Job Description

画像認識エンジニア/スポーツ映像

■ 職種

データ

■ 会社概要

日本で有名な報道、スポーツ、バラエティなどの動画配信サービスを運営する企業。

■ 職務内容

●スポーツ映像における新たな体験を可能にするCV技術の開発を担当します。 

機械学習モデルの開発にとどまらず、弊社サービスへの出口を想定した企画への画像認識観点からの技術アドバイスや、データセット構築、ML Ops観点からのモデルサービングまで自身の得意なスキルを活かしつつ周辺領域にも取り組んでいただきます。

●技術応用例は以下の通りです。

└ レース映像における選手の3D座標認識、選手の姿勢推定、動画要約など。　

●想定する画像認識技術は以下の通りです 。

└ 物体認識、マルチオブジェクトトラッキング、物体姿勢推定、三次元再構成、シーン理解、動画要約、センサーキャリブレーションなど。

■ 応募資格

• 画像認識に関する業務での開発経験 (3年以上)
• DNN含めた学習ベースの画像処理の知識と経験
  └ OSSのコードを動かしただけでなく、自身でデータセット構築から学習および評価まで行ったことがあること
• PythonおよびC/C++の業務での開発経験 (3年以上)
• 英語で文献調査が可能な程度の読解力

■ 歓迎条件

• 関連分野での国内外での論文投稿、論文発表、勉強会登壇実績
• コンピュータサイエンスもしくは関連領域での修士・博士の学位
• フィルタリングや幾何学的変換などの古典的な画像処理の知識と経験
• センサーキャリブレーションの経験
• CUDAなどのアクセラレータを用いた画像認識モデルの高速化経験
• 実問題に即したデータ取得方法の設計やデータセット作成の経験
• GitHubを利用したチーム開発経験
• AWSやGCPのクラウド使用経験
• Dockerなどのコンテナ型仮想化技術の使用経験
• ML Ops の設計・実装・運用経験

理想人物

エッジ系CVエンジニア

• センサーまわりの経験
  カメラの内部・外部パラメータのキャリブレーション、データの送受信、DepthカメラやLiDAR, Rader, イベントカメラといったRGBカメラ以外のセンサーの取り扱い
• ロボティクスに近い経験
  SLAMやvSLAMといったロボット系の認識タスクや、ROS/ROS2を使用した制御経験など
• エッジデバイス向け認識モデルの最適化経験
  Intel, AMD, Qualcomm(, Nvidia) などのSoC向け認識モデルの最適化経験

サーバ系CVエンジニア

• ML/CV系の本番アプリケーションの開発・運用経験

■ アピールポイント

• 副業可能
• ワークライフバランス
• 「世界に誇れる新メディア」となることを目指している環境

■ 勤務地

東京

■ 給与

応相談

■ その他あれば

土日祝日休み 平日週5日 10:00~19:00

原則週3日出社、週2日リモートワーク（相談可）

コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用

定期的な1on1

交流ランチ