画像認識の案件一覧

ウェハのチップのパターンを検査する装置の制御部分とUIの開発
アーム軸を動かして、チップに近接させ検査する想定。

【フェーズ】製造～

・自律自動運転システムの経路生成アルゴリズムの開発
・自律自動運転システムへの上位層からの指示アルゴリズムの開発

大規模な2D画像および動画データ群に対し、NVIDIAのフレームワークやVLM(Vision Language Model)を活用して「シーン抽出」や「重複画像排除」の仕組みを構築・検証いただけるエンジニアを募集します。

主な業務内容
大規模データのクレンジングおよび前処理の自動化・高度化を目的とした以下の業務を担当いただきます。

1. 要件定義・手法検討
   プロジェクト推進元エンジニアの支援を受けながら、対象データに適したシーン抽出・重複排除のロジックを確定。
2. 実装および検証
   NVIDIAの各種フレームワーク(DeepStream, Video Processing Framework等)や、最新のVLMを活用したスクリプトの実装。既存スクリプトの改修・最適化。
3. 作業報告書の作成
   検証結果の定量的評価、および実用化に向けた知見のドキュメント化。

o AIやデータ活用に関するプロダクトをWebアプリケーションとして顧客に納品・提供するニーズが高いです。

特に、LLMを活用した開発に関する需要が増えています。
o 当社の中心メンバーはデータサイエンティストで構成されており、Webアプリ開発を担えるメンバーが不足している状況です。こういった領域に関する エンジニア人財を求めています。
o 最近の主な取り組みは生成AI導入支援、音声合成、画像認識、需要予測などです。
求める人物像/人柄
o 主体性をもって働ける、プロジェクトリードに関心のある方
o 画像解析や生成AIなどの案件について関心のある方
o LLMを活用したエージェントやMCP等の最新技術に関心が高く、実践してみ
たい方
o 技術選定やサービス設計に積極的に関与したい方
業務内容
o WebアプリケーションのバックエンドAPIの設計・開発・実装・運用
o AIエージェントのバックエンド開発・実装
o MCP（Model Context Protocol） を活用した、外部ツールとAIをつなぐ連携の実装
o エージェントが自律的にタスクを実行するためのオーケストレーション部分
の設計・構築
o 外部サービスとのAPI連携
o 画像解析や生成AIなどのPoC関連の業務

画像生成AI技術の開発・実装をご担当いただきます。

【具体的な業務内容】
・画像生成モデルのファインチューニング（LoRA等の手法を使用）
・AIエージェントベースのデザインソリューションの構築・開発
・カスタム画像検索ロジックの設計・実装
・人物顔検出システムの開発・改善
・画像処理・解析アルゴリズムの研究・実装
・生成AI技術を活用した新機能の企画・開発
・モデルの性能評価・最適化
・他部署・開発チームとの技術連携

◆開発環境
フロントエンド: TypeScript, Next.js, React
バックエンド: Python
インフラ : GCP, GPU cloud Services
開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github

◆作業環境
・Mac (Appleシリコン)
・Github Copilotと社内GPT利用可能
・モニター2台まで利用可能

■ 背景
複数のクライアントからの要望を受け、画像解析を活用したAIシステムの開発を検討。
■ 業務内容
PC上で動作するスタンドアローン型の画像解析ソフトウェア開発に携わっていただきます。YOLOなどの物体検出モデルを用い、GUIを実装するプロジェクトです。
・画像・動画ファイルの入力処理
・YOLOシリーズ等を用いた物体検出・前処理パイプライン構築
・結果の可視化・出力
・スタンドアローンアプリとしての構成設計（オフライン動作が前提）

画像処理およびAI（人工知能）技術の研究開発・製品化を行う技術系ベンチャー企業にて、プロダクト開発体制の強化に伴い、新たなエンジニア要員の増員を検討しております。

候補者様のご経験・スキルに応じて、以下のようなクライアント向けプロダクトの開発支援をご担当いただく予定です。

【想定プロダクト・開発領域】
※ご経験に応じて、いずれかまたは複数をご担当いただきます。

・自動車向けの画像認識・画像処理AI技術を統合したソリューションパッケージ
（例：車載カメラ用のブレ補正、HDR補正、超解像、物体検出など）

・軽量かつ高速なディープラーニング推論エンジン
（例：エッジデバイスでのリアルタイム処理を実現する最適化済み推論ライブラリ）

・車載・モバイル・産業機器向けのエッジAI基盤
（例：SoC上での低消費電力かつ高精度な推論処理実装）

など

【業務内容】
・3D被写体の頂点検出における誤差問題の解決に向けたアイデアだし
・3Dを2Dに変換するときの補正系、計算部分、ロジックの問題解決
・プログラム実装
・判定結果として出力されたデータの判定結果部分の改善
・社内開発体制構築のサポート
・現状のアプローチの理解と要件検証

【ポジション】
AIエンジニア/テクニカルアドバイザー

■背景
・募集部署はデータ基盤&AI・BI&運用を一気通貫で担っており、
　現在エンドクライアントにDWH構築を上流から提案中
⇒プロパーを含めてリソース不足が目下課題
⇒現在お客様からの引き合いも増えており、提案活動のリソースも不足
■クライアント支援範囲(該当部署)
・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識
■エンドクライアント
・建築・製造・医療など様々
■想定業務
・蓄積したデータをBIやAIで活用するためのプラットフォームの設計・構築が主業務となる。
・直近は下流案件の受注確度が高い(下流工程)

※下記スキルによって相談可・受注次第で上流も任せたい
※提案活動・プリセールス業もあり
〇顧客案件におけるデータ基盤構築支援_（概念設計・アーキテクト）
〇実装に向けたパイプライン設計・マート設計
〇DWH構築(Snowflakeがj確度高)
〇ドキュメント作成(アーキテクト構成図・設計書・仕様書)
○提案活動・プリセールス