【米国大学発ロボットベンチャー。模倣学習キット・視触覚基盤モデル開発をリード】AI/Robotics Engineer大募集！

【FingerVisionについて】

FingerVisionは、カーネギーメロン大学発のロボティクススタートアップです。
世界初の“視触覚センサ”技術を軸に、繊細な作業を自律的にこなすロボットを開発。物流・製造業における“人手でしかできない作業”を、テクノロジーの力で塗り替えていきます。
2025年デザイン & イノベーション アワード 優勝、CES Innovation Awards 受賞、J-Startup2023選定、フードテックグランプリ2022＠TECH　PLANTERでの企業賞受賞、HONGO AI2022 Award受賞など、数々の実績を積み重ねております。
貴方の才能を活かし、当社と共に成長していく喜びを共有できることを楽しみにしています！
当社の詳細なミッション、ビジョン、バリューについては こちら をご参照ください。

FingerVision ウェブサイト：　https://www.fingervision.jp/about

【About FingerVision】

FingerVision is a robotics startup born out of Carnegie Mellon University.
This breakthrough of the world’s first “vision-based tactile sensor” technology allows us to develop robots that autonomously handle delicate, complex tasks—the kind that were once thought to require a “human touch.” From logistics to manufacturing, we are leveraging technology to redefine the boundaries of what automation can achieve.

Our rapid growth and innovation are backed by a track record of global excellence:

Winner, 2025 Design & Innovation Awards
Honoree, CES Innovation Awards
Selected, J-Startup 2023
Corporate Award Winner, Food Tech Grand Prix 2022
Winner, HONGO AI 2022 Award

We are looking for visionary talent to join us in our journey. We invite you to bring your unique skills to FingerVision and share in the excitement of scaling a global deep-tech leader.

Learn more about our Mission, Vision, and Values at https://www.fingervision.jp/en/about

【FingerVisionの技術内容】

FingerVisionのコア技術は、視覚と触覚を融合させた世界初の「視触覚センサ」。
画像処理と触覚技術の融合により、人間の“感覚”を超えていくことが可能になりました。このまったく新しいセンシング技術は、次世代ロボットの開発はもちろん、社会課題の解決にも応用が広がっています。
コア技術である視覚と触覚を一体化させた「視触覚センサ」は、画像処理と触覚技術の融合により、人間の感覚を超えた可能性を秘めています。新しいコンセプトのセンサ技術により、次世代のロボット応用から社会問題の解決まで幅広く展開できます。

【FingerVision Technology】

FingerVision core technology: the world’s first "vision-based tactile sensor”-a seamless fusion of computer vision and tactile sensing. By integrating image processing with advanced tactile technology, we have unlocked capabilities that transcend the limits of human perception. This revolutionary sensing paradigm is not only driving the development of next-generation robotics but is also being deployed to solve complex global challenges across diverse industries.

【募集背景】

FingerVisionの視触覚センサ搭載グリッパ × 模倣学習を組み合わせた国内唯一のロボットアームシステム「FV模倣学習キット」の開発を加速するため、AIモデル開発を中心的に牽引するエンジニアを募集します。

他社が触覚なしの模倣学習システムを席巻する中、「触覚センサによる接触制御がContact-richタスクの成功率を定量的に向上させる」という事実を製品に組み込み、日本の模倣学習スタンダードとして社会実装していく職務です。

【Background of Hiring】

We are looking for an engineer to lead AI model development and accelerate the growth of the FV Imitation Learning Kit — Japan's only dual-arm robot system that integrates a visuotactile sensor-equipped gripper with state-of-the-art robot learning.

While competitors dominate the space with sensor-free imitation learning systems, our core thesis is clear: tactile sensing quantifiably improves success rates on contact-rich tasks. Your job is to turn that thesis into a product, and that product into a global market standard.

Join us at the forefront of a fast-evolving global market to challenge the boundaries of tactile-based innovation. At FV, our obsession is field-ready robotics—we don’t just conduct research; we consistently bridge the gap between theory and practical, real-world impact.

【仕事内容】

ミッション：視触覚センサと模倣学習を融合した次世代ロボットシステムの開発をリードし、「触れることで動作精度が上がる・出来なかった動作を可能にする」という技術的差別化を製品・事業に体現し、顧客の課題を解決する。

＜技術戦略のオーナーシップ＞
触覚模倣学習・VTLAといった触覚ロボット学習の最前線技術を選定・評価し、プロダクトへの適用方針を自ら決定する。技術ロードマップを描き、チーム全体の開発方向を導く。事業の初期フェーズを技術面から支えるコアメンバーとして事業全体に影響を持つ。

＜製品の中核AIシステムの設計・開発＞
遠隔操作によるデータ収集パイプラインからモデル学習・推論・現場デプロイまでの全工程を担う。視触覚センサ・カメラ・ロボットアームを統合し、Pick-placeやContact-richなタスクを高い再現性で自動化するシステムを構築する。

＜顧客共同開発のリード＞
製造業・食品・物流など多様な業界の顧客と直接向き合い、現場タスクの視触覚模倣学習モデル・システムをゼロから開発する。技術者として顧客の課題を解析し、UI／運用ツールの整備までを含んだPoC設計から実証まで一気通貫でリードする。

【Role】

Mission: Lead the development of a next-generation robot system that fuses visuotactile sensing with imitation learning — making it possible for robots to do what was previously impossible through touch — and deliver that capability as a product that solves real customer problems.

Evaluate and select frontier techniques in tactile robot learning — including visuotactile imitation learning and VTLA (Vision-Tactile-Language-Action) models — and set the product's technical direction. Define the technology roadmap and guide the engineering team. As a founding core member, you will have outsized influence on both the technology and the business.

<Design & Build the Core AI System>
Take end-to-end ownership across the full development stack: tele-operation and data collection pipelines, model training, inference, and production deployment using FingerVision. Integrate visuotactile sensors, cameras, and robot arms into a unified system that automates pick-and-place and contact-rich tasks (grasping, insertion, cable routing, etc.) with high repeatability.

Work directly with customers across manufacturing, food, and logistics to develop visuotactile imitation learning models and systems for real-world tasks from scratch. Diagnose customer problems as a technical expert, design PoC experiments, and drive end-to-end delivery from proof-of-concept to field deployment, which requires UI/operation tools.

【必須スキル・経験】

• PythonまたはC++での開発経験、Linux環境での開発経験
• ロボットマニピュレーションの深い理解と実装経験
• 模倣学習または強化学習を用いたロボット制御システムの実装経験
• ROS / ROS2を用いたロボットアプリケーション開発経験
• PyTorchを用いた深層学習モデルの設計・学習・評価経験
• センサデータ（カメラ・力覚・触覚等）を扱ったシステム開発経験
• コンピュータビジョン（DL・Legacy CV）の深い理解と実装経験

【Requirements MUST】

• Proficiency in Python or C++ and experience in Linux-based development
• Deep understanding of robot manipulation with hands-on implementation experience
• Experience building robot control systems using imitation learning or reinforcement learning
• Practical experience developing robotics applications with ROS or ROS2
• Proficiency in deep learning model design, training, and evaluation using PyTorch
• Experience building systems that process sensor data (cameras, force/torque, tactile sensors)
• Deep understanding of computer vision — both deep learning-based and classical CV — with implementation experience

【歓迎スキル・経験】

• ACT・Diffusion Policy・VLA等のロボット学習手法の実装・論文実装経験
• 双腕遠隔操作システムを用いたモデルの学習・運用経験、遠隔操作システムの構築経験
• 触覚センサを用いた動作学習の経験
• 産業、協働ロボットの現場実装経験

【Requirement WANT】

• Implementation experience with ACT, Diffusion Policy, or Vision-Language-Action (VLA) models
• Experience training and deploying models with dual-arm teleoperation systems, or building teleoperation systems from scratch
• Experience with robot motion learning using tactile sensors
• Field deployment experience with industrial or collaborative robots

【求める人物像】

• 視触覚ロボットと学習の力で製造・物流・食品などの現場を変えることに本気でコミットできる方
• 自らロボットを動かし、データを設計し、結果にオーナーシップを持てる方
• スタートアップの不確実性・スピード感の中で技術判断を下し続けられる方
• 技術に閉じず、事業・顧客・市場全体を視野に入れて開発できる方

【Who fits this position？】

• Genuinely committed to transforming manufacturing, logistics, and food production through visuotactile robot learning
• You move fast — you run robots, design datasets, and take full ownership of outcomes
• Comfortable making technical decisions under ambiguity in a fast-moving startup environment
• You think beyond code: you care about customers, markets, and business impact

ポジションの魅力

• グローバルでの技術競争が激しく、トレンドの変化も速いPhysicalAIの領域において、競合の多くが触覚なしのシステムを展開する中、FingerVisionでは視触覚センサを活用した模　倣学習という独自の技術領域で最先端技術にチャレンジできます。
• FingerVisionは研究開発にとどまらず、製造業・食品業界など複数の業種における現場実装　への拘りを持ち，実績も多数出してきました。技術の実用化にこだわった開発スタイルのもと、モデルの設計から顧客の現場への導入まで一気通貫で関わることができます。
• 中長期では、視覚・触覚・言語を統合したVTLAなどの基盤モデルの開発を見据えており、未だ世界的にも実用化が進んでいないこの領域に、現場データを持つ強い立場から取り組むことができます。

Position Highlights

• While the world is crowded with sensor-free systems, we are carving out a unique path with Vision-base-tactical sensing. Join us to lead the charge in Imitation Learning within the high-stakes, rapidly shifting Physical AI market.
• R&D to Real-World Implementation. FingerVision is deeply committed to field implementation, boasting a proven track record in industries such as manufacturing and food processing. You will experience the full development lifecycle—from model design to onsite deployment—with a relentless focus on practical application.
• Our mid-to-long-term vision includes developing multimodal foundation models like VTLA. From our strong position of having proprietary field data, you can spearhead the commercialization of technologies that have yet to be fully realized globally.