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【案件名】：新規ドラレコ 精度改善エンジニア

【業務概要】：新規導入したドライブレコーダーのAI画像の精度改善を担当いただくエンジニアを募集します。
現在、実環境での運用において、期待する精度を満たさないケースや一部不具合が確認されています。
取得された画像・各種データを分析し、「どのような条件で精度が低下するのか」「原因がデバイス・撮影条件・アルゴリズム・データのどこにあるのか」を切り分け、改善施策の企画・検証まで担当いただきます。
また、導入先で発生している不具合の調査・検証のため、現地での作業が発生する場合があります。

【主な業務内容】
ドライブレコーダーのAI精度評価・課題分析
取得画像・映像に対する画像処理、画像解析
正解データとの比較による真偽分析・誤検出／未検出の傾向分析
精度低下条件や原因の特定
精度改善施策の企画・検証
評価指標・検証方法の設計
実機を用いた撮影・検証
導入先で発生した不具合の原因調査
必要に応じた現地での実機確認・データ取得・検証作業
顧客・社内エンジニアとの技術的な調整

【スキル】
<必須>

1. 画像処理・画像解析に関する知見

OpenCV等を用いた画像処理の経験
画像・映像データを分析し、問題の原因を切り分けられること
撮影条件、カメラ特性、画質などが解析精度へ与える影響について一定の知見があること

2. データ分析スキル

Python等を用いたデータ分析経験
正解データと推定結果を比較し、真陽性・偽陽性・偽陰性等の分析ができること
Precision、Recall等の指標だけでなく、個々の誤判定データから傾向や原因を分析できること
分析結果をもとに改善仮説を立て、検証方法を設計できること

3. 現地対応が可能であること

導入先での不具合調査や実機検証に対応できること
現地で状況を確認し、ログ・映像・機器状態などから原因を切り分けられること

<尚可>
コンピュータビジョン／画像認識AIの開発経験
YOLO等を用いた物体検出・セグメンテーションの経験
カメラキャリブレーションやレンズ・撮影条件に関する知識
GPS・IMU等のセンサーデータを扱った経験
車載カメラ・ドライブレコーダー関連の開発経験
実機を用いたフィールドテスト・検証経験
不具合解析、ログ解析、原因切り分けの経験
顧客先での技術対応経験

<求める人物像>
単純に既存アルゴリズムを実装するだけではなく、実際のデータを確認しながら「なぜ精度が悪いのか」を分析し、自ら改善仮説を立てて検証を進められる方を想定しています。
画像処理・AIだけに閉じず、カメラ、撮影環境、データ、デバイス、不具合状況などを横断して原因を切り分け、精度改善を推進できることを重視します。

【面談】：2回
【作業場所】：品川（週2～3リモート）
【募集人数】：1名
【精算幅】：140-180
【サイト】：35日
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