Robotics Simulation Engineer（Physical AI / Synthetic Data）

■仕事概要
■ APTOについて
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。
クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。
主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるAIデータプラットフォーム、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。
また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。
■募集背景
生成AIの次のテーマとして、ロボティクス・自動化・実世界AIを含む「Physical AI」が急速に注目されています。
その中で重要になるのが、
“AIが現実世界を理解し、制御するためのデータ”
です。
特にロボティクス領域では、実世界だけで十分なデータを集めることが難しく、シミュレーション環境を活用した合成データ生成の重要性が急速に高まっています。
APTOでは現在、

• Isaac Sim
• MuJoCo
• シミュレーション環境
• Synthetic Data
• Sim2Real
• Cosmos

などを活用しながら、Physical AI向けデータ生成基盤の構築を推進しています。
今回募集するポジションでは、ロボティクス向けシミュレーション環境の構築から、AI学習用データ生成、シナリオ設計、Sim2Real改善までを担っていただきます。
単なるシミュレーション開発ではなく、
「AIが現実世界で機能するために、どのようなデータが必要なのか」
を考えながら、0→1で基盤を作っていくフェーズです。
■業務内容

• Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築
• ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装
• 実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善
• 学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計
• MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証

■ 本ポジションの魅力

• 生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
• AI/MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる
• 単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる
• PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
• 0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる
• Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる

• Isaac SimまたはMuJoCoを用いた開発経験
• ロボティクス、シミュレーション、合成データ生成のいずれかに関する実務経験
• Pythonでの開発経験
• 3D空間、物理シミュレーション、センサーシミュレーションに関する基礎理解
• 機械学習・ロボティクス向けデータセットへの関心

• NVIDIA Omniverse

Isaac Lab
ROS
ROS2 の利用経験

• Unity、Unreal Engine、Blender等を用いた3D環境構築経験
• Computer Vision、Pose Estimation、Object Detection、Segmentation等の知見
• 模倣学習、強化学習、ロボット制御に関する知見
• Sim2Real、Domain Randomization、Synthetic Data Generationの経験
• ロボットアーム、AMR、自動運転、ドローン等に関する開発経験

• 顧客の曖昧な要望を整理し、構造的に課題を捉えることが得意な方
• 営業・技術・プロジェクト推進のいずれにも関わる役割に興味をお持ちの方
• 役割にとらわれず、主体的に動ける方