【機械学習/ 週4日～ /フルリモート 】マッチングアプリのモデル開発・評価設計・推論パイプライン改善案件

業務内容

【業務内容】ーーーーーーーーーー ▼業務内容 ーーーーーーーーーー ■期待されるミッション ファンクラブSNSのAIチームにおいて、コンテンツモデレーション向けAIシステムの開発・運用を担っていただくポジションです。モデル開発・評価設計・推論パイプライン改善のいずれか、または複数領域を担当いただきます。 【主な業務内容】 セグメンテーション・物体検出・分類モデルの開発・学習・評価 推論パイプラインの設計・実装・本番運用 アノテーションデータの品質管理・データセット設計 既存パイプラインの改善・最適化(精度・速度) アノテーターチームへの技術的サポート・ガイドライン整備 プロダクト開発チームと連携した機能開発・技術的支援 開発体制は少数精鋭。自ら提案・改善しながらプロダクト成長に関われる環境です。 【働き方】 ・ 稼働量：週4日以上から相談可 ・ 稼働：恵比寿オフィスまたはオンライン ーーーーーーーーーー ▼関わるサービス・プロダクト ーーーーーーーーーー ■ 企業について IT業界での成長を目指す企業で、特にC向け（toC）マッチングサービスの展開に注力しています。データドリブンなアプローチを駆使し、クライアントのニーズに応えるプロダクトを展開しています。 ーーーーーーーーーー ▼スキル ーーーーーーーーーー Webプロデュース ーーーーーーーーーー ▼求められる経験 ーーーーーーーーーー ■機械学習・モデル開発 PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる 学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ■データ処理 画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理ができる Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ■インフラ・クラウド AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる ーーーーーーーーーー ▼会社の魅力 ーーーーーーーーーー 高成長企業 ーーーーーーーーーー ▼案件の魅力 ーーーーーーーーーー BtoBサービス ーーーーーーーーーー ▼最低稼働日数 ーーーーーーーーーー 週5日 ーーーーーーーーーー ▼お仕事の魅力 ーーーーーーーーーー 高成長企業, BtoBサービス

必須スキル・要件

【応募要件】■機械学習・モデル開発 PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる 学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ■データ処理 画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理ができる Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ■インフラ・クラウド AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

条件

単価

112〜140 万円/月（先方の表示どおり。下限と上限）

契約形態

記載なし

技術

PythonPyTorch

週稼働

週5日

リモート

フルリモート

勤務地

東京都（先方の表記: 東京都・恵比寿駅）

履歴と根拠

掲載日

2026-09-04（先方の表示）

初めて見た日

2026-09-07（当サイトの観測）

募集中

募集中 9/24 確認・詳細

最終確認

9/24（3日前）このエージェントの一覧を最後に確認 9/27 07:34