ものづくりの仕事を、ワクワクで溢れさせる

日本の製造業では、いまもなお負担の大きい作業が人の手に委ねられています。
そこに人手不足が重なり、現場の負担はさらに増し、
本来もっと時間を注ぐべき「創造的な仕事」に専念できない状況が生まれています。
私たちは、この「きつい・大変な仕事」をAIによって自動化することで、
人が本来の「ものづくり」に専念できる未来をつくります。
ワクワクする仕事で溢れた製造業。
それこそが、Olloが目指すものづくりの未来です。

株式会社Ollo（オロ）

東京大学 松尾研究室発のAIスタートアップです。

株式会社Olloは、日本のAI研究を牽引する東京大学・松尾研究室のメンバーを中心に、2019年2月に​設立されたスタートアップです。世界最先端のAI技術を追求するエンジニアチームと、製造現場を知り尽くした経験豊富なビジネスチームが一体となり、「最先端のAI技術」を「現場で使えるソリューション」として提供しています。

仕事内容

【長期インターンシップ】ロンボティクスエンジニア
Physical AI モデルの研究開発を本気で勉強したい、最新技術を活用したプロダクトを構築してみたい、やる気のある学生を募集！

【株式会社Ollo】
株式会社Ollo（オロ）は、2019年に東京大学 松尾研究室のメンバーを中心に設立された、製造業向けAIスタートアップです。 「ものづくりの仕事を、ワクワクで溢れさせる」をミッションに掲げ、作業分析AIソフトウェア「Ollo Factory」を開発・提供しています。 代表の川合は松尾研究室出身のエンジニアであり、いまもコードを書き続けています。Ollo Factoryは、日産自動車・スズキをはじめとする国内最大手自動車メーカーに採用され、現在では世界40ヶ国・10,000現場以上で利用されるグローバルプロダクトへと成長しています。

【募集背景】
Olloは、製造現場の作業映像を「見て・理解する」AIから、「見て・理解し・動かす」AIへの進化を推進しています。これまで培ってきた製造業に特化した動画認識AI・VLM技術をもとに、実際の生産ラインで動くロボットの開発を行っています。この新領域を切り拓く中核メンバーとして、ロボティクスエンジニアを募集します。

【業務内容】

Physical AI モデルの研究開発
▪️VLA（Vision-Language-Action）/ World Action Model の設計・学習・評価
・製造現場の作業映像と動作指示から、ロボットの行動系列を生成するモデルの構築
・物理法則・環境制約を考慮したワールドモデルをベースとした行動系列予測モデルの構築
・製造現場の自動化実装

▪️製造ラインにおける組立・検査・搬送等のタスク自動化に向けたAIモデルの開発
・製造ドメイン特化の学習データセット設計・構築
・多様な現場環境（照明・カメラ角度・作業内容・ワークの種類）に対応するロバスト性の向上
・Sim2Real パイプラインの構築

▪️物理シミュレータ（NVIDIA Isaac Sim、MuJoCo 等）を用いた学習環境の構築
・シミュレーション上で学習したポリシーの実機デプロイと評価ループの設計
・学習データ基盤の整備

▪️テレオペレーションや実演データの収集・管理パイプライン構築
・動画-行動軌跡ペアデータ、指示文-動作ペアデータなどマルチモーダル学習データの設計
・合成データ生成（Synthetic Data）による学習データ拡張

【必須要件】

以下のいずれか、または複数の実務経験（1年以上）もしくはそれに準ずる研究実績：
・Python を用いたソフトウェア開発経験（1年以上）
・Deep Learningフレームワーク（PyTorch 等）の実践的な利用経験

以下のいずれか1つ以上：
・動画・画像認識（物体検出、行動認識、セグメンテーション等）の研究・開発経験
・VLM / VLA / マルチモーダルモデルの学習・ファインチューニング経験
・LLM のファインチューニング・プロンプトエンジニアリング・RAG 等の実装経験
・強化学習または模倣学習の実装経験
・ロボティクス領域でのソフトウェア開発経験（ROS/ROS2、制御系等）

【開発環境】
AI / ML: Python, PyTorch, Tensorflow, Hugging Face Transformers, DeepSpeed
エッジ推論: TensorRT, ONNX Runtime, LiteRT (旧 TFLite)
インフラ: AWS, GCP, 社内GPUサーバー
コード管理: GitHub
コミュニケーション: Slack
ドキュメント管理: Notion
コーディング支援: GitHub Copilot, Claude Code, Codex