AI×ロボティクスで製造業を変革|ROS・画像認識・制御を担うロボットエンジニア
AIエンジニア

AI×ロボティクスで製造業を変革|ROS・画像認識・制御を担うロボットエンジニア

Airion株式会社

Airion株式会社

AI要約(β)

AIエンジニアとして、年収768万~960万円で日本の製造業の未来を共に創りませんか?Airionでは、ROS・画像認識・制御技術を駆使し、外観検査や技能継承など最先端のロボティクス開発をリード。国家プロジェクト「GENIAC」採択の製造業特化型LLM開発にも携わり、事業と組織を創るコアメンバーとして急成長を実感できます。C++、Pythonスキルを活かし、ものづくりの未来を定義する挑戦を共に。

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

給与・報酬

時給 4,000円 ~ 5,000円

稼働時間

40時間 ~ 100時間(週10 ~ 25時間)

雇用形態

業務委託

出社頻度

週4日出社

勤務地

東京都文京区本郷3-28-10 柏屋ビル2 (3F)

現状と課題

現在、大手クライアントからのロボット活用ニーズの増加に伴い、 AIとロボット技術を融合した製造業向けソリューションの開発加速 と、 外観検査・工程自動化・技能継承・3D設計支援など 多様化するロボティクスプロジェクトへの対応 が求められています。

このため、産業用ロボット制御・画像認識・PLC・3D解析など、 ロボティクス分野における高い技術と知見を持つエンジニアの採用を強化しています。

まずは事業の中核を担うロボットエンジニアを増やすことで開発体制の基盤を補強し、 今後のさらなる事業拡大に備えていきます。

お願いする業務

Airionでは、AIとロボット技術を融合した製造業向けソリューションの開発に携わっていただきます。ご自身のスキルやキャリア志向性に応じて、例えば以下のような最先端のロボティクス開発をリードしていただきます。

・画像認識AIと産業用ロボットアームを組み合わせた外観検査システムの開発 ・PLC制御やラダー図生成を支援するAI×ロボットの自動化プロジェクト ・対話AIを組み込んだコミュニケーションロボットのソフトウェア開発 ・ベテラン技能を引き出しナレッジ化する「技能継承支援ロボット」開発 ・3D CADモデル解析や部品認識を活用した設計支援・工程最適化ロボティクス ・AIによるロボットの作業ルートと配置計画 ・ロボット基盤モデルを用いた自然言語による制御

◎日本の未来を創る、スケールの大きな挑戦ができる 私たちが対峙するのは、日本のものづくりを支える巨大な製造業です。「失われた30年」からの再生の鍵を握るこの領域で、AIという最先端の技術を用いて、業界の未来を根本から変革する挑戦に当事者として関わることができます。

◎前例のない、最先端の技術開発に携われる 経済産業省の国家プロジェクト「GENIAC」にも採択された、自社独自の「製造業特化型LLM」の開発が事業の核となります。まだ誰も正解を知らない領域で、業界の未来を定義する技術を自らの手でつくりあげていく、エンジニアとしてこの上なく刺激的な経験ができます。

◎事業と組織を創るコアメンバーになれる 東大発のAIスタートアップの初期メンバーとして、開発だけでなく事業戦略や組織文化の創造にも深く関与できます。CEOとも近い距離で議論しながら、会社とともに急成長していく実感を得られる、貴重なフェーズです。

◎開発スタイルと得られる経験 最先端の技術スタックを用い、お客様の現場課題を直接ヒアリングしながら、設計や実装方針を決定していきます。技術力だけでなく、高度な課題解決力と折衝・提案能力を存分に発揮できる環境です。

募集要項

概要

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

雇用形態

業務委託

給与・報酬

時給 4,000円 ~ 5,000円

稼働時間

40時間 ~ 100時間(週10 ~ 25時間)

出社頻度

週4日出社

勤務地

東京都文京区本郷3-28-10 柏屋ビル2 (3F)

必須スキル/経験

以下のいずれか複数のご経験をお持ちの方

・Python または C++ を用いた開発経験 ・ROS / ROS2 を用いたロボット開発経験 ・ロボット工学、制御工学、画像認識、機械学習いずれかの実務または研究経験 ・Linux環境での開発経験 ・Git / GitHubを用いたチーム開発経験

加えて、以下の基礎理解をお持ちの方

・座標変換(TF)、キャリブレーションの基礎 ・運動学・逆運動学、軌道計画・制御の基礎 ・カメラ画像処理、物体認識・姿勢推定などの基礎理解

歓迎スキル/経験

・MoveIt等を用いたモーションプランニング経験 ・画像認識 / 3Dセンサ / 姿勢推定の実装経験 ・最適化アルゴリズムや把持・動作計画の経験 ・ロボットのハードウェア統合経験 ・シミュレーション環境(Gazebo等)の利用経験 ・VLM / フィジカルAI領域の知識・経験

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

Python1年以上必須
C++1年以上必須

サービス内容の詳細

Airion株式会社では、製造業の現場におけるAIソリューション開発を行っています。 現場データを活用し、品質検査・設備予知保全・生産最適化など、現場の生産性を飛躍的に向上させるAIプロジェクトを多数推進中です。

<個人情報の取り扱いについて> 応募に際してご提供いただいた個人情報は、採用選考、選考結果のご連絡、応募者様との連絡、応募履歴の管理、入社手続の検討その他採用活動に必要な範囲で利用いたします。取得した個人情報は、法令に基づく場合を除き、ご本人の同意なく第三者に提供いたしません。

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. 書類選考
  3. コーディングテスト
  4. 1次面接
  5. 2次面接

Step.1 (希望に応じて)カジュアル面談

Step.2 応募フォームを記入・提出

Step.3 スキルテストを解答・提出

Step.4 面接(複数回行う場合がございます)

Step.5 結果通知

同じ企業の求人

同じポジションの求人

おすすめのイベント

もっと見る
  • AI時代に適したリポジトリって?カウシェ・LayerXに聞く最新リポジトリ構成

    開催前

    AI時代に適したリポジトリって?カウシェ・LayerXに聞く最新リポジトリ構成

    昨今、AIエージェントの活用が一般的になってきたことで、「プロジェクト全体のコードを横断的に理解させるには、コードベースが一つにまとまっている方が適しているのではないか」という議論が増えています。 一方で、モノレポにはCIのパフォーマンスやコンテキストの絞り方など運用上の課題も存在し、組織規模やプロダクトのフェーズ、チーム体制などによって最適解は異なります。「どちらが正解か」を一概に難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、iOSやKotlinを含む複数言語のコードを一つのリポジトリに集約して運用されているカウシェと、バックエンド・フロントエンドともにモノレポ化を進めてきたLayerXの2社をお迎えし、それぞれのリポジトリ構成の実例をもとに、モノレポの実際を紐解きます。 前半のLTでは、カウシェからはモノレポになった歴史や複数言語を集約したメリット・デメリットを、LayerXからはリポジトリ統合プロジェクトの進め方や意思決定の裏側をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、両社を交え、モノレポにするタイミングや、CI・IDEとい開発体験に関する課題の課題、AIとの親和性を上げるための工夫やスコープの絞り方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 モノレポへの移行を検討している方から、すでにモノレポ運用で課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

  • 仕様駆動開発はやめた方がいいって本当?やって分かった仕様駆動開発の現在地と今後の方向性

    アーカイブ公開中

    仕様駆動開発はやめた方がいいって本当?やって分かった仕様駆動開発の現在地と今後の方向性

    昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年5月28日(木)19:00~20:00

  • useMemo/useCallbackまだ書いてる?React Compilerで変わった開発体験

    アーカイブ公開中

    useMemo/useCallbackまだ書いてる?React Compilerで変わった開発体験

    React Compilerの登場以降、フロントエンド界隈では「これまで煩雑だったメモ化(useMemoやuseCallback、React.memo)が不要になるのではないか」と大きな話題になりました。 一方で、「本当にそのまま有効化して問題ないのか」「有効化による副作用や注意点はないのか」「従来どおりメモ化を残すべきケースはあるのか」といった不安の声も耳にします。実際に導入してみたチームからは、React Hook FormなどのライブラリやuseRefを使った実装でハマりポイントがあったという話も聞こえてきます。 そこで本イベントでは、React Compilerを有効化して1年以上本番運用されている浅見氏と、導入にあたって生成AI向けのルール整備まで仕組み化されているカケハシの大村氏をお迎えし、React Compilerの特徴や実際の導入プロセス、注意点・ベストプラクティスを紐解きます。 React Compilerが気になり始めた方から、すでに検証・導入を始めている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年5月20日(水)19:00~20:00

  • TypeScriptでAPI開発するなら知っておきたいRPC -tRPC、oRPC、HonoRPCとは-

    アーカイブ公開中

    TypeScriptでAPI開発するなら知っておきたいRPC -tRPC、oRPC、HonoRPCとは-

    昨今、バックエンドにTypeScriptを導入する事例は一般的になり、フロントエンドとバックエンドで型を共有することで開発効率を高めるさまざまなソリューションが登場しています。中でも「RPC(Remote Procedure Call)」を活用したアプローチは注目を集めており、tRPC・oRPC・Hono RPCなど複数の選択肢が存在します。 一方で、「そもそもRPCとは何か」「tRPC・oRPC・Hono RPCはそれぞれ何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。名前は聞いたことがあるけれど違いがわからない、どれを選べばいいのか判断がつかない、という声も少なくありません。 そこで本イベントでは、tRPCを実務で導入・運用されている海老原氏、oRPCやElysiaを活用されている柿氏、Hono RPCでマルチクライアント対応を実践されているよだか氏の3名をお迎えし、RPCの基本から各ソリューションの特徴・選定の考え方までを紐解きます。 前半のLTでは、柿氏、海老原氏、よだか氏の3名にそれぞれの視点からお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、3名を交え、各RPCの推しポイントや課題、モバイル・Webの対応可能性を見据えた技術選定など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 RPCという概念自体をこれから理解したい方から、すでに使っていて他の選択肢と比較したい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年4月23日(木)19:00~20:30

  • もうNext.jsには戻れない?次世代フルスタックフレームワークTanStack Startってなに

    アーカイブ公開中

    もうNext.jsには戻れない?次世代フルスタックフレームワークTanStack Startってなに

    昨今、Next.jsの急速な進化に伴い、そのブラックボックス的な実装に疑問を感じ、新たな選択肢を模索するエンジニアの声が増え始めています。そうした中、TanStack Queryをはじめとする「TanStack系ライブラリ」や、新たなフルスタックフレームワーク「TanStack Start」への注目が高まっています。 しかし、実際の運用において「Next.jsと比べて何がどこまで変わるのか」「TanStack系ライブラリを採用する具体的なメリットは何か」を明確にイメージできている方はまだ少ないのが現状です。 そこで本イベントでは、TanStack QueryやTanStack Routerを実務で活用されている寺嶋氏と、TanStack Startをプロダクション環境で実際に採用されている池内氏をお迎えし、Next.js経験者の視点からTanStack系ライブラリ・TanStack Startの実際を紐解きます。 前半のLTでは、まず寺嶋氏よりTanStack Startの全体像やViteエコシステムにおけるポジション、Next.jsとの比較を交えた概要を解説いただきます。続いて池内氏より、TanStack Startプロダクトにおける実践的な側面(デプロイ環境、認証基盤、データベース連携など)について、現時点での整備状況をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、お二人を交え、チーム開発での採用やAIコーディングとの親和性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 TanStackが気になり始めた方から、Next.jsからの移行を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年4月9日(木)19:00~20:00

転職に役立つノウハウ

もっと見る