最終更新:2026-10-08 · 募集状況はお問い合わせ時に確認します
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機械学習FDE-0016 · 業務委託

画像・動画の安全性をAIで支える 機械学習モデル・推論基盤開発

投稿コンテンツのモデレーションに向け、画像・動画の検出・分類モデルと推論パイプラインを開発します。個人事業主・法人代表が対象で、社員は不可です。

PythonPyTorchOpenCVAWSDockerMLOps
並行募集のため、現在の募集継続・参画可否・報酬・契約条件はお問い合わせ後に確認します。

背景・目指す状態

コンテンツサービスのAIチームで、モデル開発・評価設計・推論処理の改善を担当します。アノテーションの品質管理やガイドライン整備も含みます。成人向けコンテンツを含む業務への対応が必要です。時給精算の案件で、候補者向け時給は上限5,000円(税別)。表示月額は月160時間の場合の換算額で、実際の稼働時間により変動します。

仕事内容

  • 検出・分類・セグメンテーションモデルの学習・評価
  • 推論パイプラインの設計・実装・本番運用
  • データセットとアノテーションの品質管理
  • モデルの精度・速度改善と他チームへの技術支援

活かせる経験

  • PyTorchのモデル学習・評価・デバッグ経験
  • 画像の検出・分類・分割のいずれかの実装と評価指標設計
  • 画像・動画の前処理とPythonデータ処理
  • AWS・Dockerの実務経験
  • 個人事業主・法人代表のみ。正社員・契約社員は不可
  • 成人向けコンテンツを含む業務への対応と競業避止の誓約書提出
  • 原文の年齢条件は39歳まで(紹介前に確認)

歓迎する経験

  • 動画・トラッキング・転移学習
  • MLflow等の実験管理、GPU最適化・バッチ推論

業務で取り組む内容

  • 検出・分類・セグメンテーションモデルの学習・評価
  • 推論パイプラインの設計・実装・本番運用
  • データセットとアノテーションの品質管理
  • モデルの精度・速度改善と他チームへの技術支援

仕事の進め方

  1. 業務・技術要件と担当範囲を整理
  2. 担当領域を設計・実装してレビュー
  3. 検証結果をもとに改善し、運用へ引き継ぐ

参画までの流れ

希望条件の登録 → 経験・条件の確認 → 案件のご案内 → 面談・条件調整

契約形態・商流・報酬・業務範囲は、実際の案件ご紹介時に確認してご案内します。