【Python/PyTorch】製造業向けマルチモーダルAI＆検索エンジン開発案件・求人

製造業データを活用した高度な検索・AI機能について、技術検証（PoC）からプロダクション環境への実装・継続的改善までを一貫してご担当いただきます。画像・テキスト・構造化データを組み合わせたマルチモーダル検索パイプラインの設計、Embeddingモデルやビジョンモデルの評価・検証、推論速度・コスト・スケーラビリティの最適化、評価基盤の構築までをリードするハイレベルポジションです。 画像およびドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・構築・最適化 Embeddingモデルを用いた検索手法の検証、ビジョン・マルチモーダルモデルの評価・活用 画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索機能の開発、前処理・特徴抽出の検証 検索精度およびモデル品質を継続評価する基盤の構築、システム最適化（推論速度・コスト・拡張性） PoCで有効性を確認したアルゴリズムのAPI化・プロダクション実装およびリリース後の継続改善

Python を用いた機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch 等を利用した Deep Learning モデルの実装・活用実績 Embedding / Vector Search に関する知識および実装経験 実データを用いて「仮説 ? 実装 ? 評価 ? 改善」のサイクルを自律的に回した経験 PoCにとどまらず、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入・実装した経験 Git / Docker / クラウド環境を利用したソフトウェア開発経験

Computer Vision / Image Retrieval（画像検索）の実務経験 ビジョン・マルチモーダルモデルの活用経験および Embedding モデルの Fine-tuning 経験 Vector Search ツール（Elasticsearch / OpenSearch / FAISS / Milvus / Vertex AI Vector Search等）の構築・利用経験 画像・テキスト・構造化データを組み合わせたマルチモーダルサーチの開発経験 MLOps / 推論基盤構築および最新論文・要素技術の調査・検証経験

製造・メーカー

製造業データ活用 検索・マルチモーダルAIエンジニア

・言語/FW：Python, PyTorch ・AI/検索/DB：Embedding / Vector Search, Computer Vision, Vision・マルチモーダルモデル ・インフラ/環境：Git, Docker, 各種クラウド環境 (AWS / GCP / Vertex AI等) ・検索基盤（尚可）：Elasticsearch, OpenSearch, FAISS, Milvus, Vertex AI Vector Search

140時間〜180時間

2027/01

フレックスタイム制（コアタイム 11:00～12:00）

フルリモート

1回

オンライン

2026/10/14 17:55:32