＼最先端AIを社会実装！課題定義からモデルカスタマイズまで担うAI研究開発エンジニア募集！／ 私たちは、AIやデータ分析技術を活用し、交通、建設、物流、製造、防災といった社会インフラの現場課題解決から企業のDX推進まで手掛けるテックベンチャーです。 単に既存の学習済みモデルを当てはめて終わるような開発ではなく、現場のデータ特性や課題の根本に向き合い、自社独自のAIモデル開発と社会実装を進めています。 ◇業務内容◇ ✨課題定義からアルゴリズム開発、推論最適化・実運用化まで一貫して推進✨ 交通や建設などの現場課題に対し、画像・映像解析・3D・VLMを中心としたAIシステムの研究開発・社会実装を担当していただきます。 ・課題定義・技術企画： 現場のAI活用要件の整理、評価指標・精度目標・システム構成の設計 ・アルゴリズム開発・精度改善： 画像・動画解析（物体検出、セグメンテーション、姿勢推定、異常検知等） トラッキング・空間解析（MOT、Re-ID、マルチカメラ解析、座標変換等） 3D・先進技術（SLAM、SfM、点群解析、VLM、Vision Transformer、GNN/Scene Graph） ・データ管理・評価： データセット/アノテーション仕様の策定、定量評価、エラー分析、論文/OSSの調査・再現実験 ・実運用化、技術指導： API化・推論最適化（TensorRT/gRPC）、エッジ/クラウド導入、成果説明、コードレビュー ★最先端技術（VLM・3D CV・Scene Graph）： Vision TransformerやVLM（Qwen-VL, LLaVA等）、Gaussian Splatting、時空間グラフなど、論文調査から再現実験・実案件へのアプライまでスピード感を持って推進できます。 ★裁量の大きい一気通貫のエンジニアリング： PoCの技術計画からアルゴリズム開発、TensorRT等を用いた推論最適化、エッジ/クラウド導入まで一連のプロセスに深く関われます。 【開発環境】 主要言語： Python, SQL, JavaScript / TypeScript AI/ML： PyTorch, Transformers, OpenCV, scikit-learn, LightGBM, XGBoost 画像・映像解析： YOLO, DETR, DINO, RT-DETR, SAM, CLIP, DINOv2, MMDetection, Ultralytics トラッキング： ByteTrack, BoT-SORT, DeepSORT, OC-SORT, 各種Re-IDモデル マルチモーダルAI： Qwen-VL, LLaVA, InternVL等のVision-Language Model 3D・空間解析： Open3D, COLMAP, Visual SLAM, SfM, Depth Estimation, NeRF, Gaussian Splatting バックエンド・推論基盤： FastAPI, gRPC, ONNX, TensorRT, TorchServe インフラ・環境： Linux, Docker, NVIDIA GPU, CUDA, AWS, Git, GitHub, MLflow ◇応募資格◇ ・Pythonを使用したAI・機械学習開発の実務経験（3年以上） ・PyTorchを使用した深層学習モデルの学習、評価、改善経験 ・画像認識、映像解析、コンピュータビジョンの実務経験 ・実データを使用したAIモデルのPoCまたは実運用導入経験 ・データセット設計、学習、評価、エラー分析まで自立して実施できる方 ・課題に応じてBackbone, Head, Loss, 学習条件等を変更・調整できる方 ・Precision, Recall, F1, mAP等の指標を理解し、目的別評価指標を設計できる方 ・クラス不均衡、ラベルノイズ、ドメインシフト等に対する改善経験 ・Linux, Git, Docker, NVIDIA GPU, CUDAを用いた開発経験 ・英語論文や技術文書を読み、手法の前提・制約を理解できる方 ※上記のうち、①画像認識 ②動画解析 ③マルチカメラ ④3D ⑤ViT/VLM ⑥GNN/時系列 のうち1領域以上で設計〜改善まで自立対応できる方を想定しています。 「現在注力している研究開発テーマや保有データについて詳しく知りたい」「自分の専門領域がどう活かせるか知りたい」など、少しでも興味を持っていただけましたら、カジュアルにお話ししてみませんか？ 技術スタックやチームのリアルな課題感について、エンジニア目線でお答えします！ あなたからのエントリーを心よりお待ちしております！