【業務内容】 ●最先端モデルの選定・検証・実装 ➣ComputerVision（物体検出、トラッキングなど）の論文調査 ➣SOTAモデルの選定と、自社タスクへの適用検証 ➣既存PoCモデルの精度改善 ●推論パイプラインの最適化・高速化 ➣PyTorch等で学習したモデルのONNX / TensorRT への変換・最適化 ➣Python推論コードのボトルネック特定と解消 ●学習基盤の構築・運用 ➣独自データセットを用いたファインチューニングの設計 ➣MLOpsの導入（実験管理、モデルバージョン管理） ●ソフトウェアエンジニアとの連携 ➣推論モジュールのAPI設計（入出力データの定義） ➣アプリ側（PySide6/C++）への組み込み支援 【必須スキル・経験】 ●Computer Vision領域の知識 ➣セグメンテーション、物体検出をはじめとするCV領域の専門知識 ●Deep Learningフレームワークの実装スキル ➣PyTorch / TensorFlow を用いたモデルの学習・推論コードの実装経験 ➣GitHub上の論文実装コードを読み解き、自社環境で再現・改変できる能力 ●モデルの軽量化・高速化に関する知識 ➣ONNX Runtime / TensorRT / OpenVINO 等の推論エンジンの利用経験 ●自走できる問題解決能力 ➣「精度が出ない」「遅い」等の課題に対し、論文や技術ドキュメントをベースに仮説検証を回せること 【歓迎スキル・経験】 ・動画処理特有の課題（時間的一貫性、オクルージョン対応）への知見 ・CUDAプログラミングやC++による推論部分の最適化経験 ・Kaggle等のデータ分析コンペティションでの上位入賞経験（Master/Grandmaster尚可） ・英語論文の読解に抵抗がなく、日常的に最新技術をキャッチアップしていること 【稼働時間目安】 稼働は最低月100時間〜 フルリモート可（条件あり） 定例MTGあり