Physical AI Platform Engineer ― AIがロボットを動かすための基盤をつくる

AIモデルの精度は出た。シミュレータでも動いた。

それなのに、実機に載せた瞬間に動かなくなる。

Physical AIの開発をしていると、この壁に必ずぶつかります。

原因はモデルそのものではありません。

学習に使ったアセットのバージョン、GPUドライバ、シード値、

Runtimeの起動順序。そうした「モデルの外側」がバラバラだからです。

アプリズムはいま、この問題そのものを解くための開発基盤

「Physical AI IDE」をつくっています。

■ つくっているもの

ロボット、産業装置、ドローン、ヒューマノイドを対象に、

シミュレーション、AI学習、評価、モデル管理、Sim2Real、

そして実機へのデプロイまでを、一つの基盤に統合します。

ブラウザからプロジェクトを作り、ロボットとセンサーを登録し、

タスクと安全条件を定義して実行する。

GPU使用率もVRAMも失敗理由も、同じ画面で確認できる。

合格したモデルだけが、SIL、HIL、そして実機へと昇格していく。

開発者がDockerや個々のRuntimeの起動方法を意識しなくていい環境。

そこを目指しています。

内部ではControl Planeを中心に、Isaac Lab、Genesis、Isaac Sim、

VLM/VLA、ROS 2といったRuntimeを疎結合に分離しています。

IDEからでもCLIからでもCIからでも、同じAPIを叩けば同じ結果が出る。

そういうアーキテクチャです。

■ RTX 4090が、一枚

今回の基準環境は、RTX 4090 24GBを1枚積んだLinuxワークステーションです。

巨大なGPUクラスタはありません。

この一枚の中で、VRAMをどう管理し、GPUをどう排他制御し、

シミュレーションとVLM/VLAをどう共存させ、

それでいて再現性をどう担保するか。

制約があるからこそ、設計で殴るしかない。

ここが、このプロジェクトのいちばん面白いところだと思っています。

■ 「動けばOK」では済まない

Physical AIは、普通のWebサービスとは決定的に違います。

AIの出力が、そのままロボットの動作になるからです。

だから、モデルが出したActionをそのまま実機に渡しません。

スキーマ検証を通し、ポリシーアダプタを通し、セーフティフィルタを通す。

速度、加速度、トルク、動作範囲、衝突、ウォッチドッグを管理する。

そして非常停止は、IDEやAPIとは独立したハードウェアパスに置きます。

ソフトウェアが落ちても止まる、という設計です。

こういう「止め方」から考える仕事は、そう多くありません。

■ 「昨日は動いたのに」をなくす

Gitのコミット、コンテナのダイジェスト、lockfile、スキーマバージョン、

DBマイグレーション、モデルのリビジョン、アセットとデータセットのハッシュ、

シード値、GPUとドライバの情報。

これらをRun Manifestとして丸ごと記録し、

同じ条件を後から再現できるようにします。

再現性は、Physical AIでは品質そのものです。

■ 全部できる必要は、ありません

この領域は、AI、バックエンド、GPU、シミュレーション、

ロボティクス、制御、データ基盤が交差します。

全部わかる人は、たぶんどこにもいません。

ROSは強いけれど、バックエンドはこれから。

PythonとFastAPIは得意だけれど、ロボティクスは未経験。

Isaac LabとRLは詳しいけれど、Web開発の経験は少ない。

GPUとCUDAとLinux基盤には自信がある。

そういう方を歓迎します。

一つの軸を持ちながら、隣の領域に踏み込んでいける人と組みたい。

必須は、Pythonでの開発経験、Gitでのチーム開発、Linux環境、

APIまたはWebバックエンドの経験、Dockerを使った開発。

そのうえで、上に挙げたどれか一つが強ければ十分です。

■ こんな方と話したいです

・ロボット×AIに本気で取り組みたい

・モデルだけでなく「基盤」をつくりたい

・GPUやCUDAを深く理解したい

・ROS 2やシミュレーションを実システムに組み込みたい

・OSSを組み合わせて大きなシステムを設計したい

・研究成果を、実際に動くものにしたい

・「言われた機能を作る」開発から卒業したい

■ まずは話しませんか

Physical AIには、まだ完成された答えがありません。

だからこそ「こうした方がいい」「この技術を使いたい」

「このアーキテクチャなら実現できる」という意見を歓迎します。

決まった設計を実装してもらう仕事ではありません。

応募を決めていなくて構いません。

「Isaac Labを触っている」「ROS 2をやっている」

「GPU基盤に興味がある」「この構想をもっと聞きたい」

その段階で、話しましょう。

現在はPhase 1、Headless Control Planeの段階です。

基盤の設計から関われる、いちばん面白いタイミングだと思います。

技術スタックや募集要項の詳細は、採用サイトに掲載しています。

https://apprhythm.net/news/physical-ai-platform-engineer/