【3ヶ月限定:業務委託】MLエンジニア (Computer Vision)

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機械学習エンジニア

【3ヶ月限定:業務委託】MLエンジニア (Computer Vision)

FastLabel株式会社

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給与・報酬

時給 4,000円 ~ 8,000円

稼働時間

64時間 ~ 160時間(週16 ~ 40時間)

雇用形態

業務委託

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

-

現状と課題

FastLabelについて

FastLabelは、「AI革命のインフラになる」というミッションを掲げ、AI開発におけるデータプラットフォームを開発するスタートアップです。

AIの基礎であり、開発のボトルネックとなっているデータ領域にイノベーションを起こすことで、あらゆる業界のAI開発を加速させ、 AIが全ての人の生活を豊かにする社会の実現を目指しています。

募集背景

2024年1月〜3月において、プロジェクト数が増加しております。 そのため、3ヶ月限定で弊社の業務をサポートをしていただける方を募集します。

お願いする業務

雇用形態

業務委託

雇用期間

3ヶ月(2024年1月〜3月) ※応相談

具体的な仕事内容
  • OpenCVを使用した画像・動画処理
  • Pythonを使用した機械学習モジュールの開発(主に画像認識、物体検出など)
  • 機械学習を使用した教師データ作成、選定の自動化(ML for ML)
仕事の醍醐味

既存産業の多様な業界のお客様とコミュニケーションを取りながら仕事ができるのは、大きなやりがいに繋がります。また、これからいくつもプロダクトを生み出していくフェーズなので、会社のゼロイチを経験することも可能です。

給与
  • 役割及びパフォーマンスレベルに応じて決定
勤務体系
勤務制度

フレックスタイム制(7:00-22:00)※コアタイムなし

休日・休暇
  • 休日:完全週休2日制(土日、祝祭日、年末年始等)
  • 休暇:有給休暇、慶弔休暇、生理休暇、出産育児・介護休業等

募集要項

概要

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雇用形態

業務委託

給与・報酬

時給 4,000円 ~ 8,000円

稼働時間

64時間 ~ 160時間(週16 ~ 40時間)

出社頻度

相談の上決定する

必須スキル/経験

  • コンピュータサイエンスに関する知識・経験
  • 機械学習、画像認識に関する実務経験が3年以上あること
  • オーナーシップを持って機械学習モジュールの開発を進める力
  • 日本語でコミュニケーションできること
求める人物像
FastLabelで活躍している人物像
  • パーパス「AIインフラを創造し、日本を再び世界レベルへ」 に共感し、実現に向けて自律的に動ける方
  • ユーザーを誰よりも理解しようとし、ユーザーの成功を喜べる方
  • テクノロジーの可能性を信じ、本質的な課題を特定し、解決していく方
  • 新たな役割や業務領域に挑戦しながらも、困難に直面したときに、できない理由ではなく、できる理由を考えられる方
FastLabelにマッチしない人物像
  • ユーザーやチームへの提供価値ではなく個人のメリットを最大化する方
  • 発生している問題や役割の間に落ちている業務を、自分ごと化せずに問題解決に向けて行動しない方
  • 組織や個人のポテンシャルの限界を自ら設定し、成長の可能性を狭める方

歓迎スキル/経験

  • Node.js、Python、AWSでのウェブシステム開発・運用経験
  • MLOpsなど機械学習基盤の開発経験
  • 新規サービスの立ち上げやサービスの成長期におけるチャレンジ経験
  • 開発者のリードやマネジメント、プロセス改善経験
  • ビジネスレベルの英語力

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

機械学習3年以上必須
Python指定なし歓迎
AWS指定なし歓迎
Node.js指定なし歓迎

サービス内容の詳細

アノテーション代行サービス
データ品質99.7%のデリバリー実績を誇る高品質アノテーション代行サービス

専門スタッフが仕様を確認し、アノテーションマニュアルの作成もサポートします。 事前に合意したデータ品質を基準をもとに、ミスがあった場合、同じ料金内で修正します。 また、事前テストによって最適な人材を選抜し、2段階のレビューフローや独自の品質チェックAIによってアノテーター間の作業品質のズレをなくします。

データセット・データ収集サービス
権利クリアランスされた100万を超えるデータセット

機械学習に必要な素材データとアノテーションデータをパッケージで提供します。 権利クリアランスされた100万件以上の画像などの素材データにアクセスでき、データ不足を解消することでスピーディーなAI開発を実現できます。 またデータの収集や撮り下ろしにも対応しています。

データ生成サービス
Generative AIを活用したデータ生成サービス

AI開発において、実データのご準備が難しいデータを、シンセティック、オーギュメンテーション、画像生成などのアプローチでご提供することが可能です。

選考フロー

  1. カジュアル面談

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

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    開催日:

    2025年11月6日(木)19:00~20:00

  • 延1万件の個人情報漏洩を発見したエンジニアに聞く 知らないと危険バイブコーディングとセキュリティ

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    開催日:

    2025年10月7日(火)19:00~20:00

  • Next.js vs Nuxt それぞれの良さを知る Frontend Night

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    Next.js vs Nuxt それぞれの良さを知る Frontend Night

    フロントエンド開発でフレームワークを選ぶ際、「Next.jsとNuxtの違いや特徴までは理解できないまま、とりあえずで選んじゃっているな」と感じているエンジニアも多いのではないでしょうか。 実際には、開発チームの構成や要件によって、Nuxtの方が適している場面も、はたまたNext.jsの方が適している場面も存在します。特に最近では、Nuxtに対する業界の注目度も今まで以上に高まってきています。 そこで本イベントでは、実際にNext.js・Nuxt両方の開発経験を持つエンジニアの方々をお招きし、なぜNuxtに投資するのか?なぜNext.jsに投資するのか?をお二人の立場から語っていただきます。 LayerXのypresto氏からは実際にNextとNuxtを同時運用して経験した互いの良さやツラミ、Next.jsを推進する理由を、アンドパッドの小泉氏からはVueやNuxtのエコシステムの現状や、Nuxtを推進する理由を学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック ■ アンドパッド 小泉氏 新規プロダクトの開発に Nuxt 3 を採用して良かったこと https://tech.andpad.co.jp/entry/2024/01/17/100000 ■ LayerX ypresto氏 Next.jsとNuxtが混在? iframeでなんとかする! https://speakerdeck.com/ypresto/nuxt-inside-nextjs-with-iframe

    開催日:

    2025年9月30日(火)19:00~20:00

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