■ APTOについて
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。
クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。
主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるSaaS、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。
また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。

■ 募集背景
AI活用の拡大に伴い、企業のAI開発プロジェクトはPoCから本格運用フェーズへと移行しています。
その中で、データ収集・アノテーション・品質管理・納品までを一貫して設計・推進できるプロジェクトマネジメントの重要性が高まっています。
顧客のAI開発成功を支えるデータプロジェクトをリードするため、新たにプロジェクトマネージャーを募集します。

■ このポジションの魅力
・AI開発の根幹を支えるデータプロジェクトに深く関われる
・顧客企業のAI活用を成功に導く重要な役割を担える
・営業・開発・オペレーションを横断したプロジェクト推進ができる
・業界横断で多様なAIユースケースに携われる
・LLM／RAG／VLMなど次世代AI領域の案件に関与することができる

• ■ ポジション概要
• 企業のAI開発におけるデータプロジェクトの推進責任者として、要件整理から設計、進行管理、品質担保、納品までを一貫して担っていただきます。
• 顧客・社内メンバー・外部作業者を横断的に連携しながら、AI開発に不可欠な高品質データの安定供給を実現するポジションです。
• ■ 業務内容
• ・顧客のAI開発目的に基づくデータ要件の整理・仕様設計
• ・データ収集／アノテーションプロセスの設計・改善
• ・プロジェクトの進行管理（スケジュール／品質／コスト）
• ・社内外ステークホルダーとの調整・コミュニケーション
• ・クラウドワーカー活用体制の構築・運用管理
• ・成果物の品質評価・納品管理
• ・プロジェクトナレッジの蓄積と標準化

■ 募集背景
現在のAI開発において、最も重要でありながら、最も未整備な領域はモデルではなく 「データ」 にあります。

実際、AIプロジェクトの開発工数の大半は、データ収集・整形・アノテーション・品質管理・運用設計といった
データ準備工程に費やされており、多くの企業がこの領域の難易度の高さによってAIを実運用まで到達させることができていません。

APTOは、この構造的な課題に対し、AIデータ生成・管理プラットフォームを提供すると同時に、
顧客ごとのAI開発におけるデータ基盤設計・運用設計までを担うことで、企業がAIを実用化できる状態をつくることをミッションとしています。

現在はプロダクトの本番利用拡大に加え、LLM・画像認識・業務自動化など多様な領域でのAI開発支援プロジェクトが急増しており、

・顧客課題に応じたアーキテクチャ設計
・プロダクトの進化を見据えた技術判断

を横断的に担えるエンジニアが不足しています。

そこで今回、AIデータ基盤の設計責任を担いながら、顧客AIプロジェクトの技術パートナーとして関わるリードエンジニアを募集します。
顧客の業務構造やAI活用の目的を理解し、最適なソリューションを共に設計していくことが求められます。

■ 具体的な業務内容
・大規模データ運用を前提としたアーキテクチャ設計
・顧客AIプロジェクトにおける技術提案およびPoCの実装
・顧客との技術ディスカッションおよび要件整理
・クラウド環境におけるソリューションの設計・運用
・プロダクトのスケールに伴う技術的ボトルネックの解消

■ このポジションの難易度と面白さ
本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します。

例えば、
・顧客ごとに異なるAI開発プロセスへの適応
・ Computer vision、LLMなどの領域で最先端研究へのキャッチアップ
・ 自律運転、LLM(VLM、RAG)、Phycial AI(ロボティクス)などの幅広い課題

といった、AI開発特有の複雑な問題に向き合うことになります。

一方で、それらを解決することで、AIが実際に社会で使われる状態を技術的に支えることができるという極めて大きなインパクトを持つポジションです。

■ このポジションで得られるもの
・プロダクト開発と顧客プロジェクトの両面における技術判断経験。
・技術選定やアーキテクチャ設計を主導する裁量。
・将来的にTech Leadやアーキテクトとして成長できる環境。

■ APTOについて
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。
クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。
主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるAIデータプラットフォーム、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。
また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。

■ 募集背景
生成AIの次のテーマとして、ロボティクス・自動化・実世界AIを含む「Physical AI」が急速に注目されています。

その中で重要になるのが、
“AIが現実世界を理解し、制御するためのデータ”
です。

特にロボティクス領域では、実世界だけで十分なデータを集めることが難しく、シミュレーション環境を活用した合成データ生成の重要性が急速に高まっています。

APTOでは現在、
・Isaac Sim
・MuJoCo
・シミュレーション環境
・Synthetic Data
・Sim2Real
・Cosmos

などを活用しながら、Physical AI向けデータ生成基盤の構築を推進しています。

今回募集するポジションでは、ロボティクス向けシミュレーション環境の構築から、AI学習用データ生成、シナリオ設計、Sim2Real改善までを担っていただきます。

単なるシミュレーション開発ではなく、
「AIが現実世界で機能するために、どのようなデータが必要なのか」
を考えながら、0→1で基盤を作っていくフェーズです。

■ 業務内容
・Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築
・ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装
・実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善
・学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計
・MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証

■ 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる
・単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる
・Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる

■ APTOについて
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。
クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。
主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるAIデータプラットフォーム、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。
また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。

■ 募集背景
APTOでは現在、Physical AI・ロボティクス領域への投資を本格化しています。
その中で、AIモデル開発だけでなく、実世界データを取得・制御・運用するためのハードウェア設計能力が重要になっています。

今回募集するポジションでは、
・CADを用いた機構設計
・試作
・センサー/デバイス組み込み
・筐体設計
・実機検証
・シミュレーション

などを中心に、AIチーム・ソフトウェアチームと連携しながら、Physical AIを支える実機開発を推進いただきます。
単なる受託的な設計ではなく、「AI時代に必要なハードウェアとは何か」から考え、0→1で形にしていくフェーズです。

■ 業務内容
・CADを用いた機構/筐体設計
・試作機開発、組み立て、評価
・センサー/カメラ等を含むHW構成検討
・ロボティクス関連機材の設計/改善
・AIデータ取得を目的としたデバイス開発
・ソフトウェア/AIチームとの仕様調整
・部材選定、発注、ベンダー折衝
・量産を見据えた設計改善
・PoC〜実運用に向けたHW改善
・データ拡張

■ 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、ソフトウェアと実機を横断した開発ができる
・単なるCAD設計ではなく、試作・組み立て・改善・運用まで一気通貫で関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIデータ取得やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、仕様策定・技術選定・HW構成などに大きな裁量を持てる