アルゼンチン勤務のリモートコンピュータビジョンエンジニア
AIを活用した建設数量積算プラットフォーム向けに、コンピュータビジョンと機械学習のパイプラインを開発します。 図面、文書、航空画像、衛星データを分析し、資材やインフラの特徴を特定します。
仕事内容
- エンジニアリング図面、PDF、航空画像、衛星データ向けのコンピュータビジョンおよび機械学習パイプラインを構築する。
- ベクターPDFとラスターPDFから、劣化した文書やスキャン文書を含む構造化情報を抽出する。
- アスファルト、コンクリート、舗装、排水、配管、標識、ガードレール、車線区分線など、建設資材とインフラを対象とした検出・セグメンテーションモデルを開発する。
- 図面、仕様書、画像を突き合わせ、情報源間の不整合を調査する。
- ラベリング、データセット管理、評価、回帰テスト、信頼度スコアリング、来歴追跡を支える機械学習基盤を開発する。
- ドメインエキスパートと連携して正解データを確立し、システム性能を継続的に改善する。
- 信頼性と網羅性のある出力を重視し、確信を持って結論を出せない場合は「判定不能」とする。
- AIベースの数量積算システムで、資材、表面、施工上の特徴の特定を主導する。
- 形状と計測を担当するエンジニアリング担当者と協力し、信頼性が高く価格算定可能な数量を生成する。
応募要件
- 本番環境でコンピュータビジョンまたは機械学習システムを構築・導入した5年以上の経験。
- 高度なPythonおよびPyTorchの経験。
- 実世界の画像を対象とした検出・セグメンテーションシステムの開発経験。
- 航空、衛星、ドローン、その他類似のラスター画像を扱った経験。
- OpenCVおよび従来型のコンピュータビジョン手法に精通していること。
- ノイズの多い専門データや、人間を介在させたワークフローを扱った経験。
- PDFの内部構造、ベクター幾何学、または文書AIに関する知識と、不足する専門知識を迅速に習得する能力。
- 英語での優れた文章および口頭によるコミュニケーション能力。
- 地理空間画像、建設、文書AIまたはOCR、CADベクター化、自動運転車両の認識のいずれかに関する経験。
- 写真測量、点群、地形・表面モデル、切土・盛土分析などの3Dデータ経験。
- 文書ビジョンと航空画像または地理空間コンピュータビジョンの両方にまたがるバックグラウンド。
福利厚生
- クライアントとの直接契約。
- アルゼンチンからのリモート勤務。
- フルタイム勤務。