{"id":34697,"state":"published","closed_at":0,"company_name":"fastlabel","company":{"id":26381,"name":"FastLabel株式会社","user_name":"fastlabel","company_name":"fastlabel","number_of_employee":81,"number_of_developer":32,"icon_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/26381/7af3233104162265633d01619b4c5349.png","avatar_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/26381/7af3233104162265633d01619b4c5349.png","thumbnail_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/26381/7af3233104162265633d01619b4c5349.png","article":{"id":1196,"title":"AI開発を10倍速くする","body":"私たちFastLabelは、AI開発をこれまでの10倍のスピードにすることで、AIの社会実装に貢献します。\n\n現在のAI開発におけるボトルネックの１つとなっているのが「教師データの作成」にかかる膨大なコストです。\n手間をかけずに、より迅速に質の高い「データ」を作成することができれば、\nすなわちAIの精度改善を効率的に行うことができれば、\n実社会でAIが活用される未来はこれまでの10倍のスピードで訪れると考えています。\n","sort_order":1}},"team_gender_composition":{"id":26160,"number_of_male":2,"number_of_female":null,"number_of_other":null},"service_and_product":"**■事業内容**\r\n弊社が取り組む事業規模はグローバルで100兆円を超え、これからの世の中を席巻するマーケットです。\r\n\r\n対話型言語モデルChatGPTに端を発するGenerative AIの急速な進展により、あらゆる業界においてAIを活用した業務効率化が注目を浴びています。「Software Ate The World, Now AI Is Eating Software」と言われる昨今、これからの10年間であらゆる産業でAI技術が使われ、AIを中心としたユーザー体験を設計することが、企業が世界で勝ち残る上で必要不可欠になります。\r\n\r\nAIの進化は「認識AI → 生成AI → 自律AI → フィジカルAI」という4段階を経て、デジタル空間から現実世界へと活動領域を拡大しています。フィジカルAIとは、現実世界の物理法則を理解し、自ら判断して物理的な行動を起こすAIであり、ロボティクス、自動運転、製造、物流、医療など、あらゆる産業での実用化が加速しています。\r\n\r\n弊社は、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』へ」というパーパスを掲げ、2020年1月の創業以来、AI開発のプロセスの中でも最上流工程でありながら、これまでイノベーションが存在していなかった教師データ作成(=アノテーション)を事業の核として、AI開発の各工程を効率化及び高度化するための、プロフェッショナルサービス(データ収集・販売、アノテーション、コンサルティング)とAIデータプラットフォーム「FastLabel」を提供しております。\r\n\r\n**■募集背景**\r\n組織立ち上げによる人員体制の強化のため。\r\n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。\r\n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。\r\n\r\n※ 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。\r\n\r\n**■業務内容**\r\n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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n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\u0026D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。\r\n \r\n**【具体的な業務】**\r\nロボティクス領域のAIデータプロジェクトにおいて、お客様のプロジェクトと社内のR\u0026Dに入っていただきます\r\n\r\n【お客様プロジェクト】\r\n・詳細要件定義：データ収集の目的、使用するロボット、タスク、評価基準などお客様事情を考慮して詳細要件をPMと協力して作成\r\n・モデル開発：収集したデータでVLAモデルなどを学習\r\n・モデルデプロイ：作成したモデルを使ってロボットを制御する実装を行い評価を行う\r\n・レポーティング：技術観点からお客様への報告資料の作成や報告を行う\r\n\r\n【R\u0026D】\r\n・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\r\n・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、どのような条件で期待する動作を実現できるのか調査する\r\n\r\n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。\r\n\r\n**■キャリアパス**\r\n【ロボティクスAIのスペシャリスト / テックリード】\r\nVLAモデルや強化学習、模倣学習などの高度な専門性を深め、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。特定のロボットに依存しない汎用的なAI開発の知見は、今後グローバルでも極めて市場価値の高いスキルセットとなります。\r\n\r\n【エンジニアリングマネージャー (EM)】\r\n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。\r\n","required_experience_and_skills":"【開発経験】\r\n・Pythonを用いた開発実務経験\r\n・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\r\n・Dockerなどのコンテナ技術を用いた環境構築経験\r\n・クラウド（AWS, GCP, Azure等）を活用した開発・運用経験\r\n\r\n【専門領域（以下のいずれか必須）】\r\n①機械学習/深層学習の社会実装経験\r\n　・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\r\n　・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\r\n②ロボティクス領域でのソフトウェア開発経験\r\n　・ROS/ROS2を用いたロボット制御システムの設計・実装経験\r\n\r\n【ソフトスキル・スタンス】\r\n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\r\n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","preferred_experience_and_skills":"【先端AI・モデル開発】\r\n・VLA（Vision-Language-Action）モデル、VLM、LLMの実装・学習・評価の経験\r\n・OpenVLA, RT-2, GR00TN1.5, Pi05などのアーキテクチャへの理解\r\n・大規模モデルの効率的な学習・推論手法の知見\r\n・Transformers, PEFT（LoRA/QLoRA）, Unsloth, vLLM等のライブラリ使用経験\r\n\r\n【ロボティクス・シミュレーション】\r\n・ロボットシミュレータを用いた開発経験\r\n・NVIDIA Isaac Sim (Omniverse), Gazebo, MuJoCo等\r\n・Sim2Real（シミュレーションから実機への適用）の知見\r\n・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\r\n\r\n【MLOps・データ】\r\n・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\r\n・ロボットデータセット（Open X-Embodiment等）の取り扱い経験","desired_personality":"・パーパス「AIインフラを創造し、日本を再び世界レベルへ」 に共感し、実現に向けて自律的に動ける方\r\n・ユーザーを誰よりも理解しようとし、ユーザーの成功を喜べる方\r\n・テクノロジーの可能性を信じ、本質的な課題を特定し、解決していく方\r\n・新たな役割や業務領域に挑戦しながらも、困難に直面したときに、できない理由ではなく、できる理由を考えられる方","message_for_candidates":"","working_condition":"**■勤務制度**\r\nフレックスタイム制（5:00-22:00）\r\n※コアタイムあり（10:00-14:00）\r\n\r\n**■休日・休暇**\r\n休日：完全週休2日制（土日、祝祭日、年末年始等）\r\n休暇：有給休暇、慶弔休暇、生理休暇、出産育児・介護休業等","insurance":"**■福利厚生**\r\n・各種保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）\r\n・通勤交通費\r\n・資格取得支援制度\r\n・リファラル採用支援制度（社員紹介手当、ランチ費用補助）\r\n\r\n**■給与**\r\n年収　600万円～1,200万円\r\n月給　500,000円～1,000,000円\r\n・基本給（363,634円～727,268円）\r\n・固定残業手当45時間（125,234円～250,468円）＋固定深夜手当20時間（11,132円～22,264円）を含みます\r\n・超過分別途支給\r\n・役割及びパフォーマンスレベルに応じて決定\r\n・ロングタームインセンティブ（税制適格ストックオプション）制度\r\n\r\n**■評価査定**\r\n・年2回（1月/7月）\r\n\r\n**■試用期間**\r\n3ヶ月","primary_base_salary":{"id":147819,"unit":"year","min_value":600,"max_value":1200},"technology":{"practical_skilltags":{"言語":[{"id":2373,"name":"typescript","created_at":"2012-12-09T11:40:14+09:00","updated_at":"2026-04-16T18:05:33+09:00","has_image":false,"formal_id":2373,"popular":false,"real_name":"TypeScript","skilltag_category_id":1},{"id":84,"name":"node.js","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-04-16T18:03:51+09:00","has_image":true,"formal_id":84,"popular":true,"real_name":"Node.js","skilltag_category_id":1},{"id":66,"name":"python","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-04-16T18:04:45+09:00","has_image":true,"formal_id":66,"popular":true,"real_name":"Python","skilltag_category_id":1}],"フレームワーク":[{"id":4026,"name":"react.js","created_at":"2015-02-20T10:51:43+09:00","updated_at":"2026-04-14T11:30:51+09:00","has_image":false,"formal_id":3889,"popular":false,"real_name":"react","skilltag_category_id":2},{"id":652,"name":"flask","created_at":"2012-04-04T15:20:54+09:00","updated_at":"2026-03-31T16:50:02+09:00","has_image":false,"formal_id":652,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":2},{"id":832,"name":"express","created_at":"2012-04-13T21:30:00+09:00","updated_at":"2026-04-16T18:03:51+09:00","has_image":false,"formal_id":832,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":2}],"データベース":[{"id":152,"name":"mysql","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-04-16T17:54:31+09:00","has_image":true,"formal_id":152,"popular":true,"real_name":"MySQL","skilltag_category_id":3}],"ソースコード管理":[{"id":180,"name":"git","created_at":"2012-02-21T15:22:15+09:00","updated_at":"2026-04-16T18:04:45+09:00","has_image":true,"formal_id":180,"popular":true,"real_name":"Git","skilltag_category_id":6}],"プロジェクト管理":[{"id":186,"name":"github","created_at":"2012-02-21T15:22:15+09:00","updated_at":"2026-04-16T18:05:33+09:00","has_image":true,"formal_id":186,"popular":true,"real_name":"","skilltag_category_id":4}],"その他":[{"id":8913,"name":"tsoa","created_at":"2025-05-22T15:34:56+09:00","updated_at":"2026-02-17T17:33:21+09:00","has_image":false,"formal_id":8913,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":4835,"name":"material-ui","created_at":"2016-10-07T21:57:03+09:00","updated_at":"2026-02-17T17:33:21+09:00","has_image":false,"formal_id":4835,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":1064,"name":"three.js","created_at":"2012-05-03T12:56:24+09:00","updated_at":"2026-03-31T13:01:31+09:00","has_image":false,"formal_id":1064,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":8914,"name":"r3f","created_at":"2025-05-22T15:35:57+09:00","updated_at":"2026-02-17T17:33:21+09:00","has_image":false,"formal_id":8914,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5183,"name":"figma","created_at":"2017-11-10T14:42:55+09:00","updated_at":"2026-04-16T17:54:31+09:00","has_image":false,"formal_id":5183,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5312,"name":"fargate","created_at":"2018-07-17T15:29:26+09:00","updated_at":"2026-04-10T13:39:08+09:00","has_image":false,"formal_id":5312,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":4544,"name":"cloudformation","created_at":"2016-02-18T17:28:31+09:00","updated_at":"2026-04-10T16:34:52+09:00","has_image":false,"formal_id":4544,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":6172,"name":"cdk","created_at":"2020-08-25T10:43:18+09:00","updated_at":"2026-04-16T18:03:13+09:00","has_image":false,"formal_id":6172,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5764,"name":"codepipeline","created_at":"2019-02-05T22:44:05+09:00","updated_at":"2026-04-02T14:55:36+09:00","has_image":false,"formal_id":5764,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5236,"name":"codebuild","created_at":"2018-04-25T13:39:07+09:00","updated_at":"2026-04-07T15:35:51+09:00","has_image":false,"formal_id":5236,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5988,"name":"github-actions","created_at":"2020-01-09T11:45:51+09:00","updated_at":"2026-04-16T18:03:51+09:00","has_image":false,"formal_id":5988,"popular":false,"real_name":"GitHub Actions","skilltag_category_id":5},{"id":239,"name":"amazon-web-services","created_at":"2012-02-21T15:22:15+09:00","updated_at":"2026-04-14T11:30:51+09:00","has_image":null,"formal_id":239,"popular":false,"real_name":"AWS","skilltag_category_id":5},{"id":7672,"name":"konva","created_at":"2023-01-31T15:52:04+09:00","updated_at":"2026-02-17T17:33:21+09:00","has_image":false,"formal_id":7672,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5}]},"not_practical_skilltags":{}},"login_for_visitor":{"class_for_ga":"ga-track-with-more-read-for-skills"},"job_environment_categories":[{"id":15,"name":"事業・組織規模","environments":[{"id":60,"name":"在籍しているエンジニアの人数：10名以下"}]},{"id":14,"name":"キャリアパス","environments":[{"id":44,"name":"エンジニアの人事評価にエンジニア経験者が関わっている"},{"id":49,"name":"社内で、バックエンドチームからSREチームへの異動など、キャリア形成を目的とした職域を超えての積極的な異動が推奨され、実施されている"},{"id":50,"name":"マネージャーやCTOと高頻度（月1程度）でキャリアについて話す場が設けられている"},{"id":51,"name":"年収800万円以上のエンジニアに、マネジメントの役割を持たない人がいる"}]},{"id":10,"name":"技術カルチャー","environments":[{"id":42,"name":"取締役（社内）または執行役員として、エンジニアリング部門の人間が経営に参加している"},{"id":43,"name":"経営トップがエンジニア出身、または現役のエンジニアである"},{"id":58,"name":"Slack等で、最新技術の良し悪しをメンバーがよく会話している"}]},{"id":1,"name":"開発メンバーの裁量","environments":[{"id":52,"name":"設計・実装から運用までを同じ開発チームが担い、フロントエンド、バックエンド、インフラといった役割の境界を超えて、個人が必要な範囲にまで染み出していく姿勢が根付いている"},{"id":54,"name":"ユーザーのニーズや課題を理解するために、開発チームのメンバーが、ユーザーインタビューに参加している"},{"id":53,"name":"1年以内に、技術負債を解消するためのプロジェクトや、古くなったツールのリプレイスプロジェクトがボトムアップで実施されたことがある"},{"id":1,"name":"OS やエディタ、IDE といった個人の環境は、各自の責任で好きなものを使うことができる"},{"id":2,"name":"企画を決定する場に、実装を担当する開発メンバーが参加している"},{"id":3,"name":"タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となって行う"},{"id":4,"name":"全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形で行う"},{"id":5,"name":"プロダクトの開発言語やフレームワークなど主要な構成技術は、基本的に最新版より1年以上ビハインドしていない"}]},{"id":2,"name":"コード品質向上のための取り組み","environments":[{"id":6,"name":"本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施している"},{"id":7,"name":"「リファクタリングは随時行われるべき」という価値観をメンバー全員が共有しており、日常的に実施している"},{"id":8,"name":"何らかのコーディング規約をチーム全体で遵守するようにしている"},{"id":9,"name":"提出されたコードには自動的にリグレッションテストが実行される環境が構築されている"}]},{"id":3,"name":"テストの実施度","environments":[{"id":12,"name":"ほとんどの機能に受け入れテストを記述、実施している"},{"id":13,"name":"機能の実装と同時にテストコードを記述している"},{"id":14,"name":"想定される複数環境での品質チェックを義務づけている"}]},{"id":4,"name":"アジャイル実践状況","environments":[{"id":15,"name":"1ヶ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践している"},{"id":16,"name":"デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っている"},{"id":17,"name":"イテレーションの最後などに、定期的にチームでふりかえりミーティングを行っている"},{"id":19,"name":"継続的なデプロイ（デリバリー）を行っている"}]},{"id":5,"name":"ワークフローの整備","environments":[{"id":20,"name":"全てのコードをバージョン管理ツールで管理している"},{"id":21,"name":"各メンバーが実装したコードのマージは Pull Request ベースで行われる"},{"id":22,"name":"自動（＝システム化され、1コマンドで実行できる）ビルド、自動デプロイ環境が整備されている"},{"id":23,"name":"コードによるインフラ構成管理（Infrastructure as Code）の環境が整備されている"}]},{"id":6,"name":"オープンな情報共有","environments":[{"id":48,"name":"人事情報や秘匿性の高い内容を除いて、経営陣やマネージャー以上の会議での議事録が社員にも公開されている"},{"id":25,"name":"KPI などチームの目標・実績値について、メンバーの誰もがいつでも閲覧可能になっている"},{"id":28,"name":"ドキュメントの整備やペアプロ、モブワークなど、ナレッジの共有を積極的に行っている（属人性を減らす取り組みをしている）"}]},{"id":16,"name":"大規模サービスの開発","environments":[{"id":77,"name":"大規模テーブルあり（1テーブルあたり数千万レコード以上）"},{"id":78,"name":"マイクロサービス化している"},{"id":81,"name":"バックアップ容量（数TB以上）"}]},{"id":7,"name":"労働環境の自由度","environments":[{"id":30,"name":"フレックスタイム制または裁量労働制を採用している"}]},{"id":9,"name":"待遇・福利厚生","environments":[{"id":40,"name":"ストックオプションまたは自社株購入支援制度がある"}]},{"id":19,"name":"選考プロセス","environments":[{"id":132,"name":"リファレンスチェックがある"}]},{"id":18,"name":"職業安定法に対応する記載事項","environments":[{"id":89,"name":"固定残業時間：月45時間分"},{"id":100,"name":"【フレックスタイム制を適応している】"},{"id":103,"name":"フレックスタイム制の所定労働時間：1日平均8時間相当"},{"id":112,"name":"休日制度：完全週休2日制（土日祝休み）"},{"id":47,"name":"受動喫煙防止措置：屋内禁煙（屋内に喫煙可能室設置）"}]}],"title":"【Forbes Asia 100選出】フィジカルAIエンジニア（ロボティクス領域/VLAモデル開発）【上場準備中のAIスタートアップ】","updated_at":1771317202,"published_at":1767606747,"skilltags":[{"id":66,"name":"python","translated_name":"Python"},{"id":2373,"name":"typescript","translated_name":"TypeScript"},{"id":84,"name":"node.js","translated_name":"Node.js"},{"id":4026,"name":"react.js","translated_name":"react"},{"id":652,"name":"flask","translated_name":"Flask"},{"id":832,"name":"express","translated_name":"Express"},{"id":152,"name":"mysql","translated_name":"MySQL"},{"id":180,"name":"git","translated_name":"Git"},{"id":186,"name":"github","translated_name":"Github"},{"id":7672,"name":"konva","translated_name":"Konva"},{"id":239,"name":"amazon-web-services","translated_name":"AWS"},{"id":5988,"name":"github-actions","translated_name":"GitHub Actions"},{"id":5236,"name":"codebuild","translated_name":"Codebuild"},{"id":5764,"name":"codepipeline","translated_name":"Codepipeline"},{"id":6172,"name":"cdk","translated_name":"Cdk"},{"id":4544,"name":"cloudformation","translated_name":"Cloudformation"},{"id":5312,"name":"fargate","translated_name":"Fargate"},{"id":5183,"name":"figma","translated_name":"Figma"},{"id":8914,"name":"r3f","translated_name":"R3f"},{"id":1064,"name":"three.js","translated_name":"Three.Js"},{"id":4835,"name":"material-ui","translated_name":"Material Ui"},{"id":8913,"name":"tsoa","translated_name":"Tsoa"}],"profession":{"name":"データサイエンティスト／データアナリスト","slug":"data-analyst"},"image_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/job/34697/job_image/thumb_100489d8b3262e55cedde274b9d23383.png","image_alt":"【Forbes Asia 100選出】フィジカルAIエンジニア（ロボティクス領域/VLAモデル開発）【上場準備中のAIスタートアップ】 | FastLabel株式会社","profession_change_scope":null,"employment_types":["正社員"],"base_salaries":[{"unit":"year","min_value":600,"max_value":1200}],"prefecture_name":"東京","office_change_scope":null,"selections":[{"slug":"over-5m-yen","name":"下限年収500万円以上"}],"job_tags":[{"id":19,"name":"自社サービスを開発","created_at":"2016-06-07T16:17:57+09:00","updated_at":"2016-06-07T16:17:57+09:00","priority":9,"slug":"has-owned-services","available":true}],"images":[{"width":1086,"height":830,"src":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/job/34697/job_image/100489d8b3262e55cedde274b9d23383.png","thumbnail":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/job/34697/job_image/thumb_100489d8b3262e55cedde274b9d23383.png","title":null}]}