【メディア事業部】画像認識エンジニア/ WINTICKET

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• コンピュータービジョン（CV）技術の実務または研究経験
• 物体認識・物体検出モデルの開発経験
• マルチオブジェクトトラッキングの実装経験
• 機械学習モデルのサービング・MLOpsの実務経験
• 深層学習フレームワーク（PyTorch、TensorFlow等）を用いた開発経験
• データセット構築・アノテーション設計の経験

• プロダクト志向:
  CV技術の研究・開発にとどまらず、実サービスへの出口（ユーザー価値）を常に意識しながら技術選定・実装ができる姿勢が求められます。
• 自律的な課題設定力:
  チームの文化としてメンバー発信で新機能の企画が始まります。与えられたタスクをこなすだけでなく、自ら課題を発見しアイデアを提案できる主体性が重視されます。
• 職域を超えた協働力:
  職域を超えて開発に取り組む文化があり、PdMやデータエンジニア・バックエンドエンジニアなど多職種と連携しながらプロジェクトを推進できる協調性が必要です。
• 技術的なコミュニケーション能力:
  企画フェーズからの画像認識観点での技術アドバイスを担うため、技術の知見を非技術者にも分かりやすく伝えるコミュニケーション力が求められます。
• 変化への適応力・学習意欲:
  CV・AI技術は進歩が速い領域です。競輪・スポーツ以外の新領域への展開も想定されており、新しい技術や業務ドメインに対して積極的にキャッチアップできる姿勢が歓迎されます。

• スポーツ映像・動画解析の研究・実務経験:
  選手のトラッキングや姿勢推定、シーン理解など、スポーツ映像を対象としたCV技術の経験は、業務と直結するため特に歓迎されます。
• 三次元再構成・センサーキャリブレーションの知識:
  3D座標認識や三次元再構成、カメラ・センサーキャリブレーションの知識・経験を持つ方は、即戦力として高く評価される可能性があります。
• 動画要約・シーン理解技術の実装経験:
  動画要約やシーン理解など、時系列動画を扱うCV技術の経験は、WINTICKETの映像体験向上に直結するスキルとして歓迎されます。
• 学会発表・論文執筆の実績:
  コンピュータービジョン・機械学習関連の学術的バックグラウンドがある方は、技術の最前線を追いながら研究開発に取り組む環境に適応しやすく、エキスパート認定による高待遇も期待できます。

• スポーツ映像特化のCV技術の専門性:
  レース映像における選手3D座標認識・姿勢推定・マルチオブジェクトトラッキングなど、一般的なCV技術では経験しにくいスポーツ特化の技術を実サービスで磨くことができます。
• MLOps・モデルサービングの実践知識:
  データセット構築から機械学習モデルのサービングまでを自社チームで担当するため、モデルの本番運用に必要なMLOpsの実践的なノウハウを体系的に習得できます。
• プロダクト開発全体を見渡す企画・提案力:
  機能企画への技術アドバイスから研究開発・運用まで一貫して関与することで、技術者としての枠を超えたプロダクト思考・ビジネス視点を養えます。
• 大規模サービスでのアジャイル開発経験:
  競輪業界No.1サービスという大規模プロダクト環境において、スピード感を持った機能開発・改善サイクルを経験することで、実践的なアジャイル開発スキルを習得できます。
• ABEMAを含む多スポーツ領域での応用展開力:
  今後ABEMAと連携した他スポーツへの展開が予定されており、競輪・オートレース以外のドメイン知識とCV技術の応用力を広げることができます。