【Python/Kubernetes/フルリモート】画像VLMを用いた不良検出検証、K8s環境構築支援
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
- 4,500 ～ 9,000円/時 ※スキル見合い、稼働工数により変動します
- 稼働時間目安
- 週5日 (時間目安 160時間)
- はたらく場所
- フルリモート初日のみPC受取等のため出社（2時間程度）がございます。
- スキル
【案件概要】
画像データを用いた不良検出の精度検証(VLM)および、Kubernetes環境の構築・検証を中心としたPoC(実証実験)プロジェクトに携わっていただきます。
【主な業務内容】
・市中VLMを活用した設備不良検出の精度検証および学習検証
・LLM/VLMモデルの学習・推論コンテナのk8s上への構築および学習実行
・数理最適化に伴うデータの前処理および後処理
・実証実験用の簡易UI開発および動画ストリーミング(MP4)対応
・Kubernetes基盤の構築検証およびPythonベースのオーケストレーター実装
・データ連携用APIサーバーの構築
・Ansible、Netbox、Prometheus、HA-Proxy、Slurm/Kubeflow等の実装・設定
※業務比率目安：インフラ・ミドルウェア70%、AI 14%、アプリ開発 5%、数理最適化 1%
募集背景 画像データを用いた不良検出の精度検証およびKubernetes環境検証の推進に伴う増員募集となります。
初日のみPC受取等のため出社（2時間程度）がございます。
新技術検証に前向きで技術的なディスカッションが活発な環境です。
【開発環境】
言語:Python
インフラ・ツール:Kubernetes (k8s), Ansible, Netbox, Prometheus, HA-Proxy, Slurm, Kubeflow, kuene, GStreamer, tsuzumi2
スキルタグ Python,Ansible,Kubernetes
【必須要件】
・AI(VLM)の精度検証や学習検証に関する実務知識・経験
・Kubernetesの構築および検証の実務経験
・Pythonを用いたオーケストレーターやAPIサーバーの開発経験
・AnsibleやPrometheus等を活用したインフラ・ミドルウェアの構築・運用経験
【歓迎要件】
・SlurmやKubeflow、kueneを用いた分散機械学習基盤の構築・運用経験
・GStreamer等を用いた映像ストリーミング処理の実装経験
【支払いサイト】
翌月31日
【精算方法】
精算基準時間: 140時間 〜 180時間
■商談回数：2回
■商談方法：オンライン
初日のみPC受取等のため出社（2時間程度）がございます。
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