クリエイタープラットフォーム向け機械学習エンジニア（PyTorch/AWS）
この案件を3行でまとめると
- 職種: 機械学習エンジニア、勤務地: 東京都、フルリモート勤務、週4〜5日稼働可能です。フルリモートで働ける環境です。
- ミッションはクリエイタープラットフォームのコンテンツモデレーションAIを開発・運用し、セグメンテーション・物体検出・分類モデルの設計・評価・推論パイプライン改善を行うことです。
- 必須スキルはPyTorchでのモデル学習・評価・デバッグ、評価指標設計、データセット設計、Pythonでのパイプライン実装、AWS実務経験、Docker使用です。歓迎スキルはセグメンテーション・物体検出モデル実装経験や動画処理パイプライン設計などです。
作業内容
クリエイタープラットフォームのAIチームにおいて、コンテンツモデレーション向けAIシステムの開発・運用を担っていただくポジションです。モデル開発・評価設計・推論パイプライン改善のいずれか、または複数領域を担当いただきます。 〈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。
必須スキル
・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) ・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 ・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
歓迎スキル
・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
稼働条件
週5日、週4日 / 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
Pytorch、Lambda、Docker、Git、Python
精算基準時間
140h〜180h
募集回数
1回
職種・ポジション
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
この案件のおすすめポイント
- フルリモートで東京都内に拠点がなく、週4〜5日で柔軟に稼働できる点が魅力です。
- 報酬は月額110万円で、機械学習エンジニアとしてのスキルを活かせる高収入です。
- 少数精鋭のチームで自ら提案・改善しながらプロダクト成長に関われる環境です。
よくある質問
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