【募集背景】 多様な図面データからAIを用いて情報を自動抽出し、見積作成や仕様書チェックなどの業務プロセスを自動化するソリューションを開発している。 扱うデータは2D CAD（DXF/DWG）、PDF、スキャン画像、PPTXなど多岐にわたり、記号・線分・文字といった情報を高精度かつ高速に解析する必要がある。 画像処理・生成AI・クラウド基盤を横断して設計・実装できるエンジニアを募集する。 【業務内容】 ◾️業務内容 ・図面解析AIソリューションの設計・開発 ・画像処理、機械学習、生成AI、クラウド、Webアプリを組み合わせた一気通貫の実装 ◾️画像認識・機械学習の実装 ・Python（OpenCV、scikit-image等）を用いた図面の前処理、ノイズ除去、幾何学変換処理の実装 ・物体検出モデル（YOLO、EfficientDet等）やセグメンテーションモデルの選定、ファインチューニング、推論パイプラインへの組み込み ・OCRを用いた文字情報抽出ロジックの実装 ・画像上のピクセル座標と実寸法のマッピング、CAD特有の座標系変換処理 ◾️システム開発（バックエンド・フロントエンド） ・大容量の図面画像データを効率的に扱うバックエンドAPIの設計・実装 ・非同期処理（Queue／Worker）を用いた解析パイプラインの構築 ・解析結果（バウンディングボックス、セグメンテーションマスク等）をブラウザ上で図面に重ねて表示・補正するUIの実装（Canvas操作等） ◾️クラウドアーキテクチャ・インフラ ・GPUインスタンスを含む推論環境の構築 ・オートスケーリングを考慮したクラウドアーキテクチャ設計 ・オンプレミスからの大量図面データ移行 ・クラウド内でのETL処理を含むデータパイプライン構築 【応募要件】 ◾️必須スキル 〈機械学習・画像処理〉 ・Pythonによる画像処理実装経験（OpenCV、Pillow、NumPy等） ・物体検出、セグメンテーション、OCRのいずれかのモデル実装または利用経験（PyTorch、TensorFlow、YOLO等） ・座標変換やベクトル計算など、幾何学に関する基礎的な数学知識 〈Webアプリケーション開発〉 ・Python（FastAPI、Flask、Django等）によるバックエンド開発経験 ・React、Vue.js、TypeScript等を用いたSPA開発経験 〈クラウド・インフラ〉 ・AWS、Azure、GCPいずれかでのアーキテクチャ設計・構築経験 ・Docker、Kubernetes等のコンテナ技術およびデプロイ経験 ◾️歓迎スキル ・DXF／DWGフォーマットの内部構造解析経験、またはCADソフトのAPI利用経験 ・MLOps（実験管理、モデルのバージョン管理、継続的学習パイプライン構築）の実務経験 ・VLM／LLM（GPT-4V、Gemini等）を用いたマルチモーダルAI開発経験 【この仕事の魅力・やりがい】 ◾️AI・アプリ・インフラを横断する高難易度ポジション 画像処理アルゴリズムの設計からGPU基盤、ユーザー向けUIまで、一気通貫で関われるため、市場価値の高いスキルを獲得できる。 ◾️図面という難易度の高いデータへの挑戦 不均質で複雑な図面データを、画像処理と生成AIを組み合わせて「使えるデータ」に変換する本質的な技術課題に取り組める。 ◾️明確なビジネスインパクト 建設・製造現場における熟練者の目や判断をAIで支援し、業界全体の生産性向上に直接貢献できる。