画像認識AIアルゴリズムエンジニア

必須

• 画像認識技術に関する研究開発経験もしくはプロダクトの開発（3年以上）
• 画像処理、画像認識、機械学習の基本的な知識と理解
• 画像処理エンジニア検定のベーシックに相当する知識
• Pythonを用いたソフトウェア開発の実務経験（3年以上）
• 文献調査が可能な程度の英語読解力

歓迎

• C/C++を用いた開発の経験
• 保守性・拡張性を考慮したソフトウェアの設計・実装能力
• コンピューターサイエンスもしくはそれに関連する領域における修士・博士の学位
• ウェブサービスの開発経験
• AWS等のクラウドサービスを活用した経験
• 映像を用いた製品の組み込み開発経験
• 英語による技術的なコミュニケーション能力
• 競技プログラミングもしくはKaggleに取り組んだ経験

求める人物像

• 弊社のビジョン、ミッション、カルチャーに共感できる方
• アルゴリズムによって顧客提供できる価値を提案し、プロダクト開発を推進できる方
• チームとして業務を遂行できる方

使用ツール

募集概要

• クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
• AI開発部はセーフィー内でのAI開発の中心部署として、画像認識AIを用いたアルゴリズム・モデルの調査・開発からプロダクトリリースまで一気通貫して行うエンジニアを募集しています。

主に担当する業務内容

• 画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発
• 調査テーマの提案
• アルゴリズム・モデルの調査・評価
• アルゴリズム・モデルの改善・軽量化
• PoCの実施
• プロダクトの開発

プロダクトの利用事例

• AI-App人数カウント・AI-App人物検索
• カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
• 利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
• Safie AI Studio
• 物体検出アプリ
• 利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）⁠
• 重機近接アプリ
• 利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。⁠
• ショッピングカート検知アプリ
• 利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。

業務の魅力

• 自社開発の画像認識AIを利用したサービス・プロダクトの開発において、技術調査からリリースまで一気通貫して携わることができます。
• 数理的な素養やソフトウェア・システム開発の知識・経験のあるメンバーとディスカッションしながら開発を行うことができます。開発したアルゴリズムやコードはチーム内で相互かつ活発に情報共有とレビューを行っているため、エンジニアとして成長しやすい環境です。
• セーフィーのクラウドカメラシステムはサーバー、インフラ、フロント、モバイル、組み込み、画像認識AIと技術的に広範囲に渡っており、各分野のエキスパートと協力しながら開発を行うことができます。加えてプロダクトマネージャー・営業などビジネスサイドとも密なコミュニケーションを行い、AIプロダクトの構想段階から参加できます。
• 今後の会社の売上の軸として、新たな価値を創出する重要な位置づけであるAI開発に携わることができます。
• エッジ、クラウド、もしくは両方を用いたハイブリッドな環境での画像認識AIのプロダクト開発ができます。
• 映像×AIの開発プラットフォーム「Safie AI Studio*1」を利用して、日本を代表するAI企業と協力しながらAIプロダクトの開発を行えます。

技術・開発環境について

• 開発言語
• Python、C++
• ディープラーニング
• PyTorch
• AWS
• EC2、S3、ECR、SageMaker
• CI/CD
• GitHub Actions
• コミュニケーション
• Slack
• GitHub
• Google Workspace
• Backlog
• Notion

生成AIツール利用

• Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code

当社の特徴・魅力

• 本ポジションは、画像認識や深層学習技術を使ってサービスや機能をチームで開発します。アルゴリズムの素養や数理的な思考能力を持ったチームメンバーとディスカッションしながら開発を行います。画像認識AI開発チームとしてはクラウドだけでなくエッジやフォグなどの計算資源の特性を考慮して、システムの検討とターゲットに応じたアプリケーションの実装もしています。
• サービスの企画開発では、サーバーサイドエンジニア、フロントエンジニア、デバイスエンジニアなど他のエンジニアと連携して仕事を進めることになります。また、事業開発のために、ビジネス職のメンバーとチームを組んで、ユーザ課題の抽出、コンセプトの立案、実証実験（PoC）、プロトタイピングを共創する機会もあり、自身が開発した技術を着実に社会実装できる環境が整っています。

部署の今後の目標・目下の取り組み

• 目標
• 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。
• AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。
• 取り組み
• 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。
• 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。
• AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。