【AI/機械学習エンジニア】建設機械の自動化・自律化を実現するPhysical AI Engineer（無人化施工）

*English version follows Japanese EARTHBRAINについて 株式会社EARTHBRAINは、建設現場の主要な作業をデジタル化する「Smart Construction®シリーズ」を開発・提供し、世界のインフラづくりを変革しています。 2025年時点で、国内外約1万件の現場に導入されており、建設ICTソリューションとして国内トップクラスの実績を誇ります。世界27カ国で展開するグローバルプロダクトとして、社会課題の解決に直結する技術を提供しています。 募集背景 土木建設業は就業者の高齢化に加えて、「働き方改革関連法」が2024年4月から適用されたことにより労働力不足がより深刻化。EARTHBRAINでは建設機械の遠隔・自動運転ソリューションを開発中。認識からEnd-to-End制御まで機械学習の適用範囲を広げ、研究開発から実機への導入・運用までを担える人材を募集。 業務内容 建設機械の自動化・自律化に向けた機械学習・AI技術の研究開発から、実機への導入・運用までを担当します。 ・モデル開発 建設機械の自動化・自律化に必要な認識（Perception）、予測（Prediction）、経路・行動計画（Planning）、End-to-End制御のための機械学習モデルを、画像、動画、センサーデータ、マルチモーダルデータを活用して設計・学習・評価し、継続的に改善する。 ・データ・評価 実際の建設現場や建設機械から得られるデータの収集を計画し、自動ラベリング、センサーキャリブレーション、座標変換などを含めてデータセットの品質を向上させる。失敗事例を分析し、評価指標や実験方法を設計するとともに、シミュレーション環境および実機で検証する。 ・MLアーキテクチャ データ処理、学習、推論、デプロイ、モニタリングまでをカバーする、スケーラブルな機械学習システムを設計する。 ・MLOps・学習性能向上 実験管理、モデル管理、CI/CDを含む、再現性の高い自動化されたパイプラインを構築する。データローディングや動画デコードの最適化、プロファイリングなどを通じて、モデル学習を高速化する。 ・推論・デプロイ 蒸留（Distillation）、量子化（Quantization）、ONNX、TensorRTなどを活用し、建設機械上でのリアルタイム・エッジ推論に向けてモデルを最適化する。また、ロボティクスおよび自律システムのソフトウェアへモデルを統合する。 ・最新AI技術の活用 大規模事前学習、基盤モデル（Foundation Models）、自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）、模倣学習・強化学習（Imitation/Reinforcement Learning）、World Modelsなどの新しいアプローチを評価・活用し、建設機械・建設現場におけるPhysical AIの課題へ適用する。 必須スキル・経験 ・Python・PyTorch等を用いた機械学習モデル開発（設計・学習・評価）の実務経験 ・画像・動画・点群等のセンサーデータを用いた認識・予測・計画いずれかのモデル開発経験 ・実データでの評価・失敗分析を通じたモデル改善の経験 歓迎スキル・経験 ・モデル軽量化・高速化（量子化・枝刈り等）およびONNX・TensorRTを用いたエッジ推論最適化の経験 ・MLOps（実験管理・モデル管理・CI/CD・モニタリング）の構築経験 ・ROS/ROS2およびロボティクス・自律システムへのモデル統合経験 ・基盤モデル・自己教師あり学習・模倣学習/強化学習・World Modelsの研究開発経験 ・自動運転・ロボットの実機開発経験 ・センサーキャリブレーション・座標変換の知識 ・英語によるコミュニケーション 求める人物像 ・研究成果を実機・現場に実装することにやりがいを感じる方（論文で終わらせず動くものまで持っていきたい方） ・社会課題の解決に意欲的な方 ・建設現場のリアルなデータに向き合える方 ・新しい技術の習得・検証に積極的な方 このポジションの魅力 ・Physical AIを実際の建設機械・現場で実装し、労働力不足という社会課題の解決に直接貢献できる ・データ収集計画からモデル開発、エッジ推論、実機運用まで一気通貫で担える ・国内だけでなく北米を中心としたグローバルプロダクトとして、世界中の建設現場に技術を届けられる ・研究で終わらせず、先進技術を実機・プロダクトに実装し、その知見を次の技術開発に還元できる About EARTHBRAIN EARTHBRAIN develops and provides the "Smart Construction®" series, digitizing key construction site operations and transforming infrastructure development worldwide. As of 2025, the solution has been deployed to approximately 10,000 job sites domestically and internationally, making it one of Japan's leading construction ICT solutions. Deployed across 27 countries, our global products directly address critical social infrastructure challenges. Background The construction industry is facing an increasingly severe labor shortage, driven by an aging workforce and by Japan's Work Style Reform legislation, which began applying to the industry in April 2024. EARTHBRAIN is developing remote-operation and autonomous solutions for construction machinery. We are looking for an engineer who can expand the use of machine learning from perception to end-to-end control, and take it from R&D all the way to deployment and operation on real machines. Responsibilities You will be responsible for machine learning and AI for the automation and autonomy of construction machinery, from research and development through deployment and operation on real machines. ・Model Development Design, train, evaluate, and continuously improve machine learning models for perception, prediction, path/behavior planning, and end-to-end control required for automating construction machinery, using images, video, sensor data, and multimodal data.  ・Data & Evaluation Plan data collection from real construction sites and machines, and improve dataset quality through auto-labeling, sensor calibration, coordinate transformation, and more. Analyze failure cases, design evaluation metrics and experimental methods, and validate in simulation and on real machines.  ・ML Architecture Design scalable machine learning systems covering data processing, training, inference, deployment, and monitoring.  ・MLOps & Training Performance Build reproducible, automated pipelines including experiment tracking, model versioning/registry, and CI/CD. Accelerate model training by optimizing data loading and video decoding, profiling, and more. ・Inference & Deployment Optimize models for real-time edge inference on construction machinery using knowledge distillation, quantization, ONNX, TensorRT, and other techniques. Integrate models into robotics and autonomous system software. ・Applying the Latest AI Technologies Evaluate and apply new approaches such as large-scale pre-training, foundation models, self-supervised learning, imitation/reinforcement learning, and world models to Physical AI challenges in construction machinery and construction sites. Required Skills & Experience ・Hands-on experience developing machine learning models (design, training, evaluation) with Python, PyTorch, or similar ・ Experience developing models for perception, prediction, or planning using sensor data such as images, video, or point clouds ・Experience improving models through evaluation and failure analysis on real-world data ・Business-level communication skills in English or Japanese Preferred Skills & Experience ・Experience in model compression and acceleration (quantization, pruning, etc.) and edge inference optimization with ONNX / TensorRT ・Experience building MLOps (experiment tracking, model versioning/registry, CI/CD, monitoring) ・Experience with ROS/ROS2 and integrating models into robotics / autonomous systems ・R&D experience with foundation models, self-supervised learning, imitation/reinforcement learning, or world models ・Hands-on development experience with autonomous vehicles or robots ・Knowledge of sensor calibration and coordinate transformation ・Japanese language skills Ideal Candidate ・Someone who finds it rewarding to implement research results on real machines and in the field — who wants to go beyond papers and build things that actually work ・Someone motivated to solve social challenges ・Someone willing to work with real, messy data from construction sites ・Someone eager to learn and test new technologies Why This Role ・Implement Physical AI on real construction machinery and job sites, directly contributing to solving the labor shortage ・Own the entire cycle, from data collection planning to model development, edge inference, and operation on real machines ・Work on a global product centered on North America as well as Japan, delivering your technology to construction sites worldwide ・Go beyond research: implement advanced technology in real machines and products, and feed what you learn back into the next round of development 【職種 / 募集ポジション】 【AI/機械学習エンジニア】建設機械の自動化・自律化を実現するPhysical AI Engineer（無人化施工） 【雇用形態】 正社員 【給与】 応相談 〜 ・現年収を考慮し、能力/ご経験/期待値に応じて相談可 ・昇給：年1回（5月）※規程に基づく 【勤務地】 106-6029 東京都港区六本木一丁目6番1号 泉ガーデンタワー 29階 【最寄駅】 ・南北線「六本木一丁目」駅直結 ・日比谷線「神谷町」駅 4b出口より徒歩7分 ・銀座線・南北線「溜池山王」駅 13番出口より徒歩7分 ・日比谷線・都営大江戸線「六本木」駅 5番出口より徒歩9分 【喫煙環境】屋内全面禁煙 【転勤】当面無し ※当社は出社とリモートのハイブリッド勤務となっており、原則週2日は出社していただく必要がございます。 【勤務時間】 裁量労働制 　※裁量労働制(企画業務型/専門業務型)により、 　　出退勤の時間は自由であり、10時間働いたものとみなされます。 【休日・休暇】 年間休日日数：128日 完全週休2日制(土日)、祝日、有給休暇、年末年始休暇、夏期休暇他 【諸手当・ 福利厚生】 健康保険、雇用保険、労災保険、厚生年金 通勤手当(会社規定に基づき支給)、時間外手当 当社では生成AIを積極的に活用し、開発生産性の向上を目指しています。 「2025～2030年の間に、売上高およびエンジニア数に基づく生産性を3倍にする」という目標のもと、Claude、Chat GPT、GitHub Copilot、GeminiなどのAIツールを、コードの自動補完・生成から日常業務の効率化まで、さまざまな業務に利用しています。 なお、Chat GPTは原則全社員にライセンスを付与しており、Claude CodeとCodexはエンジニアへの原則付与、Geminiについては有志による検証を進めています。 【試用期間】 有 2ヶ月 （試用期間中の勤務条件：変更無） 【その他】 人事制度改訂中のため、諸制度は変更・追加の可能性がございます。 会社情報 【会社名】 株式会社EARTHBRAIN 【商号】 株式会社EARTHBRAIN（英名：EARTHBRAIN Ltd.） 【所在地】 〒106-6029 東京都港区六本木一丁目6番1号 泉ガーデンタワー 29階 【代表者】 代表取締役会長　四家 千佳史 代表取締役社長　小野寺 昭則 【設立日】 2021年7月1日 【資本金等】 368.7億円（資本準備金含む） 【事業内容】 建設業向けデジタルソリューション（現場可視化デバイス、プラットフォーム、アプリケーション）の開発、提供、保守など 【従業員数】 約200名