Research Engineer/AI開発プラットフォーム提供企業の求人

業務概要:コンピュータービジョンとは、コンピュータに人間の「目」と「認識能力」を持たせる技術です。
画像や映像から特徴を抽出し、1. 物体が何かを識別し2. どこにあるかを特定し3. どのように動くかを理解することを可能にします。
主な技術領域には以下があります。
1. 画像分類: 画像全体から対象物のカテゴリを識別する技術。
2. 物体検知: 画像内の対象物の位置と種類を同時に特定する技術。
3. セグメンテーション: 画素レベルで対象物を区別する高度な認識技術。
4. トラッキング: 動画内における物体の動きを継続的に追跡する技術。
5. シミュレーション: 自社製品等を使ったデータの増強本ポジションの本質は、コンピュータービジョンモデルが正しく学習され、実環境で安定して動作し、課題を解決できる状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することです。
扱う対象は単なる画像データではなく、1. ノイズを含む実世界データ2. クラス不均衡の激しいデータ3. 長尾分布を持つ例外ケースといった、CV特有の難しさを持つデータです。
具体的な業務:主な役割:1. 物体検知
・セグメンテーションモデル向けデータ設計2. 画像
・動画データの前処理
・品質管理3. アノテーション方針およびガイドライン設計4. モデル評価指標の設計および評価分析5. 学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築6. モデル開発チームとの連携による性能改善研究
・応用テーマ例:本ポジションでは以下の一例のようなテーマに取り組みます。
CVデータ設計:1. モデル性能を最大化するデータ分布設計2. 少量データ環境におけるデータ効率化3. 長尾クラス問題への対応評価設計:1. 実運用性能を反映する評価指標設計2. 誤検知
・未検知の原因分析3. アノテーション品質評価手法産業応用:1. 製造ラインにおける異常検知データ設計2. 図面画像の構造理解
・3D化に向けたデータ設計3. マシンビジョンにおける実環境適応主軸（最も期待する領域）:1. CVモデル向けデータ設計
・品質管理2. モデル評価とデータ改善ループ構築3. Pythonを用いた画像データ処理
・分析4. データ視点からのモデル性能改善ポジション
・部門の魅力:1. CVモデル性能を左右するデータ設計の実務経験。
2. 実環境で使われるマシンビジョンの課題解決経験。
3. 研究とプロダクト開発を横断したキャリア。
4. AIの社会実装を支える基盤設計への関与。

【必須スキル】
- コンピュータービジョン領域のプロジェクトにおいて、データ前処理
・アノテーション設計
・評価分析のいずれかに関わった経験がある方。
- Pythonを用いた画像データ処理
・分析経験をお持ちの方。
- モデル性能に対してデータ観点から改善に取り組んだ経験がある方。
- CV技術（物体検知
・セグメンテーション等）の基本的な理解をお持ちの方。
- カメラ、センサーの理解と知識【歓迎スキル】
- 物体検知
・セグメンテーションモデルの実務経験。
- データセット設計やアノテーション品質管理の経験。
- 画像データの長尾問題
・不均衡問題への対応経験。
- 産業領域（製造
・検査
・図面解析など）でのCV活用経験。
- 研究活動
・論文実装
・学会発表経験。
- Physical AI(IL、 VLA)の研究実績、経験【求める人物像】
- モデル単体よりも 「データと評価で性能を上げる」ことに面白さを感じる方- 研究だけでなく、実運用されるAIプロダクトに関わりたい方- モデル開発者と対話しながら、データ設計をリードしたい方- AIプロダクトの“裏側の要”として責任を持ちたい方

AI開発プラットフォーム提供事業、AIコンサルティング事業 等