【機械学習/フルリモート/95万円前後】ファンクラブSNS機械学習エンジニアの案件・求人

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
- 5,625 ~ 5,938円/時 月額¥950,000想定(完全スキル見合い)
- 稼働時間目安
- 週5日 (時間目安 160時間)
- はたらく場所
- フルリモート初日出社可能
- スキル
【案件概要】
作業内容:
クリエイタープラットフォーム「国内No.1のファンクラブ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。
使用ツール:
Slack
Notion
Google Drive
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
【条件面】
期間:随時
場所:フルリモート
精算:140-180
面談:1回(2回の可能性あり)
支払いサイト:15日
株式会社アールストーン
【フリーランスエンジニア向けの業務委託案件をご紹介】
Point 1:東証プライムグループだからできる案件品質
Point 2:確実な管理体制で安心のシステム
Point 3:マンツーマンのキャリアサポート
Point 4:支払いサイトは業界平均より速い15日サイト
Point 5:エンド直・元請直案件を多数保有
