図面管理SaaSシステムにおけるシニア機械学習エンジニア
作業内容
製造業データを活用した画像・ドキュメントの検索・AIパイプラインの設計、検証からプロダクション実装まで一気通貫で担当。EmbeddingモデルやVector Searchを用いた検索手法の構築、評価基盤の作成、推論速度・コスト・スケーラビリティを考慮した本番最適化および継続改善を推進。
必須スキル
・Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実プロダクト実装経験 ・PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 ・Embedding / Vector Searchに関する知識または実プロダクトでの実装経験 ・モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 ・Git / Docker / Cloud環境（GCP等）を利用した開発経験 ・男性の方 ・大卒以上の学歴をお持ちの方
歓迎スキル
・RAG（検索拡張生成）の実装経験 ・Computer Vision / Image Retrieval（画像検索）の実務経験 ・Vision / Multimodalモデルの利用およびEmbeddingモデルのFine-tuning経験 ・FAISS / Milvus / Vertex AI Vector Search / Elasticsearch等の構築・運用経験 ・画像・テキスト・構造化データを組み合わせたMultimodal Searchの経験 ・MLOps / 推論基盤の構築経験 ・有名プロダクト・大規模データ（数百万ユーザ規模、TB 級）での本番運用実績 ・Kaggle 上位入賞 / OSS 貢献 / 論文実装 など、外部で可視化された成果
稼働条件
週5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
Python, TypeScript, PHP, PyTorch, Next.js, Laravel, GCP（Cloud Run, Cloud SQL）, Vertex AI Vector Search, FAISS, Milvus, Elasticsearch, OpenSearch, Git, Docker, Terraform, GitHub, Slack, Notion, Figma
作業時間
9:00-18:00
精算基準時間
140h-180h
募集回数
1回
スキル
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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