PyTorch/ファンクラブSNSにおける機械学習エンジニアの案件・求人【株式会社identity】

案件情報

• 業務内容

  作業内容	PyTorch/ファンクラブSNSにおける機械学習エンジニア 【主な業務内容】 ・セグメンテーション・物体検出・分類モデルの開発・学習・評価 ・推論パイプラインの設計・実装・本番運用 ・アノテーションデータの品質管理・データセット設計 ・既存パイプラインの改善・最適化(精度・速度) ・アノテーターチームへの技術的サポート・ガイドライン整備 ・プロダクト開発チームと連携した機能開発・技術的支援 ・開発体制は少数精鋭。自ら提案・改善しながらプロダクト成長に関われる環境です。 [関連ワード]フリーランス、案件、エンジニア、プログラマー、業務委託
  必須スキル	＜機械学習＞ ・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる ・セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある ・評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) ・データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応)＜データ処理＞ ・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) ・アノテーションデータの品質管理ができる ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる＜インフラ・クラウド＞ ・AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる
  尚可スキル	・セグメンテーションモデルの実装経験(SAM2・SegFormer・Mask2Former等) ・物体検出モデルの実装経験(GroundingDINO・YOLO系等) ・トラッキングモデルの実装経験(ByteTrack・DeepSORT等) ・動画処理パイプラインの設計・実装経験 ・fine-tuning・転移学習の実務経験・実験管理ツールの使用経験(MLflow・Weights & Biases等) ・モデルのバージョン管理の経験(Gitタグ・セマンティックバージョニング) ・推論パイプラインの本番運用経験 ・バッチ推論・GPU最適化の経験
  開発環境	【作業環境】 PC貸与なし（自前PC対応） 【開発環境】 言語＿＿＿＿： ＤＢ＿＿＿＿： ＦＭ＿＿＿＿： 環境・ＯＳ＿： ツール＿＿＿： その他＿＿＿： 【開発手法・工程】

• 基本情報

  単価	900,000 ～ 1,000,000 円 /月額 スキル見合い
  精算幅	140H-180H
  勤務地	フルリモート ※実際の勤務地は応募時にご確認下さい
  契約形態	業務委託
  商流	2次請け