Research Engineer

Description

1. 1APTOはAIモデル開発に必要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る。
2. 2コンピュータービジョン領域では物体検知・セグメンテーション・トラッキングなどのモデル高度化が進んでいる。
3. 3実運用を前提としたデータ量・品質要件が急激に引き上げられている。
4. 4製造・検査・図面解析など産業領域特有のデータ課題が顕在化している。
5. 5Physical AI（ロボティクス）におけるビジョンデータの処理やシミュレーション（Data augmentation）が進んでいる。
6. 6学習データの品質が属人的に管理されている。
7. 7評価指標と実運用性能が乖離している。
8. 8データ改善の方法論が体系化されていない。
9. 9CV領域におけるデータ設計と評価ループを担うResearch Engineerを募集する。
10. 10コンピュータービジョンは画像や映像から特徴を抽出し、物体の識別・位置特定・動きの理解を可能にする技術。
11. 11主な技術領域には画像分類、物体検知、セグメンテーション、トラッキング、シミュレーションがある。
12. 12本ポジションはデータ設計と評価ループの構築によりCVモデルの学習と実環境での安定動作を実現する。
13. 13扱うデータは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などCV特有の難しさを持つ。
14. 14主な役割は物体検知・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。
15. 15研究・応用テーマ例としてCVデータ設計（データ分布設計、データ効率化、長尾クラス問題対応）、評価設計（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（製造ライン異常検知データ設計、図面画像の構造理解・3D化、マシンビジョンの実環境適応）がある。
16. 16主軸は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。
17. 17このポジションで得られるものは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。

We are looking for

1. 1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
2. 2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
3. 3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
4. 4AIプロダクトの“裏側の要”として責任を持ちたい方

応募資格（必須）

• 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

歓迎する経験

• 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

待遇・福利厚生

• インフルエンザ予防接種
• フリードリンク・スナック
• モニター貸与
• 夏季休暇
• 定期1on1面談
• 定期健康診断
• 年末年始休暇
• 年次有給休暇
• 慶弔休暇
• 生理休暇
• 産前産後休業
• 社会保険完備
• 社内に自販機設置有
• 社内勉強会

求めるスキル・経験