GROOVE X のサマーインターンシップで LOVOT の開発に携わってみませんか

概要

こんにちは。ソフトウェアエンジニアの id:iizukak です。

GROOVE X では今年からサマーインターンシップの形式でインターン生の一括募集を行うことにしました！

今までも、参加されたインターン生の新鮮なアイディアに社員が影響されたり、独自性の高い成果が出たりと、インターン生による良い影響が多くありました。現在、GROOVE X では AI を活用した開発を推し進めている最中であり、AI の支援によってインターン生が活躍していただける機会はどんどん増加していると感じています。

また、GROOVE X では、OS レイヤーからクラウドレイヤーまで、多様なエンジニアが密に連携を行って LOVOT を作っています。日常の仕事の中で、これほど多様なエンジニアと交流できる会社はそれほど多くないかもしれません。

興味を持たれた方は以下の求人票をチェックしてみてください！

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インターンシップ求人一覧 | GROOVE X株式会社

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プロジェクト一覧

サマーインターンシップでは、以下にリストするプロジェクトに取り組んでいただきます。興味のあるプロジェクトがありましたら、ぜひリンク先で詳細をご覧ください。

AI技術を活用したテクニカルサポートシステムの開発

AI技術を活用した、新しいテクニカルサポート用の支援システムを開発していただきます。

LOVOTのテクニカルサポートでは、お問い合わせ内容、検査結果、ログ、メトリクスなどの様々なデータを用いて、トラブルの原因を探ります。本テーマでは、今まで分散していた各種データを一箇所に集約して表示し、さらにAIによって得られた示唆を表示したり、ユーザがAIとの対話で新しい示唆を得られることを目標とします。

AI技術を活用したテクニカルサポートシステムの開発(本社)の採用情報 | GROOVE X株式会社

画像認識モデルの精度評価とエッジデバイス上での推論速度評価

LOVOTに搭載する機械学習モデルを評価していただきます。 LOVOT 上では機械学習を利用した様々な画像認識モデルが動作しています。本テーマでは、物体検出および顔識別をターゲットタスクとして、様々なモデルの精度と、LOVOT に搭載されている Jetson 上での推論速度を評価します。

具体的には以下のような仕事が含まれる想定です。

エッジデバイスにデプロイ可能なモデルの調査
LOVOT で撮影した画像による精度評価
TensorRT への変換プログラムの実装
Jetson 上での推論速度評価

画像認識モデルの精度評価とエッジデバイス上での推論速度評価(本社)の採用情報 | GROOVE X株式会社

Development of Robotics Localization System

This role is centered on optimizing the localization and mapping system for LOVOT and developing essential monitoring tools to track its performance. LOVOT perceives its environment using a variety of sensors, with cameras providing rich data for understanding surrounding space and people. Operating within diverse home environments presents unique challenges, making the continuous enhancement of LOVOT's spatial awareness, navigation accuracy, and overall performance critically important. In this theme, you will build and demonstrate software to improve LOVOT's localization system, or evaluate the system, on the following topics: Develop a "ground truth" data collection system to compare LOVOT's localization with actual measurements. Implement image recognition to identify moving objects and furniture and mark these items on the map. Implement a Visual Place Recognition task based on neural networks. Optimize LOVOT Visual SLAM.

Development of Robotics Localization System(本社)の採用情報 | GROOVE X株式会社

強化学習によるLOVOTの移動能力の向上

強化学習を用いて、LOVOTの移動能力の向上に取り組んでいただきます。 LOVOTは家庭環境という多種多様な環境で転倒することなく、かつ生物らしい特性を持った動作をし続ける必要があります。本テーマでは、移動性能にフォーカスして、多種多様な環境に適用させていくために、強化学習を使って、以下のような内容に挑戦していただきます。