【内容】
クリエイタープラットフォーム（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（利用規約やガイドラインに沿った不適切な内容の削除・非表示・制限）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。

主な業務内容
・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。

【必須スキル】
■機械学習・モデル開発
・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグの実務経験
・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
・ビジネス要件に基づいた評価指標(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)
・実運用を想定した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)
・アノテーションガイドラインの作成、および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

【尚可スキル】
■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

【勤務地】恵比寿（フルリモートOK）※出社可能な方は尚可（可能な頻度をご教示ください。）　
【時間】10:00～19:00（応相談）
【期間】※原則単月毎の更新となります
【単金】72～96万程度　※時給精算となります。4500～6000円（スキル見合い）
【精算】時給精算
【商流】エンド→弊社
【面談】WEB1回(弊社同席)
【支払いサイト】35日
【年齢】～39歳
【備考】
・本件は週4日以上から相談可能です。
・PC貸与無し（出社いただく場合はご自身のPC持ち込みとなります）
・アダルトコンテンツを含む業務でも問題ない方のみエントリーをお願いいたします。