株式会社JINGS の求人｜Computer Vision Engineer｜製造業の図面・画像・動画解析を本番実装する業務委託

業務詳細

■JINGSについて
「日本のものづくりで、後世に誇れる社会を創る。」
これが、JINGSの志です。
製造業は、日本の輸出や雇用、地域経済を支える基幹産業です。その競争力のセンターピンは、高い品質にあります。

ただ、その品質を支えてきた熟練者の知識や判断は、図面、画像、動画、帳票、過去の不具合情報、そして人の頭の中に分散しています。

熟練者の退職が進む今、このままでは人が辞めるたびに、企業が積み重ねてきた知識まで失われてしまいます。

私たちは、AIで人を置き換えたいわけではありません。

人が見て、考え、判断してきたことを整理し、次の世代が使える状態にする。AIを、現場で働く人の力を高める道具として実装します。

■募集背景

JINGSでは、製造業が保有する図面、製品画像、設備画像、検査画像、作業動画などを活用したAIシステムを開発しています。

製造現場のデータは、撮影条件、画角、照明、設備、製品、工場によって大きく変わります。データ数が少ない、ラベルの基準が曖昧、異常データがほとんどないといった課題もあります。

求めているのは、モデルを学習させて終わる人ではありません。

何を検出・分類すべきかを決め、データを確認し、評価方法を設計し、現場で使える精度と速度まで引き上げ、本番環境へ実装できる方を探しています。

■お願いしたい業務
担当案件または特定の技術領域について、課題設定から本番実装まで担当していただきます。
顧客業務と現場課題の整理
分類、物体検出、セグメンテーション、OCR、追跡、異常検知などのタスク設計
図面、画像、動画データの調査と品質確認
アノテーション方針、ラベル定義、品質基準の策定
データの前処理、拡張、正規化
クラス不均衡への対応
学習・検証・テストデータの分割とデータリークの防止
ベースラインモデルの構築
PyTorch、TensorFlow、OpenCVなどを用いたモデル開発
学習、チューニング、推論処理の実装
Precision、Recall、F1、mAPなどの評価指標設計
誤検知・見逃しのコストを踏まえた閾値設計
エラー分析と精度改善
撮影条件やデータ変化に対するロバスト性の検証
図面解析、レイアウト解析、OCR、表抽出
必要に応じたVLMの検証・実装
動画の前処理、フレーム抽出、追跡、イベント検知
推論API、バッチ処理、データパイプラインの実装
AWSなどのクラウド環境へのデプロイ
推論速度、コスト、可用性の最適化
本番環境の監視、データドリフトの検知
設計レビュー、コードレビュー
PMや顧客への技術説明
設計書、評価報告書、運用手順書の作成

最新モデルを使うこと自体を目的にはしません。

現場で問題になっているのが見逃しなのか、誤検知なのか、確認時間なのかを整理し、その業務に合った評価指標とシステムをつくっていただきます。

■このポジションで実現してほしいこと

参画後3か月を目安に、以下の状態を目指していただきます。

現場課題と画像・動画データの特徴を理解している
解くべきタスクと評価基準が明確になっている
ベースラインの精度と課題を説明できる
誤検知・見逃しの原因を分析できる
改善施策に優先順位がついている
本番実装に必要な推論速度、コスト、運用方法が整理されている
PMや顧客が技術的な判断を行える状態になっている

■必須要件
以下を満たす方、または同等の実績を説明できる方を対象とします。
Pythonを用いた開発経験3年以上
コンピュータビジョンまたは機械学習システムを、設計から本番導入まで担当した経験
PyTorchまたはTensorFlowを使ったモデル開発経験
OpenCVなどを使った画像・動画処理経験
実データの前処理、アノテーション、データ品質改善の経験
評価指標の設計、エラー分析、精度改善の経験
APIまたはバッチ処理としてモデルを実装した経験
AWSなどのクラウド環境へデプロイ・運用した経験
設計レビューまたはコードレビューの経験
PMや非エンジニアに、技術的な制約や精度を説明できること
月60時間以上稼働できること
平日日中の定例や顧客との打ち合わせに参加できること

選考では、何を指標にし、どのようなエラーがあり、何を変えて改善したかをお聞きします。

■歓迎要件
製造業における外観検査、異常検知、設備監視の経験
図面、CADデータ、技術文書を扱った経験
OCR、Document AI、レイアウト解析の経験
Amazon Textractなどの利用経験
VLM、マルチモーダルモデルの開発経験
少量データ、不均衡データを扱った経験
動画解析、トラッキング、行動・イベント検知の経験
エッジデバイスへのモデル実装経験
モデル軽量化、量子化、高速化の経験
MLOps、モデル監視、データドリフト対応の経験
エンタープライズ向け受託開発の経験
IAM、VPC、暗号化などセキュリティへの理解
テックリードまたは技術責任者としての経験

■業務範囲と権限
モデル、評価方法、データ処理、推論基盤など、担当領域の技術判断には大きな裁量を持っていただきます。

一方で、会社全体の採用・人事評価・技術予算・顧客契約に関する最終決定は、JINGSの責任者が行います。

担当範囲と意思決定権を、契約開始時に明確にします。

求める人物像

JINGSが求めているのは、モデルの新しさより、現場で使えるかを考えられる人です。

技術を使うことではなく、顧客の問題を解くことに関心がある
誤検知と見逃しが業務に与える影響を考えられる
精度を感覚ではなく、指標とエラー分析で説明できる
データ不足やラベルの曖昧さを放置せず、改善方法を提案できる
期待した結果が出なかったとき、事実を正直に共有できる
研究結果を本番システムへ落とし込むことに責任を持てる
現場で働く人の知識や判断を尊重できる
PM、エンジニア、顧客と率直に議論できる
問題や遅延の可能性を早い段階で共有できる
JINGSの志に共感し、日本の製造業に長く残る仕事をしたい

■選考で確認すること

これまで担当した画像・動画解析プロジェクト
ご自身が担当した工程と意思決定
データの状態とアノテーション方法
採用した評価指標とその理由
発生した誤検知・見逃しと改善方法
モデルを本番環境へ導入した方法
運用開始後に起きた問題と対応
製造業の少量・不均衡データを扱う場合の進め方
選考は、書類確認、技術面談、契約条件面談を予定しています。
技術面談では、過去プロジェクトの深掘りを行います。

【就業形態（複数選択可）】

業務委託（フリーランス）
業務委託（副業・複業）

【勤務時間（フルタイム時）】

システム入力上の参考時間：10:00〜19:00
休憩時間：60分

業務委託契約のため、一律の始業・終業時刻は設けません。打ち合わせ時間を除き、具体的な稼働時間は双方で調整します。

【リモートワーク】

リモートワーク可

原則リモートです。ただし、セキュリティ要件やデータの持ち出し制限により、東京都内のオフィスまたは顧客環境での作業をお願いする場合があります。

募集情報