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【 Python / AWS / Docker 】 機械学習エンジニア

職務内容

クリエイタープラットフォームのAIチーム向けAIシステムの開発案件です。
主に以下業務を担当いただきます。
・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

担当工程
・実装
・テスト

求めるスキル

必須スキル
・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる経験
・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
・評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる経験
・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)経験
・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)経験
・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等)経験
・アノテーションデータの品質管理ができる経験
・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる経験
・AWSの実務経験(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経験

歓迎スキル
・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
・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