製造業×Computer Visionで現場価値を創出。経験を活かして技術とチームの両方に貢献するCVエンジニアを募集！ Spark+では、製造業のお客様が抱える検査・ライン監視・解析といった課題を、Computer VisionとMLOpsの力で解決に導いています。今回募集するのは、ジュニアポジションより一歩踏み込んだ、CV系MLエンジニアの中核的なポジションです。 自律的にモジュール化された学習パイプラインの構築・運用を通じて、チーム全体への技術的な知見還元も期待しています。 ▍業務内容（主な責務） 【モデル開発】 ・PyTorch / Lightning による画像分類・物体検出・姿勢推定モデルの新規実装・再学習・推論高速化 ・timm、OpenMMLab、Detectron2 などOSS の選定・導入・カスタマイズ ・Hydra＋OmegaConfを用いた設定管理の設計と再利用性向上 【実験設計・MLOps】 ・MLflow、TensorBoard での実験記録とメトリクス可視化 ・AWS EC2 GPU インスタンスのコスト意識を持った選定・起動・運用 ・ruff、pytest を用いた品質チェックと 自動 CI（GitHub Actions）による整備 【リサーチ & PoC】 ・基礎〜応用レベルの CV／ML 論文を調査し、再現実装＋効果検証デモ（Streamlit など） を作成 ・vision 以外（時系列、構造化データ等）への簡易的な転用実験 【チーム貢献】 ・PR、Issue、Slack によるノウハウ共有と、2〜3名規模のタスク分解リード ・認識ずれやリスクの早期検知、計画と実行の自律的な調整 ▍求める人物像 ・指示内容を目的・スコープ・制約に分解し、主体的に計画→実行できる方 ・自身のスキルギャップを言語化し、キャッチアップの計画・相談ができる方 ・チームのドキュメントや議事メモを読み書きし、周囲の学習を促進できる方 ・新技術や未知領域にもプロトタイプで挑戦する好奇心を持つ方 ▍必須スキル・経験 ・Pythonでの開発経験（2年以上） ・PyTorch / Lightning による画像認識モデルの学習パイプライン実装・モジュール化経験 ・timm、MMDetection、Detectron2 等の Vision OSS の利用経験 ・Hydra または OmegaConf による設定管理の実務経験 ・AWSを用いたGPU インスタンス運用経験（起動 → 学習 → 終了） ・GitHubによる PR ベース開発と、pytest／ruff 等を使った CI の運用経験 ▍歓迎スキル・経験 ・Grad-CAM、SHAPなどのxAI手法や、SAM、CLIP などの VLM 技術の検証経験 ・Docker／Docker Compose による環境構築や自動デプロイの経験 ・時系列／構造化データを扱った機械学習プロジェクトの経験 ・小規模チームでの技術リードまたはメンター経験 ▍勤務条件 ・勤務地：フルリモート（必要に応じて対面ミーティングあり） ・勤務時間：週15時間以上（稼働時間帯は柔軟に調整可能） ・契約期間：6ヶ月以上（長期歓迎） ▍成果指標（例） ・再利用可能な画像認識モデルモジュールを作成し、レビューを経てプロダクションPoCに組込み ・上流指示のみを受け、スコープ整理→計画立案→実行→成果物提出まで自律的に完遂 ・研究論文1本を再現実装し、Streamlit デモで効果検証し社内共有 ・PR・技術メモを通じて、チームメンバーの学習・開発効率向上に貢献 ▍応募について GitHub / 技術ブログ等のポートフォリオを添えてご応募ください。 選考では 「これまでに作った再利用可能なコード／検証デモ」 を拝見できるとスムーズです。