概要詳細
■企業について
弊社は、テクノロジーの力でリユース市場の活性化と透明性の高い取引環境の実現を目指す企業です。主力のリユース事業をはじめ、鑑定ノウハウとAI技術を掛け合わせた業務効率化システムの自社開発など、幅広い事業を展開しております。グローバルな開発体制のもと、スピード感を持ってサービス改善に取り組んでいます。
■募集背景
現在、流通量の増加に伴い、鑑定業務の属人化解消や出品スピードの向上を目指し、画像認識AIを用いた「商品特定」および「真贋判定」の自動化に強く力を入れております。
今後、本技術の精度をさらに高め、検証段階（PoC）から実際の現場業務への本格導入・運用フェーズへと推し進めるため、開発からインフラ構築までをリードいただけるエンジニアを募集いたします。
職務内容
■業務内容
AIモデルの設計・検証（PoC）
・真贋判定：手法・方式選定を含めた検証の設計・実施、および実用化可否の判断材料の整理
・商品特定：画像による商品検索・候補絞り込みモデルの設計・学習・評価
・検証結果を踏まえたネクストアクションの策定・開発責任者への提案
データ設計・アノテーション方針の策定
・学習・評価用データの設計・整備（型・撮影条件の統一、商品単位でのデータ分割など）
・現場への撮影ルール・手順の提案・標準化
事業部門との連携・ドメイン知識の落とし込み
・鑑定担当者など事業部門へのヒアリング（本物とコピー品を見分ける着眼点の抽出）
・抽出した知見のモデル設計や撮影手順への反映（事業部連携は開発責任者とすり合わせの上で実施）
システム構築・チーム連携
・学習・推論基盤のアーキテクチャ設計
・インフラエンジニアと連携したAWS上での構築・運用
・社員エンジニアへのタスク切り出し、技術支援・メンター業務
・開発責任者への定期的な進捗・評価結果報告
■開発環境
- 言語：Python
- フレームワーク / ライブラリ：PyTorch, TensorFlow, Faiss
- 手法 / アルゴリズム：ArcFace, Triplet loss, PatchCore, PaDiM, オートエンコーダー
- インフラ / クラウド：AWS
求められるスキル
■必須スキル
- 画像の深層学習モデルを、ご自身で学習させた実務経験3年以上
- 上記のうち、次のいずれかの実務経験（1案件以上）
- 類似画像検索・距離学習（ArcFace、Triplet loss、Faiss など）
- 異常検知（PatchCore、PaDiM、オートエンコーダー など）
- 見た目の近いものを見分ける分類（Fine-grained classification）
※物体検出（YOLO など）・文字認識（OCR）のみのご経験は対象外 - 作ったモデルが、PoCで終わらず実際の業務で使われたご経験（1件以上）
- Python、および PyTorch または TensorFlow での実装経験
■歓迎スキル
- 外観検査・検品など、本物と偽物、良品と不良品を見分けるモデルの開発経験
- 撮影条件（光源・距離・角度）の設計、またはデータの集め方の設計から関わったご経験
- クラウド（AWS優先）での学習・推論環境のご経験
- 英語でのコミュニケーション（開発メンバーに海外出身のエンジニアがいるため）
