【案件名】
エッジAI向け画像解析モデル最適化支援／PyTorch・ONNX

【業務概要】
PyTorchで実装された画像解析モデルを対象に、エッジデバイス向けの実装修正・最適化をご担当いただきます。
・PyTorch画像解析モデルの構造理解、推論処理解析
・エッジデバイス向けの実装修正、最適化
・INT8量子化、ONNXエクスポート対応
・推論ランタイム、変換ツール向けモデル変換対応
・非対応PyTorch演算の特定、代替実装
・推論精度、速度、メモリ使用量等の性能評価
・評価スクリプト実装、評価環境構築
・モデル変換、量子化、評価結果のドキュメント作成

【条件】
・単価：100万程度
・時期：2026年7月～
・リモート頻度：フルリモート
・面談：1回
・募集：1名想定

【必須スキル】
・Pythonでの基本的な開発経験
・PyTorchでの機械学習モデル実装または改修経験
・画像解析モデルの基礎知識
・画像分類、物体検出の知識
・Precision、Recall、IoU、mAP、混同行列等の評価指標知識
・PyTorchモデルの推論処理、前処理、後処理コードの読解力
・Git / GitHubでの開発経験
・データセット、評価条件、実験結果の管理経験
・既存実装を理解し、安全にリファクタリング、置換できる方

【尚可スキル】
・ONNXへのモデルエクスポート経験
・ONNX Runtimeでの推論経験
・INT8量子化、PTQ等の知識、実務経験
・エッジデバイス、組込環境、AIアクセラレータ向け最適化経験
・ONNX変換時の制約を踏まえた実装修正経験
・物体検出、セグメンテーションモデルの評価パイプライン構築経験
・推論速度、レイテンシ、メモリ使用量、モデルサイズの改善経験
・MLflow、DVC等の実験管理経験
・CI/CDによる評価、変換処理の自動化経験
・英語技術ドキュメント読解力

【開発環境】
・言語：Python
・ML：PyTorch
・モデル変換：ONNX、ONNX Runtime
・最適化：INT8量子化、PTQ
・管理：Git、GitHub
・実験管理：MLflow、DVC ※尚可
・対象：画像分類、物体検出、セグメンテーション、エッジAI

【備考】
・精度、速度、モデルサイズ、実装制約のトレードオフを意識できる方が望ましい
・既存PyTorch実装の読解力が重要