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About AIRoA
The AI Robot Association (AIRoA) is launching a groundbreaking initiative: collecting one million hours of humanoid robot operation data with hundreds of robots, and leveraging it to train the world’s most powerful Vision-Language-Action (VLA) models.
What makes AIRoA unique is not only the unprecedented scale of real-world data and humanoid platforms, but also our commitment to making everything open and accessible. We are building a shared “robot data ecosystem” where datasets, trained models, and benchmarks are available to everyone. Researchers around the world will be able to evaluate their models on standardized humanoid robots through our open evaluation platform.
Job Description
In this role, you will:
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Design and build scalable data collection systems operating across hundreds of humanoid and mobile robots
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Develop low-latency, semi-autonomous, and bilateral teleoperation systems that maximize controllability while minimizing operator workload
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Build automated pipelines for large-scale model deployment and rigorous evaluation in both simulation and real-world robotic platforms
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Collaborate closely with the Vision-Language-Action (VLA) team to integrate and deploy state-of-the-art models onto physical robots
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Engineer robust robotic software and hardware systems for reliable real-world operation
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Diagnose, debug, and optimize performance across perception, control, and system integration layers
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Translate research prototypes into scalable, production-grade engineering systems in collaboration with cross-functional teams
AIRoAについて
AI Robot Association（AIRoA）は、画期的な取り組みを開始します。数百台のヒューマノイドロボットを用いて、ヒューマノイドロボットの操作データを100万時間分収集し、それを活用してVision-Language-Action（VLA）モデルを学習させます。
私たちの独自性は、実世界データとヒューマノイドプラットフォームの前例のない規模だけではなく、あらゆるものをオープンでアクセス可能にするというコミットメントにもあります。AIRoAはデータセット、学習済みモデル、ベンチマークを誰もが利用できる共有の「ロボット・データ・エコシステム」の構築を目指しています。実現が成功すれば、世界中の研究者が、私たちのオープン評価プラットフォームを通じて、標準化されたヒューマノイドロボット上で自らのモデルを評価できるようになることを期待しています。
業務内容
この役割では、以下を担当します：
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数百台規模のヒューマノイドロボットおよびモバイルロボット上で稼働する、スケーラブルなデータ収集システムの設計・構築
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操作性を最大化しつつ、オペレーター負荷を最小化する、低遅延・半自律・双方向のテレオペレーションシステムの開発
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シミュレーション環境および実機ロボットの両方において、大規模なモデル展開と厳密な評価を実現する自動化パイプラインの構築
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Vision-Language-Action（VLA）チームと密に連携し、最先端モデルを実機ロボットへ統合・展開
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実環境で安定稼働する堅牢なロボットソフトウェアおよびハードウェアシステムの設計
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認識、制御、システム統合の各レイヤーにまたがる問題の診断、デバッグ、性能最適化
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クロスファンクショナルチームと連携し、研究プロトタイプをスケーラブルな本番品質のエンジニアリングシステムへ移行
Requirements
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Required Qualifications
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M.S. or PhD in Robotics, Mechanical Engineering, Electrical Engineering, Computer Science, or a related field, with 3+ years of relevant industry experience (or equivalent hands-on experience)
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Extensive hands-on experience with complex, high-DOF robotic systems, including bimanual mobile manipulators and humanoid robots operating in real-world environments.
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Strong experience controlling real robotic systems using ROS/ROS2, including full-stack system integration and deployment
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Solid understanding of teleoperation systems, AR/VR interfaces, and leader–follower control architectures
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Strong programming skills in C++ and Python, with the ability to write production-grade code and perform system-level integration
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Demonstrated ability to work effectively both independently and within multidisciplinary engineering teams
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Experience developing, validating, and deploying reliable robotic systems in production or field environments
Preferred Qualifications
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Publications in top-tier robotics conferences or journals (e.g., TRO, IJRR, RSS, CoRL, ICRA)
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Experience taking complex robotic systems from prototype to production
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Practical experience with tactile sensing and contact-rich manipulation
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Experience contributing to large-scale robot data collection or fleet management systems
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Familiarity with robotic simulators such as Isaac Sim or MuJoCo for training and evaluation
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Experience integrating Sim2Real transfer methods or Vision–Language–Action (VLA) models onto real robotic systems
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Experience with CI/CD pipelines and system validation methodologies for robotics applications
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Experience building full-stack web applications (frontend and backend) for robotics data infrastructure, evaluation platforms, or fleet management systems
必須要件
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ロボティクス、機械工学、電気工学、計算機科学、または関連分野の修士号もしくは博士号を有し、関連する業界経験3年以上を有すること（または同等の実務経験）
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実環境で稼働する双腕モバイルマニピュレータやヒューマノイドロボットを含む、高自由度で複雑なロボットシステムに関する豊富な実機経験
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ROS/ROS2 を用いた実ロボットシステム制御の豊富な経験。フルスタックでのシステム統合およびデプロイ経験を含む
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テレオペレーションシステム、AR/VR インターフェース、リーダー・フォロワー型制御アーキテクチャに関する確かな理解
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C++ および Python における高いプログラミング能力を有し、本番品質のコード記述およびシステムレベル統合ができること
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自律的に業務を遂行すると同時に、多分野のエンジニアリングチーム内でも効果的に協働できること
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本番環境または実運用環境において、信頼性の高いロボットシステムを開発・検証・展開した経験
歓迎要件
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著名なロボティクス分野の国際会議または学術誌（例：TRO、IJRR、RSS、CoRL、ICRA）での論文実績
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複雑なロボットシステムをプロトタイプから量産・実運用段階まで移行させた経験
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触覚センシングおよび接触を伴う高度操作に関する実務経験
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大規模なロボットデータ収集基盤またはフリート管理システムへの貢献経験
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学習および評価のために Isaac Sim や MuJoCo などのロボットシミュレータを用いた経験
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Sim2Real 転移手法または Vision-Language-Action（VLA）モデルを実ロボットシステムへ統合した経験
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ロボティクス用途における CI/CD パイプラインおよびシステム検証手法に関する経験
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ロボティクス向けデータ基盤、評価プラットフォーム、またはフリート管理システムのためのフルスタック Web アプリケーション（フロントエンド・バックエンド）の構築経験
Benefits
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Few initiatives globally match the scale of this project in collecting large-scale robotic data and developing foundation models for embodied AI. As part of one of Japan’s leading national programs, the project is supported by a 20.5 billion yen investment from NEDO.
This role will be central to the project’s success. You will have significant ownership and technical autonomy, with the opportunity to shape core systems that define the future of large-scale robotics and embodied AI.
Engineers are strongly encouraged to grow their careers through this initiative—for example, by leading system deployments, contributing to open-source robotics software, and driving engineering excellence across large-scale robotic platforms.
このプロジェクトは、大規模なロボットデータ収集と embodied AI 向け基盤モデルの開発という点において、世界的に見ても類を見ない規模を誇ります。日本を代表する国家プロジェクトの一つとして、NEDO による 205 億円の投資支援を受けています。
このポジションは、プロジェクト成功の中核を担う役割です。大きなオーナーシップと技術的裁量を持ち、大規模ロボティクスおよび embodied AI の未来を形づくる中核システムの設計・構築に深く関わることができます。
また、本イニシアチブを通じてエンジニアとしてのキャリアを大きく伸ばすことが強く期待されています。たとえば、システム展開の主導、オープンソースのロボティクスソフトウェアへの貢献、大規模ロボットプラットフォーム全体にわたるエンジニアリング品質の向上推進などに取り組む機会があります。
●Work location
Tokyo Ryutsu Center A Bldg. AW4-5/4-6, 6-1-1 Heiwajima, Ota-ku, Tokyo 143-0006, Japan
