【AI/画像認識】コンテンツモデレーションシステム開発案件・求人

業務委託

東京都広尾駅

~ 740,000円/月額※平均単価を表示実際はスキルによります

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案件詳細: ファンクラブSNS向けのAIシステム開発・運用。画像・動画データを用いた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、データセット設計や品質管理を担当します。
開発言語: Python AWS Linux Docker Git PyTorch 生成AI 機械学習 AI OpenCV ファインチューニングシステム開発 web 制作アノテーション
必須スキル・経験: PyTorchを用いたモデルの学習・評価デバッグ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 IoU・Precision Recall・F1等の評価指標の設計・実装学習パイプラインのバグ特定・修正経験データセット設計経験 (Train／Val／Test分割, クラス不均衡対応) OpenCV・ffmpeg等を用いた画像・動画データの前処理経験アノテーションデータの品質管理経験 Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装 AWSの実務経験 (S3・EC2・ECS・Batch・Lambda等いずれか) Dockerを用いた環境構築・実験実行経験
尚可スキル・経験: SAM2・SegFormer・Mask2Former等のセグメンテーションモデル実装経験 GroundingDINO・YOLO等の物体検出モデル実装経験 ByteTrack・DeepSORT等のトラッキング経験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 MLflow・Weights & Biases等の実験管理ツール使用経験 Gitタグ等を用いたモデルのバージョン管理推論パイプラインの本番運用経験バッチ推論・GPU最適化経験
職種・ポジション: AIエンジニアシステムエンジニア(SE)フルスタックエンジニアデータ周りエンジニア
業界: WEBサービス
募集背景: アダルトコンテンツを含むファンクラブSNS向けのAIシステム開発・運用案件です。
開発環境: AWS (S3, EC2, ECS, Batch, Lambda等) Docker
精算基準時間: 160時間
参画時期: 2027/01
チーム規模: 10人
勤務時間: 10:00～19:00想定
現場の雰囲気: 広尾
出社頻度: フルリモート
面談回数: 1回
商談方法: オンライン
PC貸与: なし
案件公開日時: 2026/08/24 10:30:36

おすすめポイント

ファンクラブSNSのコンテンツモデレーションにおいて、画像・動画認識技術の活用は、ユーザー体験の向上とプラットフォームの健全性維持に不可欠です。本案件は、最先端のAI技術を駆使して、効果的なコンテンツ管理システムの構築に貢献する機会を提供します。 AIエンジニアとしての専門性を活かし、安全で魅力的なオンラインコミュニティの実現に貢献できる、やりがいのあるプロジェクトです。

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