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(PyTorch 等)\n２．データ収集・前処理・評価指標設計、オンプレ/クラウド/エッジへのデプロイまで一連を担当\n３．エッジ最適化: 量子化/蒸留/pruning/TensorRT/ONNX Runtime/OpenVINO/TVM 等による高速化・小型化\n４．プロジェクト例: 製造業の外観検査（Jetson最適化・低レイテンシ推論）、小売の棚監視（マルチカメラ）、モビリティのドライバーモニタリング\nVLM・生成AIの補助的活用\n１．VLM: 画像とテキストの照合/検索/説明補助（例: ラベル整合性チェック、検索性向上）\n２．生成AI: 合成データ生成、超解像/インペインティング等のデータ拡張（主役ではなく補助用途）\nプロジェクト提案・技術折衝のリーディング\n顧客課題の構造化、技術調査/検討を通じた最適解の提案（PoC設計、ロードマップ策定、見積/リスク管理）\n社内の技術力強化への貢献\nナレッジの体系化・資産化（設計指針/再現可能な手順/評価テンプレートの整備）\n社内勉強会の企画/登壇、レビュー/メンタリング、ベストプラクティスの標準化\n得られる経験・スキル\n・現場制約（レイテンシ／電力／メモリ）を満たす画像認識・エッジ実装のリード経験\n・多様な業界や課題設定における課題解決力および高度な折衝力\n・VLMや生成AIを補助的に組み合わせた実課題解決の設計力\n・裁量の大きい環境で、技術選定が事業に直結する手応え\n採用背景\n成長中のAI事業をさらに加速させるため、中核メンバーを増員募集します。事業の成長を共に牽引してくださる方をお待ちしています。\n社風\n・ロジカルシンキングを重視し、深い議論ができる社員が多い\n・部門を超えて質問がしやすく、知識共有が積極的\n・仕組みを形骸化させず、意味のあるものにするための課題提起や提案が歓迎される環境\n・裁量権があり、仕事内容に関してできるだけ意向を反映する職場\n・PCの自由な選択、GitHub Copilotの利用、フルリモート勤務も相談可 など、パフォーマンスを第一に考える社風\n年間休日\n120日以上（完全週休2日制：土日、祝日、会社が指定する日）\nフレックスタイム制について\nコアタイムなしのフルフレックス。家庭の事情などにも柔軟に対応可能な労働環境です。\n選考の流れ\n書類選考 → 1次面接 → 2次面接 → 最終面接\nRequirements\n画像認識・エッジAIやVLMなどの最先端AI技術を駆使し、実社会の課題を解決するソリューション開発・社会実装を牽引するリードエンジニア／テックリードを募集します。\nクライアントの抱えるさまざまな課題を技術力で解決に導く、裁量とやりがいの大きいポジションです。\nお任せしたい業務\nクライアントワークから社内の技術力強化まで、先端AI開発部のリードエンジニアとして幅広い業務をお任せします。テックリードとして、エンジニアリング業務遂行にあたり必要とされる技術力を高いレベルで有し、業務のアウトプットを通じてエンジニアの規範となることを期待する役割です。\n・チームのメンバーに対して、技術的なスキルに関する指導が行える。\n・高い技術力をベースに成果を生み出し、組織に貢献する。\n・弊社が関連する特定の技術分野において、社内でトップレベルの知識とスキルを有し、高いレベルでのアウトプットを創出することができる。\n・弊社が関連する特定分野における先端技術に関する情報収集を行い、自らが持つ技術的知見を基にしたアドバイスや見解・提言を行うことができる。\n具体的な業務内容としては、例えば以下を想定しております。\n画像認識/エッジAIソリューション開発のリーディング\nシステム・プロダクト開発（設計・実装・開発管理）\n１．物体検出/セグメンテーション/追跡/OCRなどのモデル設計・学習・評価 (PyTorch 等)\n２．データ収集・前処理・評価指標設計、オンプレ/クラウド/エッジへのデプロイまで一連を担当\n３．エッジ最適化: 量子化/蒸留/pruning/TensorRT/ONNX Runtime/OpenVINO/TVM 等による高速化・小型化\n４．プロジェクト例: 製造業の外観検査（Jetson最適化・低レイテンシ推論）、小売の棚監視（マルチカメラ）、モビリティのドライバーモニタリング\nVLM・生成AIの補助的活用\n１．VLM: 画像とテキストの照合/検索/説明補助（例: ラベル整合性チェック、検索性向上）\n２．生成AI: 合成データ生成、超解像/インペインティング等のデータ拡張（主役ではなく補助用途）\nプロジェクト提案・技術折衝のリーディング\n顧客課題の構造化、技術調査/検討を通じた最適解の提案（PoC設計、ロードマップ策定、見積/リスク管理）\n社内の技術力強化への貢献\nナレッジの体系化・資産化（設計指針/再現可能な手順/評価テンプレートの整備）\n社内勉強会の企画/登壇、レビュー/メンタリング、ベストプラクティスの標準化\n得られる経験・スキル\n・現場制約（レイテンシ／電力／メモリ）を満たす画像認識・エッジ実装のリード経験\n・多様な業界や課題設定における課題解決力および高度な折衝力\n・VLMや生成AIを補助的に組み合わせた実課題解決の設計力\n・裁量の大きい環境で、技術選定が事業に直結する手応え\n採用背景\n成長中のAI事業をさらに加速させるため、中核メンバーを増員募集します。事業の成長を共に牽引してくださる方をお待ちしています。\n社風\n・ロジカルシンキングを重視し、深い議論ができる社員が多い\n・部門を超えて質問がしやすく、知識共有が積極的\n・仕組みを形骸化させず、意味のあるものにするための課題提起や提案が歓迎される環境\n・裁量権があり、仕事内容に関してできるだけ意向を反映する職場\n・PCの自由な選択、GitHub Copilotの利用、フルリモート勤務も相談可 など、パフォーマンスを第一に考える社風\n年間休日\n120日以上（完全週休2日制：土日、祝日、会社が指定する日）\nフレックスタイム制について\nコアタイムなしのフルフレックス。家庭の事情などにも柔軟に対応可能な労働環境です。\n選考の流れ\n書類選考 → 1次面接 → 2次面接 → 最終面接\nPreferred Experiences\n・画像処理（画像認識AI／古典画像処理）に関する知識・開発経験\n・VLMの活用・評価経験（テキスト条件付き検索・照合・説明補助 など）\n・機械学習モデルのデプロイおよび運用（MLOps／監視／継続学習）経験\n・Docker／Kubernetes 等のコンテナ技術の知識・運用経験\n・データベースの設計・運用経験（SQL／NoSQL、メタデータ設計、画像検索基盤など）\n・C++／CUDA のパフォーマンスチューニング、メモリ／並列化最適化\n・英語での技術文書の読解・コミュニケーション能力\n・最新の研究論文・技術トレンドを追い、実務に応用する能力\nWe are looking for\n・問題解決能力が高い：複雑な問題を構造化し、速度×精度×メモリの制約下で最適解を導ける\n・自主性がある：新しい技術・知識を自ら学び、プロジェクトに積極的に貢献できる\n・チームプレイヤー：他職種（PdM／アプリ／インフラ 等）と連携し、効果的にコミュニケーションできる\n・柔軟性がある：変化の速い技術環境・要件変更に迅速かつ前向きに対応できる\n・顧客志向：顧客の本質課題を捉え、実装現実性とスケールを踏まえたソリューションを提供できる\nWorking Conditions\nSalary\n年俸制：850～1200万円\n※ご経験、スキルに応じて決定\n※給与には20時間分の残業代96,068円～135,473円を含む\nLocation\n東京都 千代田区 神田佐久間町 1-11 産報佐久間ビル 6F\n（変更の範囲）転勤なし\nJob Type\n正社員\nWork hours\n就業時間：フレックスタイム制（フレキシブルタイム 5：00～22：00）\n※実働8時間・休憩1時間\n※リモートワーク制度あり\n休⽇：⼟⽇、祝⽇、夏季休暇、冬期休暇\n残業：有（平均⽉20時間 / ⽉20時間を超える残業代は追加で⽀給）※管理監督者処遇の場合は除く\n年収備考：年収には⽉20時間分の固定残業代56,757円～90,541円を含む\n業務の変更の範囲：当社の業務全般\n受動喫煙対策：建物内禁煙\nその他：65歳未満の方を募集（定年が65歳のため）\nProbation 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