【PyTorch｜経験5年】ウェディングフォト品質評価システム開発支援｜AIエンジニア
作業内容
結婚式写真の品質を自動評価するシステムの本開発フェーズにおいて、 画像認識モデルの精度向上とパフォーマンス最適化を担当いただきます。 現在、目つぶり検出・笑顔検出において従来手法（Dlib/MediaPipe）で 基本的な実装は完了していますが、実用レベルの精度に達していません。 深層学習や最新の画像認識技術を活用し、検出精度の大幅な向上を 実現できるエンジニアを募集しています。 【技術的課題と改善ポイント】 1. 目つぶり検出の精度向上 2. 笑顔検出の高度化 3. パフォーマンス最適化 【お任せしたい業務】 1. 既存コードベースの分析と改善提案 2. 深層学習モデルの選定・実装・学習 3. 精度評価とベンチマーク作成 4. 推論速度の最適化 5. APIへの統合とテスト
必須スキル
・深層学習フレームワーク（PyTorch/TensorFlow）の実務経験 ・コンピュータビジョンライブラリ（OpenCV等）の実装経験 ・顔認識/表情認識モデルの開発または改良経験 ・ONNX等でのモデル最適化/デプロイ経験 ・Python/FastAPIでのAPI開発経験 ・Git/GitHubでのチーム開発経験
歓迎スキル
・Vision Transformer、YOLO等の最新モデルの実装経験 ・顔ランドマーク検出/表情認識の研究開発経験 ・エッジデバイス向けモデル軽量化経験 ・AWS ECS/Lambda等でのMLモデルデプロイ経験 ・大規模画像データセットの構築/前処理経験
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
スキル: PyTorch 開発環境: 言語: Python 3.10+ フレームワーク: FastAPI 画像処理: OpenCV, Pillow 顔検出: YOLOv8 (ONNX Runtime) ランドマーク: Dlib, MediaPipe インフラ: AWS (ECS Fargate, S3, RDS) コンテナ: Docker
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
この案件を掲載しているエージェントについて
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