MLOps・データ基盤エンジニア（ロボティクス）

募集背景 ABEJAでは、ロボット実機を用いた研究開発を進める中で、ロボット実機から発生する大量のデータを扱うための基盤整備を進めています。今後のVLAモデル開発におけるMLOpsにおいて、戦略上重要なコンポーネントとなります。 ロボットから取得される映像、LiDAR、制御ログなどのデータは、容量が大きく生成頻度も高いため、単純なファイル保存や場当たり的な構成では、開発や検証のスピードを維持できません。 今後のデータ量増加を見据え、安定してデータを取り込み、必要なタイミングで検索・再利用できる構成を初期段階から設計する必要があります。こうした基盤は、後からの作り直しが難しく、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウドを含めた全体構成を踏まえた設計・運用が求められます。 本ポジションでは、このインフラ／データ基盤を主軸に、設計・構築・運用を担っていただきます。将来的には、その基盤の上で動くアプリケーションやツールの開発にも関わっていくことを想定しています。 ミッション 「ロボットとクラウドを繋ぐ堅牢な基盤を構築し、大規模ロボット基盤モデル開発を加速させる」 まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ／基盤の中核を担っていただきます。その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。 業務内容 主に担っていただく領域（インフラ軸） ハイブリッドクラウド／オンプレミス環境の設計・構築・運用 ロボット実機、オンプレミス環境（ストレージ・GPUサーバー）、クラウド(AWS等）を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化 技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築 仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する 将来的に期待する役割（フルスタック方向） ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発 ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面 フロントエンド（React / TypeScript） バックエンド（Go / Python） 大規模データ基盤の設計・運用（★他メンバーと協働） ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計 ワークフローエンジン（Airflow , Dagster）を用いたワークフロー定義 学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築 データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築 ※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。 あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） インフラを起点にフルスタックへ成長できる 単なる運用ではなく、設計・技術選定から関われます 「モダンデータ基盤 × ロボティクス」という希少領域 Webログではなく、物理世界データを扱う高難度なデータエンジニアリング 大規模プロジェクト × スタートアップ的スピード 技術選定や設計判断がそのまま標準になるフェーズ 研究とプロダクトの間に立つポジション 研究成果を動くシステムとして社会実装する役割 採用要件 必須要件 インフラ／基盤エンジニアリングの実務経験 インフラ／基盤エンジニアとして、Webサービスやバッチシステムのデプロイ経験 クラウド環境 or オンプレ環境問わず コンテナ技術（Docker等）の本番利用経験 画像や動画等のサイズが大きなファイルを扱ったシステムの設計開発・経験 数十GBのファイルの転送・解析・分析・変換等を行った経験 歓迎要件 Webアプリケーション開発・運用経験 React / TypeScript / Go / Python 等 コンテナ管理基盤の実運用経験 Kubernetes等 データプラットフォーム技術の利用経験 Apache Iceberg / Spark / Flink / Trino 等 ロボティクス関連技術への関心・知識 ROS2 など 人物イメージ 複雑で未整理な状況を、構造として整理することに価値を感じる方 インフラを「作って終わり」ではなく、使われ続ける前提で考えられる方 研究者やアプリケーション開発者と対話しながら仕事を進められる方 不確実性の高い環境を前向きに楽しめる方