【MLエンジニア/フルリモート/週5日】コンテンツモデレーション向けAIシステム開発支援
作業内容
国内最大級のクリエイター向けプラットフォームにて、AIチームの一員として開発支援に携わっていただきます。 主なミッションは、コンテンツモデレーション（投稿内容の適正化）を目的としたAIシステムの開発と運用です。 具体的には、セグメンテーション、物体検出、分類モデルの開発・学習・評価から、推論パイプラインの設計・実装、さらに本番環境での運用まで、幅広い工程を担当いただきます。 また、アノテーションデータの品質管理や、既存パイプラインの精度・速度改善といった最適化業務にも深く関わっていただく予定です。 開発体制は少数精鋭で構成されており、自ら積極的に提案や改善を行いながらプロダクトの成長に貢献できる環境です。 プロダクト開発チームとも密に連携を取りながら、技術的な支援や機能開発を推進していただきます。
必須スキル
・PyTorchを用いたモデルの学習、評価、デバッグ経験 ・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 ・評価指標（IoU、Precision、Recall、F1等）の設計および実装経験 ・学習パイプラインのバグ特定および修正経験（データ前処理、ラベル不整合等） ・データセット設計経験（Train/Val/Test分割、クラス不均衡対応） ・画像、動画データの前処理経験（OpenCV、ffmpeg等） ・アノテーションデータの品質管理経験 ・Pythonを用いた再現性のあるデータパイプラインの実装経験 ・AWS環境（S3、EC2、ECS、Batch、Lambda）での実務経験 ・Dockerを用いた環境構築および実験実行の経験 ・アダルトコンテンツに対して抵抗がない方
歓迎スキル
・最新の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および実装経験 ・fine-tuningや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経験（Gitタグ、セマンティックバージョニング等） ・推論パイプラインの本番運用経験 ・バッチ推論やGPU最適化の経験
稼働条件
週5日 / 週40h、月160h想定 / フルリモート
面談回数
1回
契約形態
業務委託(フリーランス)
開発環境
- 言語：Python - フレームワーク：PyTorch - インフラ：AWS(S3/EC2/ECS/Batch/Lambda) - 開発ツール：Docker/GitHub/MLflow/Weights & Biases Python、AWS、Git、GitHub、Docker、Lambda、Pytorch
作業時間
10:00-19:00想定（フレックス：相談可）
精算基準時間
140h〜180h
募集回数
1回
企業名
サービス/プロジェクト名
詳細スケジュール/リリース時期
現場責任者の雰囲気
開発体制の詳細
詳細は面談でお伝えします。ご相談ください。
一部の情報は非公開の場合があります
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