画像認識AIアルゴリズムエンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 画像認識AIアルゴリズム・モデルの開発経験（物体検出・追跡・識別など）
• 機械学習・深層学習フレームワークの実務経験（PyTorch / TensorFlowなど）
• PoCの設計・実施・評価の経験
• Pythonによるアルゴリズム実装・評価スクリプトの開発経験
• モデルの軽量化・最適化（量子化・プルーニング等）の知見

• 自律的な技術調査力:
  最新の論文や技術トレンドを自ら調査し、テーマを提案・推進できる主体性が求められます。
• 課題解決思考:
  ユーザーの現場課題を深く理解し、AIアルゴリズムによる解決策を論理的に設計・提案できる力が必要です。
• チームコミュニケーション力:
  数理・ソフトウェア・ビジネスサイドのメンバーと連携し、技術的な内容をわかりやすく共有・議論できる能力が求められます。
• 品質・精度へのこだわり:
  アルゴリズムの精度や信頼性に対して高い基準を持ち、継続的な改善・評価を行う姿勢が求められます。
• プロダクト志向:
  研究・実験にとどまらず、実際のプロダクトとしてリリースするまでのプロセスを重視し、エンジニアリングと業務価値を結びつけられる考え方が必要です。

• エッジAI・組み込み開発の経験:
  カメラ内AIアクセラレータ（NPU等）を用いたエッジ推論環境での実装経験があると、即戦力として活躍できます。
• クラウドインフラ・MLOpsの知識:
  AWSやGCPなどのクラウド環境でのモデルデプロイや推論パイプライン構築の経験があると評価されます。
• 物体検出・人物追跡・Re-IDの研究・実装経験:
  本ポジションの主要プロダクト（人数カウント・人物検索）に直結する専門知識として歓迎されます。
• 論文実装・ベンチマーク評価の経験:
  最新研究を素早くプロトタイプ化し、定量的に評価できるスキルは開発速度の向上に貢献します。
• 幅広い業界の現場課題への関心:
  建設・小売・製造など多様な業界の現場オペレーション課題に興味を持ち、AIによる解決策を考えられる方を歓迎します。

• リアルワールドAI開発のフルサイクル経験:
  調査・PoC・アルゴリズム開発・軽量化・プロダクトリリースまで一気通貫で関わることで、研究と実用の両面での実践力が身につきます。
• エッジ×クラウドハイブリッドAI実装スキル:
  カメラ内AIアクセラレータとクラウド処理を組み合わせたシステム設計・実装スキルが習得でき、希少性の高いエンジニアとして差別化できます。
• 大規模映像データを活用したAI開発経験:
  35万台超のカメラから得られる膨大な映像データを扱うことで、データ設計・品質管理・スケーラブルな学習パイプライン構築の知見が蓄積されます。
• ビジネス課題起点のAIプロダクト企画力:
  PMや営業と密に連携し、構想段階からプロダクト開発に参加することで、技術だけでなくビジネス視点でのAIプロダクト企画スキルが得られます。
• 業界横断の課題解決ナレッジ:
  建設・製造・小売など幅広い業界のPoCや実案件を通じて、多様な現場課題に対するAI適用ノウハウと業界知見が積み上がります。