・セグメンテーション・物体検出・分類モデルの開発・学習・評価

・推論パイプラインの設計/実装/本番運用

・アノテーションデータの品質管理・データセット設計

・既存パイプラインの改善・最適化(精度・速度)

・アノテーターチームへの技術的サポート・ガイドライン整備

・プロダクト開発チームと連携した機能開発・技術的支援

【必須条件】

・■機械学習・モデル開発

・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる

・セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある

・評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる

・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等)

・データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応)

・■データ処理

・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等)

・アノテーションデータの品質管理ができる

・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる

・■インフラ・クラウド

・AWSの実務経験がある(S3/EC2/ECS/Batch/Lambdaなどのいずれか)

・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

【歓迎条件】

・■モデル・アーキテクチャ

・セグメンテーションモデルの実装経験(SAM2・SegFormer・Mask2Former等)

・物体検出モデルの実装経験(GroundingDINO・YOLO系等)

・トラッキングモデルの実装経験(ByteTrack・DeepSORT等)

・動画処理パイプラインの設計/実装経験

・fine-tuning・転移学習の実務経験

・■MLOps

・実験管理ツールの使用経験(MLflow・Weights & Biases等)

・モデルのバージョン管理の経験(Gitタグ・セマンティックバージョニング)

・推論パイプラインの本番運用経験

・バッチ推論・GPU最適化の経験

【単価】

80万円〜110万円

【稼働日数】

週4日〜週5日