【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

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

東京都

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4月17日(木)19:00~20:00

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    アーカイブ公開中

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    昨今、テストの重要性が説かれるのはもちろんのこと、その難しさが語られることも多くなってきています。 シンプルな関数のテストであればスラスラ書けるものの、一方で、コンポーネントやアプリケーション実装に対するテスト絡むと途端に書けなくなるといった経験はないでしょうか。そういった際、絡んでくる依存先について、「どこまでテストし、どこからテストしないのか」について悩むこと多いのではないでしょうか。 そこで今回は、Webフロントエンド領域をリードされているQuramy氏と、akfm氏をお招きし、具体的なコードを用いたテスト設計の考え方や、アンチパターン、などを伺います。 フロントエンド領域にとどまらないテストに関する考え方が知れる会となっております。ソフトウェアエンジニアの方はぜひ、ご参加ください。

    開催日:

    2025年3月26日(水)19:00~20:00

  • React書けたら問題なし?poteboy氏/Ubie小谷氏に聞くReact Native開発最前線

    アーカイブ公開中

    React書けたら問題なし?poteboy氏/Ubie小谷氏に聞くReact Native開発最前線

    昨今、モバイルアプリ開発のクロスプラットフォームフレームワークであるReact Nativeが、再注目をされています。その背景には、React Nativeの目覚ましい進化があり、以前とは全くの別物といった声もあるほどです。 また、React Nativeには「Learn once, Write anywhere」という言葉があり(https://reactnative.dev )、Reactを使うことができれば、あらゆるプラットフォームでの開発が可能になると言われています。 では実際、WebアプリケーションでReactを使用している開発者は、そのスキルセットを活かしてReact Nativeでのモバイルアプリ開発がスムーズに行えるものなのでしょうか。 そこで今回は、Webアプリケーション開発のバックグラウンドを持ち、現在はReact Nativeを主軸とした受託開発事業を展開するpoteboy氏、さらには2024年にUbieにてIonic(Capacitor)からReact Nativeへの移行を行なった経験を持つ(https://zenn.dev/ubie_dev/articles/46cf443d5dd25b )Kotani氏をお招きし、昨今のReact Nativeの進化についてや、Web開発におけるReactからモバイル開発のReact Nativeによる違い、大変さなどについてお話を伺います。 最新のネイティブアプリ開発動向やReact Nativeの実践的な活用方法に興味をお持ちの方にとって、貴重な情報が得られる機会にできればと思います。ぜひご参加ください。

    開催日:

    2025年3月6日(木)19:00~20:00

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