求人サマリー
大規模アノテーション、MLOps環境構築、Python開発経験を活かせるデータサイエンティストの役割です。スポーツ業界で利用される画像認識AIモデルの精度向上を担当。学習データの収集から管理まで上流工程を担います。
この求人のおすすめポイント
・画像認識AIモデルの開発及び精度向上に携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しています。 -学習データの収集方法の立案及び実施 -学習データのアノテーション方法の立案及び実施 -学習データのアノテーション品質検証方法の立案及び実施 -学習データの管理方法の立案及び実施 -自作専用ツールやオープンモデルを用いた効率化の立案及び実施
・大規模アノテーションの経験 ・大規模データを管理するためのMLOps環境の構築経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・機械学習プロジェクトへの参画経験
・モバイルやエッジデバイス上でのAIモデル最適化経験 ・Kaggle等の画像系コンペ入賞経験 ・エンジニアブログ、論文等の技術発信経験 ・姿勢推定、物体検出等の画像認識フレームワークを用いた実務経験 ・大学院でのAI領域における研究開発経験
週5日
勤務曜日:月・火・水・木・金
休日・休暇:土日祝休み
9:00〜18:00(休憩60分)
残業:あり
オンライン
即日
長期(3ヶ月以上)
1人
フルリモート
野球ジム運営事業、投球および打球データ計測ソフトウェア開発事業 を展開している企業でございます。 今回はスポーツ業界向けAIモデル精度向上開発案件に携わっていただきます。 データサイエンティストとしての実務経験を活かしたい方にお勧めです。 基本的にはフルリモートでの作業を見込んでおります。
IT派遣ボードからのアドバイス
Pythonや機械学習の経験を、成長著しいスポーツテック領域で活かしてみませんか。本案件では、大規模なアノテーションやMLOps環境構築といった、市場価値の高いスキルを実践的に磨くことができます。AIモデル開発の精度向上に上流から携わる経験は、今後データサイエンティストとしてキャリアを築く上で、間違いなく強力な武器になりますよ。
詳細は面談でお伝えします。ご相談ください。
※一部の情報に関して非公開の場合があります
企業名
サンプル企業名株式会社
サービス/プロジェクト名
サービス/プロジェクト名
詳細スケジュール/リリース時期
詳細スケジュール/リリース時期は面談時にお伝えします
詳細スケジュール/リリース時期は面談時にお伝えします
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詳細スケジュール/リリース時期は面談時にお伝えします
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現場責任者の雰囲気
現場責任者の雰囲気は面談時にお伝えします。
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開発体制の詳細
サンプル: エンジニア8名(バックエンド4名、フロントエンド3名、QA1名)
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