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リサーチサイエンティスト
50万円/月
※ 月給提示。年額は賞与を含まないため算出していません
- 勤務地
- 東京都渋谷区
- 休日
- 土日祝日を除く
- 雇用形態
- インターン
どんな仕事かAIによる生成
Sports AI Tech Labが取り組む技術課題に対し、AI技術を用いた研究テーマのもと課題解決に取り組むインターンシップです。サッカーの試合映像から選手のトラッキングや戦術分析の基盤となる画像解析システムの研究開発を担います。論文投稿・採択を目指すほか、研究成果をプロシーンで活用する可能性もあります。
この求人に応募
応募資格
必須
- コンピュータビジョンや機械学習による画像認識（物体検出、トラッキング等）に関する博士課程レベルの専門知識と研究経験
- 複数カメラの映像統合（キャリブレーション等）に関する知識・実装経験
- リアルタイム処理を前提としたアルゴリズムの軽量化・高速化のスキル
歓迎
- TCP等のネットワーク通信や、クラウド環境と連携したシステムの開発経験
募集要項最終確認 10/17
- 職種
- リサーチサイエンティスト
- 雇用形態
- インターン2026年6月～2026年9月末までの間で2ヶ月
- 採用区分
- 博士後期課程在学生対象 インターンシップ
- 給与
- 50万円/月
- 給与の詳細
- 月給 500,000円 ※ 実働8時間・週5日の場合(土日祝日を除く) ※フルタイムでない場合は時給計算となります
- 手当
- 交通費
- 勤務地
- 東京都渋谷区宇田川町４０−１ Abema Towers
- 働き方
- ハイブリッドでの勤務を想定しています。
- 勤務時間
- 原則実働8時間・週5日(土日祝日を除く) ※フルタイムでない場合は時給計算となります。
- 休日・休暇
- 土日祝日を除く
- 福利厚生
- 業務用PC貸与論文採択時の国際カンファレンス参加費用その他、社員と同様の社内福利厚生制度が一部利用可能社内イベント等にもご参加いただけます※全て当社規定による※遠方にお住まいの方には、宿泊場所（通信費含む）をご用意いたします。ご相談ください。
- 受動喫煙対策
- ※屋内の受動喫煙対策 有(喫煙室あり)
- 学歴
- 大学院修了以上
- 掲載日
- 2026/06/30 17:44（109日前）
- 最終確認
- 2026/10/17 01:47（今日）
仕事内容
研究組織「Sports AI Tech Lab」
- サイバーエージェントグループの持つテクノロジーとエンターテインメントの知見、そして「ABEMA」「WINTICKET」などのプロダクトや、「FC町田ゼルビア」をはじめとするスポーツチーム運営で培ったスポーツ産業への深い関わりを背景に、「Sports AI Tech Lab」を新設しました。
- 本組織では、スポーツAI映像解析基盤の構築に着手し、試合映像などのAI解析を通じて、選手・競技データを高精度で検出し、優れた視聴体験の創出とプロダクトへの実装やチーム・選手の強化を目指します。
- また、大学や研究機関との連携も視野に入れ、スポーツAI領域での基礎研究を深め、中長期的な競争優位性を確立しながら、新しいスポーツの映像体験の提供と発展に貢献してまいります。
業務内容
- プロダクトチームのエンジニア・データサイエンティストとして活躍する現役社員とともに、Sports AI Tech Labが取り組む様々な技術課題に対し、AI技術を用いた実践的かつ高度な研究テーマのもと課題解決に取り組んで頂きます。
- 本インターンシップの取り組み成果は、各学術分野のカンファレンスへの論文投稿・採択を目指すだけでなく、プロシーンにおいて実際の活用を試みる可能性もございます。（※ 詳細につきましては面談時にご確認ください。）
ポジションの魅力
- テーマによりますが、学術的な成果を追求するだけでなく、チームメンバーやプロダクトのエンジニアとの連携を通じた応用研究（社会実装）が可能です。研究成果を市場で通用する形に落とし込むまでの一連のプロセスが経験できます。
- また、クロスアポイントメント制度を活用して就任している藤井 慶輔 准教授（名古屋大学大学院情報学研究科）も研究議論に加わる想定です。
実施期間
- 2026年6月～9月末までの間で2ヶ月
研究テーマ詳細
- 複数台のカメラを活用し撮影されたサッカーの試合映像から、選手のトラッキングや戦術分析の基盤となる画像解析システムの研究開発を担っていただきます。
- 複数カメラを用いた映像解析システムの実装・改善: フィールド全体をカバーする複数台（最大8台）のカメラ映像を利用した、選手・ボール・パス検出アルゴリズムの開発
- 独自の戦術指標の算出とリアルタイム化: 試合映像から戦術指標を算出するシステムの構築、推論処理の高速化・最適化
- データ集約・伝送パイプラインの構築: 複数台の推論用PCで処理したデータ（選手の座標情報など）を集約PCにまとめ、TCP通信等を用いてクラウドのデータプラットフォームへ低遅延で伝送する仕組みの改善
テーマの魅力
- 最前線のスポーツデータアナリティクス: Sports AI Tech Labで、最先端のスポーツサイエンス・アナリティクスの全体像に触れながら研究を社会実装する経験が積めます。
この求人は、株式会社サイバーエージェントの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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