SNS/コンテンツモデレーションAIシステム開発・運用

掲載終了1ヶ月前

SNS/コンテンツモデレーションAIシステム開発・運用

900,000/月

この案件を3行でまとめると

  • 職種: AIシステム開発・運用(コンテンツモデレーション)/勤務地: フルリモート/稼働日数: 週5日/報酬: 900,000円/月
  • コンテンツモデレーション向けAIシステムの開発・運用を担当し、セグメンテーション・物体検出・分類モデルの設計・学習・評価、推論パイプラインの設計・実装・本番運用を行います。
  • 必須スキル: PyTorchでのモデル学習・評価・デバッグ経験、セグメンテーション・物体検出・分類モデル実装経験、評価指標設計・実装経験、データ前処理・品質管理経験、Pythonでのデータパイプライン実装、AWS実務経験、Docker環境構築経験。歓迎スキル: SAM2・SegFormer・Mask2Former等のセグメンテーションモデル実装経験、YOLO系等の物体検出モデル実装経験、ByteTrack・DeepSORT等のトラッキングモデル実装経験、動画処理パイプライン設計・実装経験、fine-tuning・転移学習経験、MLOpsツール使用経験、モデルバージョン管理経験、推論パイプライン本番運用経験、GPU最適化経験。

作業内容

■業務概要 国内最大級のクリエイタープラットフォームを運営する企業にて、AIチームの一員としてコンテンツモデレーション向けAIシステムの開発・運用をお任せします。 ・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 少数精鋭のチームで、自らの提案がプロダクトの成長に直結するやりがいのある環境です。 ■必須要件 機械学習・モデル開発 ・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 ■尚可要件 モデル・アーキテクチャ ・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 MLOps ・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 ■年齢制限 39歳まで ■作業工程 要件定義 / モデル選定・設計 / 実装 / テスト / 本番運用・改善

稼働条件

週5日 / フルリモート

契約形態

業務委託(フリーランス)

開発環境

PyTorch、AWS、Docker、Python、MLOps、要件定義

募集回数

1回

スキル

バックエンド:
インフラ:
AIツール・LLMサービス:

企業名

株式会社innolve

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

この案件のおすすめポイント

  • フルリモートで週5日稼働可能なため、在宅で安定した報酬を得られます。
  • AIチームの少数精鋭で、自らの提案がプロダクト成長に直結するやりがいがあります。
  • AWS・Docker・PyTorchを活用した実務経験が活かせる環境です。

よくある質問

応募者は39歳までとなっております。
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