画像認識AIプロダクト開発エンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Python等を用いた機械学習・画像認識AI開発経験
• 物体検出・人物検出・セグメンテーション等の画像認識アルゴリズムの実装経験
• PyTorch / TensorFlow / ONNX等のAIフレームワーク使用経験
• ソフトウェア・システム開発の実務経験（設計〜実装〜テスト）
• クラウドサービス（AWS / GCP / Azure 等）を用いたシステム開発・運用経験

• 課題解決への強い主体性:
  現場の課題に対して「超自分ごと化」し、ビジネス職と議論しながら能動的に解決策を提案・実行できる姿勢が求められます。
• 技術と事業の両輪で考える思考力:
  数理的な素養とソフトウェア開発の知識を組み合わせ、技術的な選択がプロダクト価値に与える影響を意識しながら開発できる能力が必要です。
• チームでのオープンなコミュニケーション力:
  アルゴリズムやコードのレビューを積極的に行うカルチャーの中で、知識・情報を積極的に共有し、チームとして成果を高める協調性が求められます。
• スピード感を持った実行力:
  「迷った時はやってみる」というカルチャーのもと、プロトタイプを素早く開発し仮説検証サイクルを高速で回せる実行力が重視されます。
• 変化への適応力と学習意欲:
  急成長する事業環境の中で、新技術や新たな課題に柔軟に対応し、自律的に学習・成長し続けられる姿勢が求められます。

• エッジAI・組み込み開発の経験:
  カメラ内蔵のAIアクセラレータ（NPU等）を活用したエッジ推論やモデル最適化（量子化・プルーニング等）の経験があれば即戦力として活躍できます。
• MLOps・AI運用基盤の構築経験:
  モデルの継続的なデプロイ・モニタリング・再学習パイプラインなど、AIシステムの品質・保守性を担保するMLOpsの知見は高く評価されます。
• 映像・動画処理技術の知識:
  OpenCVやFFmpegを用いた動画処理、ストリーミング技術、リアルタイム映像解析に関する知識・経験は、本ポジションの業務に直結します。
• プロダクト開発・アジャイル開発の経験:
  企画段階からリリースまで関わった自社プロダクト開発の経験、またはアジャイル・スクラム等のプロセスを用いたチーム開発の経験があると望ましいです。

• エッジ×クラウドハイブリッドAIアーキテクチャ設計力:
  カメラ内AIアクセラレータを活用したエッジ推論とクラウド処理を組み合わせたシステム設計の実践知識を身につけられます。
• 実業界向け画像認識AIプロダクト開発力:
  建設・小売・製造などリアルな現場課題に対応するAIプロダクトの開発経験を通じ、PoC〜量産リリースまでのエンドツーエンドの開発スキルを習得できます。
• AIプラットフォーム開発・運用のノウハウ:
  「Safie AI Studio」のような大規模AIアプリケーション開発プラットフォームの設計・運用経験を積み、品質・保守性を担保したAIサービス提供のスキルを得られます。
• 多領域エンジニアとの横断的な技術知見:
  サーバー・インフラ・モバイル・組み込みなど多様な技術領域のエキスパートとの協働を通じ、AIに留まらないシステム全体を俯瞰する技術視野が広がります。
• ビジネス視点を持ったAI企画・提案力:
  営業・企画職との議論を重ねながら開発方針策定から関わることで、技術だけでなくビジネス価値を創出する企画・提案能力を身につけられます。