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画像認識技術を活用した自動鑑識および製品識別のAIモデル構築プロジェクトです。
深層学習を用いた類似度算出や異常検出アルゴリズムの適用検証、
データ収集ガイドラインの策定、AWS上での推論・学習パイプライン構築、
事業部門との仕様すり合わせなどを一貫して担当していただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・鑑識判定アルゴリズムの選定、検証設計および実用化判断材料の作成
・画像検索による特定対象絞り込みモデルの設計、学習および精度評価
・学習データおよび評価用データセットの設計・クレンジング（撮影環境・分類指針の策定）
・評価基準の設計および技術責任者に対する検証結果の定量報告
・実証実験結果に基づく次の改善施策の策定および技術提案
・現場鑑定スタッフへのヒアリングに基づくモデル特徴量および入力手順への要件反映
・開発責任者に対する定期進捗報告
・インフラ担当と連携したAWS基盤上での学習・推論パイプラインの設計・構築・運用
・チームメンバーに対する開発タスクの切り出しおよび技術的サポート
※詳細は面談時にお伝えします。
・画像領域におけるディープラーニングモデルの独自学習実務経験3年以上
・類似画像検索/メトリック学習（ArcFace/Triplet loss/Faiss等）、
異常検知（PatchCore/PaDiM/オートエンコーダー等）、
微小差異分類（Fine-grained classification）のいずれかにおける実装実務経験
・構築したAIモデルの商用本番環境への導入・実運用経験（PoCにとどまらない実業務での稼働実績）
・Python、およびPyTorchまたはTensorFlowを用いた機械学習モデルの実装スキル
・工業製品の外観検査や真贋判定、良品・不良品選別モデルの開発実績
・撮影環境（照明・距離・画角）の設計または教師データ収集スキームの策定経験
・AWS環境におけるモデル学習・バッチ/リアルタイム推論基盤の構築・運用経験
・外国人エンジニアとの協業における英語での実務コミュニケーションスキル
・限定的なデータによる過学習やサンプルの偏りを疑い、多角的に検証を重ねられる方
・判定困難な事象や採用すべきでない方式を論理的な根拠とともに率直に提言できる方
・表面的な成果にとどまらず、地道なデータ整備と仮説検証プロセスを大切にできる方
・独断専行を避け、開発責任者と綿密に合意形成を図りながら自律的に改善案を推進できる方
・事業部門との調整を行いながら、事前の社内連携・情報共有を徹底できる方
1回
オンライン
なし
・基本スキル、尚可スキルに関して◯×で回答をお願いいたします。
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BtoB,BtoC向けのリユースWEBサービスを展開してる上場企業での勤務になります。
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