【リモート併用・上位受託案件】新規ドラレコ 精度改善エンジニア☆画像処理・画像解析/データ分析等の経験者募集！

-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= 【案件名】：新規ドラレコ 精度改善エンジニア 【業務概要】：新規導入したドライブレコーダーのAI画像の精度改善を担当いただくエンジニアを募集します。 現在、実環境での運用において、期待する精度を満たさないケースや一部不具合が確認されています。 取得された画像・各種データを分析し、「どのような条件で精度が低下するのか」「原因がデバイス・撮影条件・アルゴリズム・データのどこにあるのか」を切り分け、改善施策の企画・検証まで担当いただきます。 また、導入先で発生している不具合の調査・検証のため、現地での作業が発生する場合があります。 【主な業務内容】 ドライブレコーダーのAI精度評価・課題分析 取得画像・映像に対する画像処理、画像解析 正解データとの比較による真偽分析・誤検出／未検出の傾向分析 精度低下条件や原因の特定 精度改善施策の企画・検証 評価指標・検証方法の設計 実機を用いた撮影・検証 導入先で発生した不具合の原因調査 必要に応じた現地での実機確認・データ取得・検証作業 顧客・社内エンジニアとの技術的な調整 【スキル】 <必須> 1. 画像処理・画像解析に関する知見 OpenCV等を用いた画像処理の経験 画像・映像データを分析し、問題の原因を切り分けられること 撮影条件、カメラ特性、画質などが解析精度へ与える影響について一定の知見があること 2. データ分析スキル Python等を用いたデータ分析経験 正解データと推定結果を比較し、真陽性・偽陽性・偽陰性等の分析ができること Precision、Recall等の指標だけでなく、個々の誤判定データから傾向や原因を分析できること 分析結果をもとに改善仮説を立て、検証方法を設計できること 3. 現地対応が可能であること 導入先での不具合調査や実機検証に対応できること 現地で状況を確認し、ログ・映像・機器状態などから原因を切り分けられること <尚可> コンピュータビジョン／画像認識AIの開発経験 YOLO等を用いた物体検出・セグメンテーションの経験 カメラキャリブレーションやレンズ・撮影条件に関する知識 GPS・IMU等のセンサーデータを扱った経験 車載カメラ・ドライブレコーダー関連の開発経験 実機を用いたフィールドテスト・検証経験 不具合解析、ログ解析、原因切り分けの経験 顧客先での技術対応経験 <求める人物像> 単純に既存アルゴリズムを実装するだけではなく、実際のデータを確認しながら「なぜ精度が悪いのか」を分析し、自ら改善仮説を立てて検証を進められる方を想定しています。 画像処理・AIだけに閉じず、カメラ、撮影環境、データ、デバイス、不具合状況などを横断して原因を切り分け、精度改善を推進できることを重視します。 【面談】：2回 【作業場所】：品川（週2～3リモート） 【募集人数】：1名 【精算幅】：140-180 【サイト】：35日 -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=

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