クリエイタープラットフォーム向け機械学習エンジニア（PyTorch/AWS）
案件要件
- 職種
- エンジニア
- 業務内容
- システム開発・運用SES
- 報酬目安
- 6,800 ～ 7,100円/時
- 稼働時間目安
- 週4日/週5日 (時間目安 128〜160時間)
- はたらく場所
- フルリモート
- スキル
【案件】
機械学習エンジニア募集
【内容】
クリエイタープラットフォームの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。
〈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】
・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
【尚可スキル】
・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
・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】フルリモート
【時間】10:00-19:00
【期間】即日〜長期
【単金】〜115万（スキル見合い）
【精算幅】140-180h
【募集人数】2名
【面談】1回（弊社同席）
【商流】現場→弊社
【備考】
・PC貸与なし
株式会社ACWEB
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