企業名 |
株式会社APTO |
職種 |
AIエンジニア(その他)
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業務内容 |
【募集背景】
APTOでは、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。
近年、AIの中でも特にコンピュータービジョン領域においては、
・物体検知・セグメンテーション・トラッキングなどモデルの高度化
・実運用を前提としたデータ量・品質要件の急激な引き上げ
・製造・検査・図面解析など産業領域特有のデータ課題の顕在化
・Physical AI（ロボティクス）におけるビジョンデータの処理、シミュレーション（Data augmentation）
が同時に進み、モデル性能を左右する要因はアルゴリズム以上に 「どのようなデータを設計し続けられるか」 に移行しています。
特に現在は、
・学習データの品質が属人的に管理されている
・評価指標と実運用性能が乖離している
・データ改善の方法論が体系化されていない
という課題があり、コンピュータービジョンモデルの性能をデータの観点から継続的に引き上げられるメンバーが求められています。
そこで今回、CV領域におけるデータ設計と評価ループを担うResearch Engineerを募集します。
【コンピュータービジョン領域における課題】
コンピュータービジョンとは、コンピュータに人間の「目」と「認識能力」を持たせる技術です。
画像や映像から特徴を抽出し、
・物体が何かを識別し
・どこにあるかを特定し
・どのように動くかを理解する
ことを可能にします。
▼主な技術領域には以下があります。
・画像分類
画像全体から対象物のカテゴリを識別する技術
・物体検知
画像内の対象物の位置と種類を同時に特定する技術
・セグメンテーション
画素レベルで対象物を区別する高度な認識技術
・トラッキング
動画内における物体の動きを継続的に追跡する技術
・シミュレーション
Nvidia Cosmos、Issac sim等を使ったデータの増強
【本ポジションの本質】
コンピュータービジョンモデルが正しく学習され、実環境で安定して動作し、課題を解決できる状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです。
扱う対象は単なる画像データではなく、
・ノイズを含む実世界データ
・クラス不均衡の激しいデータ
・長尾分布を持つ例外ケース
といった、CV特有の難しさを持つデータです。
【主な役割】
・物体検知・セグメンテーションモデル向けデータ設計
・画像・動画データの前処理・品質管理
・アノテーション方針およびガイドライン設計
・モデル評価指標の設計および評価分析
・学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築
・モデル開発チームとの連携による性能改善
【研究・応用テーマ例】
本ポジションでは以下の一例のようなテーマに取り組みます。
▼CVデータ設計
・モデル性能を最大化するデータ分布設計
・少量データ環境におけるデータ効率化
・長尾クラス問題への対応
▼評価設計
・実運用性能を反映する評価指標設計
・誤検知・未検知の原因分析
・アノテーション品質評価手法
▼産業応用
・製造ラインにおける異常検知データ設計
・図面画像の構造理解・3D化に向けたデータ設計
・マシンビジョンにおける実環境適応
【主軸（最も期待する領域）】
・CVモデル向けデータ設計・品質管理
・モデル評価とデータ改善ループ構築
・Pythonを用いた画像データ処理・分析
・データ視点からのモデル性能改善
【このポジションで得られるもの】
・CVモデル性能を左右するデータ設計の実務経験
・実環境で使われるマシンビジョンの課題解決経験
・研究とプロダクト開発を横断したキャリア
・AIの社会実装を支える基盤設計への関与
※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）
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応募条件 |
【必須スキル】
・コンピュータービジョン領域のプロジェクトにおいて、データ前処理・アノテーション設計・評価分析のいずれかに関わった経験がある方
・Pythonを用いた画像データ処理・分析経験をお持ちの方
・モデル性能に対してデータ観点から改善に取り組んだ経験がある方
・CV技術（物体検知・セグメンテーション等）の基本的な理解をお持ちの方
・カメラ、センサーの理解と知識
【歓迎スキル】
・物体検知・セグメンテーションモデルの実務経験
・データセット設計やアノテーション品質管理の経験
・画像データの長尾問題・不均衡問題への対応経験
・産業領域（製造・検査・図面解析など）でのCV活用経験
・研究活動・論文実装・学会発表経験
・Physical AI（IL、VLA）の研究実績、経験
【求める人物像】
・モデル単体よりも「データと評価で性能を上げる」ことに面白さを感じる方
・研究だけでなく、実運用されるAIプロダクトに関わりたい方
・モデル開発者と対話しながら、データ設計をリードしたい方
・AIプロダクトの“裏側の要”として責任を持ちたい方
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勤務地 |
東京都千代田区岩本町2-4-1神田岩本町プラザビル504
最寄駅：【最寄り駅】都営地下鉄新宿線 岩本町駅から徒歩3分
東京メトロ日比谷線 小伝馬町駅から徒歩6分
各線 秋葉原駅から徒歩6分 |
給与・報酬 |
想定年収600万円〜1500万円
特記事項：応相談（経験等に応じて600万円～1500万円程度を想定）
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就業時間 |
コアタイム：11:00〜15:00
特記事項：フレックスタイム制
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休暇・休日 |
・年次有給休暇
・土日祝日
・夏季休暇
・年末年始休暇
・慶弔休暇
・産前産後休暇
・育児休暇
・生理休暇
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待遇・福利厚生 |
健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険
交通費：全額支給
特記事項：【福利厚生】
・健康診断
・インフルエンザ予防接種
・書籍購入費負担
・カンファレンス参加費負担
・社内勉強会
・社内会食費用支援
・1on1
・フリードリンク
・モニター貸与
・自販機設置
【受動喫煙について】
屋内禁煙
【受動喫煙防止情報】
屋内受動喫煙対策：対策あり
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こだわり条件 |
学歴不問 即日スタート 経験者優遇 駅から徒歩5分以内 10時以降出社OK 土日祝日休み 交通費支給 社会保険完備 育児支援制度 リモートワーク（在宅勤務）可 フレックスタイム制（コアタイムあり） 研修・勉強会充実 |
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