【Python/AI】次世代AIテーマ検討およびPoC推進案件・求人

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案件詳細: ドラレコ映像や音声など、車載環境から得られる複雑なマルチモーダルデータを活用し、次世代のAIテーマ検討およびPoCを推進するマシンラーニングエンジニア（MLE）を募集します。 2026年度上期に予定されているマルチモーダル（VLM/音声）の実装フェーズを見据え、モデルの選定から評価パイプラインの構築、ステークホルダーへの技術提言まで、PoCの「心臓部」を担っていただくミッションです。
開発言語: Python AWS Linux Azure GCP TensorFlow PyTorch 機械学習 AI
必須スキル・経験: Pythonを用いたAIモデルの学習・評価の実務経験画像・動画データの取り扱い経験（OpenCV等を用いた前処理、推論、評価の実装力）自律的な課題解決能力（未確定な要件に対し、技術的側面から論点を整理し、実装に落とし込める方）
尚可スキル・経験: マルチモーダル（VLM等）への知見（CLIP等の埋め込みモデル活用やFine-tuningの実績）音声データ（ASR/音声解析）の取り扱い経験車載データ特有のドメイン知識（CANデータ、GPS等のタイムスタンプ同期、センサーログの紐付け）最新論文の調査・選定能力（CVPR/ICCV等の動向に基づいた最適な手法の提案）クラウド環境（AWS/GCP/Azure）を用いたGPUリソースの管理・構築経験
職種・ポジション: AIエンジニア機械学習エンジニアデータ周りエンジニア
業界: 製造・メーカー
募集背景: 2026年度上期に予定されているマルチモーダル（VLM/音声）の実装フェーズを見据え、モデルの選定から評価パイプラインの構築、ステークホルダーへの技術提言まで、PoCの「心臓部」を担っていただくミッションです。
開発環境: 言語: Python - 主なライブラリ: PyTorch / TensorFlow, Hugging Face (Transformers/Accelerate), OpenCV - AIモデル: VLM (CLIP, BLIP-2 etc.), ASR (Whisper etc.) - 環境: LinuxベースのGPU計算環境、GitHub、プロジェクト管理ツール
精算基準時間: 160時間
参画時期: 2026/03
出社頻度: フルリモート
面談回数: 2回
商談方法: オンライン
PC貸与: あり
服装規定: なし
最終更新日時: 2026/02/19 23:00:21

おすすめポイント

車載データは、複雑な情報を多角的に捉えることで、次世代の自動運転や高度な運転支援システムの実現に不可欠な要素となります。本案件は、これらのマルチモーダルデータを活用し、AIの新たな可能性を探求するPoCを推進する重要なプロジェクトです。マシンラーニングエンジニアとして、最先端の技術を駆使し、車載AIの未来を切り拓く経験が得られるでしょう。

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