【Python/PyTorch】AIエンジニア/ファンクラブSNS向け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「国内No.1のファンクラブSNS」のAIチームにおいて、コンテンツモデレーション向けAIシステムの開発・運用を担っていただくポジションです。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 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です。

■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

■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

WEBサービス

ファンクラブSNSサービス向けAIシステム開発・運用

・Slack ・Notion ・Google Drive

140時間〜180時間

2027/01

少数精鋭

10:00〜19:00（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

あり

なし

2026/06/08 12:20:49