クリエイタープラットフォーム「国内No.1のファンクラブSNS」AIチーム/コンテンツモデレーション向けAIシステム開発・運用

■内容:
・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
※開発体制は少数精鋭。自ら提案・改善しながらプロダクト成長に関われる環境
※モデル開発・評価設計・推論パイプライン改善のいずれか、または複数領域を担当
<必須スキル>
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
<尚可スキル>
■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
<求める人物像>
記載なし(少数精鋭体制のため、自ら提案・改善しながらプロダクト成長に関われる方)
■環境:
PyTorch / OpenCV / ffmpeg / Python / AWS(S3・EC2・ECS・Batch・Lambda 等) / Docker
■予算:
65万~105万※時給精算
■リモート:
フルリモート相談可(業務内容・稼働日数に応じて柔軟に対応)
拠点:広尾オフィス
■その他
期間:ASAP
就業時間:原則平日の日中(10:00〜19:00想定) ※フレキシブルな時間帯でも相談可能/稼働日数:週4日以上から相談可
面談回数:1回
勤務地:広尾オフィス(フルリモート相談可)
PC貸与:無
※アダルトコンテンツが含まれます。(事前に意向確認をお願いします)

募集条件

• 休日：土曜日・日曜日