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仕事の詳細

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企業名

株式会社Mujin

職種

Robotics Algorithm Engineer (C++ / Optimization)

仕事内容

Our team develops MujinOS's fundamental algorithmic layer, blending control algorithms, real-time motion planning, and advanced packing algorithms. This layer powers downstream applications including palletizing, piece-picking, and depalletizing, allowing users to build solutions efficiently on our platform. We work in a fast-paced, agile environment where we collaborate closely, review ideas openly, and iterate quickly. Continuous learning and technical curiosity are strongly encouraged. As part of the Robotics System Team, you will design, develop, and deploy advanced algorithms that power Mujin's real-time industrial robotic systems. Team Structure & Focus Areas Our team consists of three core algorithmic tracks. You may specialize in one while collaborating across all: Control Algorithms Real-time trajectory control, robot dynamics, multibody modeling, and precision execution. Motion Planning Collision checking, sampling-based planning, optimization-based planning, high-speed bin-picking motions. Packing Algorithms Geometric reasoning, packing optimization, item fitting strategies, and fast combinatorial search. Responsibilities Tackle scientific and technical challenges in motion planning, control, packing, and system design for industrial robots (robot arms and other peraherals). Design, develop, and test algorithms for robotic manipulation tasks such as picking, packing, and material handling. Build highly concurrent, performance-critical software systems. Implement and optimize real-time communication modules with robot controllers and peripheral devices using C/C++. Team up with our project management and integration teams to support PoCs and ensure that our technologies work smoothly in real customer setups.

求める人物像

Minimum Requirements Academic background in Computer Science, Robotics, Electrical Engineering, or related fields 3+ years of academic or industry experience in robotics or software engineering Strong proficiency in C++ and Python Solid understanding of linear algebra, 3D geometry, and their applications in robotics Experience working in Linux environments High motivation to solve real-world robotics problems Business-level English skills or Japanese skills Preferred Qualifications Experience with concurrent or hierarchical robotic software stacks (e.g., ROS, OpenRAVE, custom frameworks) Hands-on experience with multi-joint robot hardware Advanced Linux skills Mathematical foundations in areas such as multibody dynamics, collision checking, graph/search algorithms, or optimization

勤務予定地

Tokyo, Japan (MJHQ) Location 3-8-5 Tatsumi, Koto-Ku, Tokyo 135-0053, Japan

博士卒の初任給

Salary Based on experience and skills Salary revision twice a year Additional bonuses are available based on performance

本選考の採用フロー

Interview Process: Coding Assessment: Initial technical evaluation. HR Interview: Discussion with Human Resources. Hiring Manager Interview: One or two rounds with the hiring manager. Take-Home Assignment & Feedback Interview (If Applicable): A task to complete on your own, followed by a feedback session.

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株式会社ティアフォー

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1007_Perception Engineer, Autonomous Driving

TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 Perceptionエンジニアは、Lv4 自動運転において最も重要な機能の1つである、車両に搭載したセンサを利用しての自車両の周囲に存在する交通参加者・静止物の認識を行う技術の開発が主な責務となります。 開発・評価・ベンチマーク等を通して、Perceptionの専門的知識の蓄積と現実課題への対応を行い、これら技術を社内/社外で利用可能な形で成果をオープンにすることで自動運転開発の加速を目指しています。 【仕事内容】 - 自律運転向けセンサーシステムの設計、実装(センサーコンフィグレーション、キャリブレーション、同期、ノイズ除去等) - 自律運転向け認識システムの設計、ROS 2/C++での実装(detection, segmentation, tracking, prediction等) - 機械学習基盤/評価基盤への機能実装、テストコードの実装、学習評価用データセットの構築 - OSSへの自律走行技術の貢献 TIER IV uses Autoware, a widely used open source autonomous driving software stack, to provide a wide range of applications, solutions and services related to autonomous driving. Autonomous Driving Perception Engineers develop autonomous driving systems that can be deployed in various situations. Applicants will be favorably looked upon if they have a graduate degree in a related subject, strong software engineering skills, and demonstrated experience in the fields of autonomous vehicles or robotics. Perception Engineers will: - Design implementation and test of sensor systems for autonomous driving (sensor configuration, calibration, synchronization, noise reduction, etc.) - Design implementation and test perception systems for autonomous driving (detection, segmentation, tracking, prediction, etc.) - Implementation of functions for machine learning platforms/evaluation platforms, implementation of test code, and construction of datasets for learning evaluation - Contribute autonomous driving technology to OSS 【従事すべき業務の内容】 - 雇入れ直後: 本求人に記載のある業務 - 変更の範囲: 上記に加え、会社が指定した業務

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Eng16_シニアロボティクスエンジニア / Senior Robotics Engineer

<職務内容/役割・責任> 複数の視覚センサ、ロボット機構、ターゲット計測用/ロボット制御用計算機等の複数コンポーネントを統合した、燃料補給システムの機械設計・システム開発を行う。視覚センサは、可視・赤外カメラ、レーザ測距装置(LRF)、LiDAR、照明装置等の多種を含む。補給機構は複数のジョイントリンク機構・捕獲機構・補給用エンドエフェクタ、それらのアクチュエータなどから構成される。 本ポジションは以下の作業を行う。 衛星システム設計開発チーム、及びコンポーネント開発チームと協働して、衛星システムのミッション達成に最適なコンポーネント群のインテグレーション設計を行う。 機器間のインタフェース、仕様の設計・解析を行う。 他サブシステムとの間の機械系ICD(Interface Control Documents)を管理する。 捕捉システムの検証計画を立案する。 振動試験、熱真空試験、熱サイクル試験に代表される各種試験を計画、準備し、実施する。試験結果を評価し、設計に反映する。 捕捉システムの機械系組み立てを製造部門と協働して実施する。 装置や部品の購入や外注設計・製造の仕様書作成を行う。 購入先、製造元と仕様に関し技術調整を行う。 設計外注業者と技術調整や進捗管理を行う。

株式会社ティアフォー

職種
1022_Senior Machine Learning Engineer, (自動運転End to Endモデル)

End to Endの自動運転技術開発に関する機械学習の専門家を募集いたします。 【背景】 ティアフォーは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 End to End Machine Learning Engineerのポジションは、自動運転2.0に向けて機械学習モデルの設計・実装・学習・評価に責任を持っていただきます。素早いプロトタイプング能力と、最新の機械学習の研究に精通している必要があります。加えて、車載ECUは計算資源が限られていることも多いため、時間制約を守りつつ高い性能を実現する機械学習モデルの開発を目指します。 【仕事内容】 - 自動運転車両における高性能でロバストなEnd to End 機械学習モデルの開発 - 最新論文のサーベイ、再現実装やベンチマーク - 機械学習モデルの学習・最適化・車載ECUへの実装 - 大規模データセットを対象とした データ管理(収集・選別・前処理)、データ品質向上、データパイプライン構築 - End to End モデル学習のための 学習基盤(MLOps、分散学習、評価基盤)の設計・運用 - OSSへの自律走行技術の貢献 - End to Endな機械学習モデルのオープンソースコミュニティを立ち上げ、および、各コミュニティや企業との連携 【チャレンジ・やりがい】 自動運転社会の実現に向かって、高性能かつロバストなEnd to End機械学習モデルの開発を行っていく。また、End to End機械学習モデルをオープンソース化していき、Autoware FoundationでEnd to End機械学習モデルのオープンソースコミュニティを立ち上げていく。 【参考情報】 - ティアフォー、松尾豊氏(東大教授)の研究組織と協働し、自動運転AIの研究加速https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000040119.html - ChatGPTの次は「世界モデル」、東大・松尾教授が予言する自動運転AIの可能性https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02252/052500022/ 【従事すべき業務の内容】 - 雇入れ直後: 本求人に記載のある業務 - 変更の範囲: 上記に加え、会社が指定した業務