【AI/PyTorch】コンテンツモデレーションAIシステム開発案件・求人

クリエイタープラットフォームにおけるコンテンツモデレーション向けAIシステムの開発・運用業務です。 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・本番運用などを行います。 アノテーションデータの品質管理やデータセット設計、既存パイプラインの改善・最適化（精度・速度）も担います。 開発体制は少数精鋭で、自ら提案・改善しながらプロダクト成長に関われる環境です。

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) 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 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

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

WEBサービス

ファンクラブSNS向けコンテンツモデレーションAIシステム開発・運用案件です。 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いただきます。 開発体制は少数精鋭で、自ら提案・改善しながらプロダクト成長に関われる環境です。

AWS (S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda) Docker

160時間

2027/01

2人

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

フルリモート

1回

オンライン

なし

なし

2026/05/28 04:15:32