術的な要件をすり合わせるコミュニケーション能力
未踏の技術課題に対し、論文調査や仮説検証を通じて自走して解決策を導き出せる問題解決能力

■歓迎スキル
【先端AI・モデル開発】
・VLA（Vision-Language-Action）モデル、VLM、LLMの実装・学習・評価の経験
・OpenVLA, RT-2, GR00TN1.5, Pi05などのアーキテクチャへの理解
・大規模モデルの効率的な学習・推論手法の知見
・Transformers, PEFT（LoRA/QLoRA）, Unsloth, vLLM等のライブラリ使用経験

【ロボティクス・シミュレーション】
・ロボットシミュレータを用いた開発経験
・NVIDIA Isaac Sim (Omniverse), Gazebo, MuJoCo等
・Sim2Real（シミュレーションから実機への適用）の知見
・ロボットのナビゲーション（Nav2）やマニピュレーション（MoveIt2）の開発経験

【MLOps・データ】
・実験管理ツール（MLflow, WandB等）やワークフローエンジン（Hydra等）の運用経験
・ロボットデータセット（Open X-Embodiment等）の取り扱い経験

【その他】
ネットワーク等を含めたインフラ構成の設計経験
ロボット・エンドエフェクター・UMI等のHWの設計や開発における経験

FastLabel株式会社について

Vision

FastLabelは、「データでAIに信頼を与え、世界変革の黒子になる。」をパーパスに掲げ、高品質なデータの提供を通じて、信頼できるAIの社会実装を目指しています。

2020年の創業時、私たちは「教師データの作成がAIの社会実装のボトルネックになる」と考えました。その仮説は、数多くのお客様を支援する中で確信に変わり、生成AI時代を迎えた今、データの重要性はかつてなく高まっています。

AIが信頼できないとされる問題——ハルシネーション、偏った判断、ロボットの誤作動——のほぼすべては、データに起因します。だからこそ、データの品質を担保することは、AIに「信頼」を与えることに他なりません。これが私たちの仕事の本質です。
私たちは、データの収集・品質保証・継続的な更新を通じて、あらゆる産業のAIを信頼できるものにしていきます。

■FastLabelが大切にしている3つのバリュー
パーパスを実現するために、私たちは3つのバリューを大切にしています。

・Customer Geek
お客様の成功が我々の成功である。誰よりもお客様のことを理解し、信頼に足る存在であり続ける。

・Issue Driven
世界レベルに追いつくためには、最速最短で成果を出す必要がある。テクノロジーの可能性を信じ、本質的な課題のみを解決していく。

・No Buts
前人未到の挑戦に困難はつきものだ。できない理由を考えるのではなく、できる理由を考え続ける。

お客様の成功が我々の成功です。
お客様の成功を実現するために、本質的な課題の解決に向かう姿勢と、未知の課題に対しても「できる理由」を考え続けるマインドを備えたメンバーとともに、FastLabelは新たな世界の実現を目指していきたいと考えています。

事業内容

FastLabelは、「データでAIに信頼を与え、世界変革の黒子になる。」をパーパスに掲げ、お客様のAI開発における「データの課題」を多面的に解決する事業を展開しています。

・AIモデル開発に必要なデータ不足を解決する「データセット提供」
・教師データ作成のノウハウ・リソース不足を解決する「アノテーション代行」
・モデルの精度改善をデータ面から支援する「モデル開発支援・データコンサルティング」

といった「プロフェッショナルサービス」とともに、
煩雑なデータ管理・作業管理と解決するクラウドアプリケーション「FastLabel Data Factory」のご提供により、
サービスとプロダクトの両軸でお客様のAI開発をご支援します。

2024年には、生成AI学習のための専門的なデータ作成を支援する「生成AI開発データ作成」サービスをスタートしました。

FastLabelはお客様に伴走するデータパートナーとなり、お客様がAI開発に集中できる環境を提供し、AI開発プロセスの高度化・AI精度向上に貢献してまいります。