Python/Docker/製造業データを活用した検索・AI機能開発におけるAIエンジニア
テクフリ の案件
業務内容
【業務内容】製造業データを活用した検索・AI機能について、技術検証からプロダクション実装まで幅広くご担当いただきます。 画像やドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装や、マルチモーダルモデルの評価・活用、 検索・モデル品質の評価基盤構築などを推進していただくポジションです。 【仕事内容】 下記の業務を担っていただく想定です。 ・画像やドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計および実装 ・Embeddingモデルを用いた検索手法の検証、並びにビジョン・マルチモーダルモデルの評価および活用 ・画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索機能の開発、データ前処理・特徴抽出手法の検証 ・検索・モデル品質を継続的に評価する評価基盤の構築、システム最適化(推論速度・コスト・スケーラビリティ) ・PoCで有効性を確認したアルゴリズムのAPI化・プロダクション実装および継続的改善業務 ※詳細は面談時にお伝えします。
必須スキル・要件
【基本スキル】・Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 ・PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 ・Embedding/Vector Searchに関する知識または実装経験 ・実データを用いて仮説から実装、評価、改善のサイクルを自律的に回した経験 ・PoCだけでなくモデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 ・Git/Docker/クラウド環境を利用したソフトウェア開発経験 【尚可スキル】・Computer Vision/Image Retrievalの実務経験 ・ビジョン・マルチモーダルモデルの利用経験 ・EmbeddingモデルのFine-tuning経験 ・Elasticsearch/OpenSearch/FAISS/Milvus/Vertex AI Vector Search等を利用した経験 ・画像・テキスト・構造化データを組み合わせたマルチモーダルサーチの経験 ・MLOps/モデルデプロイ/推論基盤の構築経験 ・機械学習・検索技術に関する論文や最新技術を調査し実装・検証した経験
条件
- 単価
- 84〜94 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
- DockerElasticsearchGitPyTorchPython機械学習深層学習画像認識先方の技術タグではなく、本文に書かれている技術を当サイトが読み取ったものです
- 週稼働
- 記載なし
- リモート
- フルリモート
- 勤務地
- 記載なし
- 応募期限
- 2027-02-26(先方の表示)
履歴と根拠
- 掲載日
- 2026-08-26(先方の表示)
- 初めて見た日
- 2026-09-06(当サイトの観測)
- 募集中
- 募集中 9/26 確認・一覧
- 最終確認
- 9/26このエージェントの一覧を最後に確認 9/26 06:36
この情報は テクフリ が公開しているものです(当サイトの最終確認 9/26・掲載日 8/26)。掲載順は広告提携と無関係です。
単価の位置(当サイトの実測)
上限 94万円 は、当サイトに掲載中の AI・機械学習 の案件 588 件(月額の上限あり・派遣を除く)のうち上位 40%(235 件がこの上限以上)
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