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直案件
平均より高単価
最終更新日:2026/05/18
【AWS/Docker】クリエイタープラットフォームにおけるAIエンジニアの業務委託案件・フリーランス求人
〜1,000,000円/月
業務委託
案件基本情報
| 働き方 | フルリモート / 週4日〜5日 |
|---|---|
| 業務形態 | 業務委託(準委任) |
| 職種・ポジション | 機械学習エンジニア |
| クラウド | AWS |
| ツール | Docker |
業務内容
【想定業務内容】
・セグメンテーション・物体検出・分類モデルの開発・学習・評価
・推論パイプラインの設計・実装・本番運用
・アノテーションデータの品質管理・データセット設計
・既存パイプラインの改善・最適化(精度・速度)
・アノテーターチームへの技術的サポート・ガイドライン整備
・プロダクト開発チームと連携した機能開発・技術的支援
【使用技術】
・言語およびフレームワーク:Python, PyTorch
・データ処理:OpenCV, ffmpeg
・インフラおよびプラットフォーム:AWS(S3, EC2, ECS, Batch, Lambda), Docker
・その他:GitHub, 各種アノテーションツール
【体制(人数/構成)】:少数精鋭のAIチーム
・セグメンテーション・物体検出・分類モデルの開発・学習・評価
・推論パイプラインの設計・実装・本番運用
・アノテーションデータの品質管理・データセット設計
・既存パイプラインの改善・最適化(精度・速度)
・アノテーターチームへの技術的サポート・ガイドライン整備
・プロダクト開発チームと連携した機能開発・技術的支援
【使用技術】
・言語およびフレームワーク:Python, PyTorch
・データ処理:OpenCV, ffmpeg
・インフラおよびプラットフォーム:AWS(S3, EC2, ECS, Batch, Lambda), Docker
・その他:GitHub, 各種アノテーションツール
【体制(人数/構成)】:少数精鋭のAIチーム
求めるスキル
必須
・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグの実務経験
・セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験
・画像や動画データの前処理の実装経験(OpenCV、ffmpeg等)
・AWSの実務経験およびDockerを用いた環境構築経験
歓迎
・SAM2やSegFormerなどの最新セグメンテーションモデルの実装経験
・MLOpsに関連する実験管理ツール(MLflow、Weights & Biases等)の使用経験
・推論パイプラインの本番運用経験やGPU最適化の経験
・動画処理パイプラインの設計および実装経験
業界・ビジネスモデル
| 業界 | Webサービス |
|---|
エージェントより
画像や動画の解析モデル開発から推論パイプラインの本番運用まで一貫して携われる裁量の大きい案件です。