# 業務内容 2D図面PDFに対する 物体検出・OCR・配線認識・3D化 の研究・開発 既存モデルの精度評価と改善方針の策定、教師データの作成 新規モデルのリサーチ、選定、実装 GPU環境（AWS など）を用いた学習実行と精度検証 アノテーション指針の設計、評価プロセスの最適化 プロダクトチームや顧客と連携し、開発成果を社会実装につなげる # 必須要件 画像処理アルゴリズムや大規模言語モデル（LLM・VLM）の研究・開発経験（目安：3年以上、修士・博士課程も歓迎） PyTorch / TensorFlow などを用いた実装経験 GPU環境での学習・Fine-Tuning・LoRAの実行および精度改善経験 週20時間以上のコミットが可能な方（フルタイム歓迎） # 資格要件 OCR、レイアウト解析の知見 学習データ構築・アノテーション設計の経験 国際学会・査読付き論文での採択経験 研究インターンやアカデミアでの活動経験 # 特徴 「簡単そうで難しい」2D図面解析という社会的に意義のある課題に取り組めます APIラッパーではなく、モデルの調査・実装・GPUでの学習を本気で行う開発環境 Googleのコンピュータビジョン分野のエンジニアによるメンタリングを受けられる環境