LOVOTの開発エンジニアとお仕事してみませんか？ 深層学習モデルの研究・開発・実装をサポートしていただくアルバイトを募集します。 ・ 勤務地：東京都中央区 GROOVE X 本社（フルリモートNG） ・ 勤務日数、勤務時間は相談。ただし、土日を除く平日に勤務いただきます。 ※ 応募書類（に勤務可能の曜日や時間を記載してください。 ▮ GROOVE X 株式会社 私たちGROOVE Xは、「ロボティクスで、 人間のちからを引き出す」をミッションに掲げ、家族型ロボット「LOVOT（らぼっと）」を開発・販売しています。LOVOTは、オーナーに寄り添い、心を癒やす存在として、日々成長を続けています。 LOVOTの開発領域は多岐にわたり、回路設計やメカ設計に関わるハードウェアエンジニア、SLAMや画像認識に関わる機械学習を専門とするソフトウェアエンジニアなど様々な専門性を有するエンジニアが数十名在籍しています。 【仕事内容】 家族型ロボット「LOVOT」の「目」を進化させる、深層学習モデルの研究・開発・実装をエンジニアチームと共に推進していただきます。最新論文のサーベイから、実機へのデプロイを見据えた最適化まで、一気通貫で関わることが可能です。 1. 深層学習モデルの精度向上・最新化 ・既存の物体検出モデルのアーキテクチャ改良、または最新・SOTAモデルへの置き換えによる精度向上。 ・既存モデルのLOVOT用ドメインへの最適化、および新規タスクの導入。 2. 先端技術のLOVOTへの適用 ・最新論文（単眼深度推定, OVOD, VLM等）の調査および実装。 ・LOVOTの新たな振る舞いの鍵となる、生物らしい認識能力のプロトタイプ開発。 3. 実機への最適化とデプロイ ・限られた計算リソースでモデルを動かすための量子化、知識蒸留、モデル構造の改変。 ・データの質を高めるための、戦略的なアノテーション設計およびラベル追加。 【必要なスキル・経験（Must）】 ・Deep Learningの基礎知識 ・CNN, ViTなどの基本構造を理解し、数式やコードで説明できる。 ・Pythonを用いた実装能力 ・PyTorchを用いた深層学習モデルの学習・評価経験。 ・英語論文の読解力 ・CVPR, ICCV, ECCV等のトップカンファレンスの論文を読み、手法を理解・再現できる。 【歓迎するスキル・経験（Want）】 ・物体検出モデルの実装・利用経験 ・YOLO系やDETR系の物体検出モデルの利用・改造経験。 ・エッジデバイスへの実装・最適化経験 ・TensorRTを用いた推論加速や、モデル量子化・蒸留の知識。 ・コンピュータビジョン周辺技術の知識 ・骨格推定（OpenPose等）、深度推定（DepthAnything等）、VLM（Qwen-VL等）、基盤モデル（DINO等）や世界モデル（GAIA等）への関心。 ・GitHub等でのコード公開やコンペへの参加経験 ▮応募条件 ・前述の必須スキル・経験を満たしている方 （高等専門学校、大学、大学院在籍の方もOKです） ▮お仕事・職場の魅力 ・エンジニアがメンターとしてサポートさせていただきます。 ・他の開発チームも同じフロアにいますので、様々なエンジニアのお仕事を知ることができます。 ・スタートアップならではの、スピード感ある開発現場を経験できる貴重な体験になると思います！