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PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ 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 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)の設計・実装 学習パイプラインのバグ特定・修正 データセットの設計 画像・動画データの前処理(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理 Pythonでの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) Dockerを用いた環境構築・実験実行

・マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision, Gemini 2.5 Flash/Pro, Claude 4 Sonnet以上のバージョン等）を用いた、図面・画像・PDF等の非構造化データから情報を抽出し、構造化データへ変換した経験 ・抽出精度の定量評価と改善サイクル（プロンプト調整、前処理改善、モデル比較等）を回した経験 ・OCRとLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験 ・LangChain、LangGraph等を用いたAIエージェント/ワークフロー構築経験 ・プロンプトエンジニアリングによる精度向上・コスト最適化の実績 ・LLMアプリケーションの評価・監視基盤（LangSmith、Langfuse等）の構築経験 ・OpenCV、YOLO等を用いた物体検出・領域抽出の実装経験 ・画像前処理パイプライン（ノイズ除去、二値化、傾き補正等）の設計・実装経験 ・CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験

フロントエンド ・React を用いた Web アプリケーションの設計・実装経験 ・TypeScript での実装経験 ・HTML5 Video / Canvas API を用いた動画・画像操作の実装経験 ・状態管理(Redux / Zustand / React Context 等)の実務経験 バックエンド ・Python を用いた API サーバー開発経験(FastAPI / Flask / Django 等) ・REST API の設計・実装・運用経験 ・非同期処理・ジョブキュー連携の実装経験 インフラ・クラウド ・AWS の実務経験(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Docker を用いた環境構築・再現性のある実行環境の構築経験 ・GitHub を用いたチーム開発経験

Python でのバックエンド開発経験（3年以上） 生成AI/LLM の実務活用経験（プロンプト設計、評価、RAG等） データ基盤構築経験（SQL、ETL/バッチ設計、API連携） AWS または GCP での開発・運用経験 Docker を用いたコンテナ開発・運用経験 GitHub を用いたチーム開発経験 複数職種（PdM/プロデューサー/編集者等）との協働・折衝経験 日本語での要件定義・顧客折衝に耐えるコミュニケーション力

Python でのバックエンド開発経験（3年以上） 生成AI/LLM の実務活用経験（プロンプト設計、評価、RAG等） データ基盤構築経験（SQL、ETL/バッチ設計、API連携） AWS または GCP での開発・運用経験 Docker を用いたコンテナ開発・運用経験 GitHub を用いたチーム開発経験 複数職種（PdM/プロデューサー/編集者等）との協働・折衝経験 日本語での要件定義・顧客折衝に耐えるコミュニケーション力

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

■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

■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

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ、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、評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)の設計・実装、学習パイプラインのバグ特定・修正、データセットの設計、画像・動画データの前処理(OpenCV・ffmpeg等)、アノテーションデータの品質管理、Pythonでの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 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

・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

エンジニア実務経験5年以上 バックエンド開発力（Python / NestJS / FastAPI） TypeScript / React / Next.js での開発経験 コードレビュー・チームリーダーシップ経験