# AIデータ・アノテーションスタッフ｜画像解析AIの学習データ作成・精度検証 ＼未経験からAI開発の現場へ。画像解析AIを「データ」から支えるメンバー募集！／ 私たちは、画像・映像解析を中心とした自社AIプロダクトの開発・社会実装を進めています。 AIモデルの精度を高めていくために欠かせないのが、「正確な学習データ」と「精度検証」です。 今回募集するのは、画像解析AIの開発をデータ面から支える【AIデータ・アノテーションスタッフ】です。 最初は画像・映像へのアノテーション作業を中心に担当していただき、経験やスキルに応じて、AIモデルの精度検証やデータ分析、改善業務にも携わっていただきます。 「AI・画像解析の仕事に興味がある」 「プログラミングを勉強していて、実務経験を積みたい」 「将来的にAIエンジニアを目指したい」 そんな方も歓迎します。 ## ◇業務内容◇ ### 画像・映像データのアノテーション AIが正しく画像や映像を認識するための「正解データ（Ground Truth）」を作成します。 例えば、 ・画像内の人物や車両などへのラベル付け ・対象物を囲うBounding Boxの作成 ・画像・映像データの分類 ・アノテーション結果の確認・修正 ・データ品質のチェック などを行います。 プロジェクトによって扱うデータやアノテーション方法は異なります。 ### AIモデルの精度検証 スキルや経験に応じて、AIモデルがどの程度正確に認識できているかを確認する評価業務にも携わっていただきます。 ・AIの推論結果と正解データの比較 ・誤検出／未検出データの確認 ・精度低下の原因となるデータの整理 ・評価データセットの作成 ・検証結果のレポート ### データ・モデル改善 さらに経験を積んだ方には、エンジニアと一緒にAIモデルの改善にも参加していただきます。 「どのようなデータを追加すれば精度が上がるか」 「どのようなケースでAIが間違えやすいか」 といった分析を行い、次の学習・モデル改善につなげます。 ## ◇開発・作業環境◇ AI・画像解析開発で実際に使用している環境で業務を行います。 ・OS：Ubuntu ・コンテナ：Docker ・言語：Python など ・画像／映像アノテーションツール 最初からすべてを使える必要はありません。 アノテーション業務からスタートし、興味やスキルに応じて技術領域を広げていただけます。 ## ◇応募資格◇ ### 【必須（MUST）】 未経験・独学・スクール・高専・大学等で学習中の方も歓迎します。 ・PCの基本操作ができる方 ・細かな作業を正確に進められる方 ・画像解析やAIに興味がある方 ・新しいツールや技術を学ぶことに抵抗がない方 ### 【歓迎（WANT）】 ・Pythonなどのプログラミング経験 ・AI／機械学習／画像解析について学んだ経験 ・アノテーション業務の経験 ・Ubuntuを使用した経験 ・Dockerを使用した経験 ・画像・映像データを扱った経験 実務経験は問いません。 ## ◇この仕事の特徴◇ ### AI開発の「データ」を実務で経験できる AIモデルの性能を大きく左右するのが、学習・評価に使用するデータの品質です。 単純にアノテーションを繰り返すだけではなく、 「なぜAIが間違えたのか」 「どのデータを追加すれば改善できるのか」 まで考えながら、実際のAI開発プロセスを経験できます。 ### AIエンジニアへのステップアップも可能 最初はアノテーションやデータ整理からスタート。 スキルや希望に応じて、 アノテーション ↓ 精度検証 ↓ Pythonを使ったデータ分析 ↓ AIモデルの評価・改善 ↓ 画像解析AI開発 と、担当領域を広げていくことも可能です。 ## ◇雇用形態◇ 契約社員 まずは契約社員としてAI開発プロジェクトに参加していただきます