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AIエンジニア(MLOps・評価基盤/3D点群・画像データ)

Exclusive opportunity

Remote

AIエンジニア(MLOps・評価基盤/3D点群・画像データ)

株式会社NTP

AIエンジニア(MLOps・評価基盤/3D点群・画像データ)

Skills

SQL QueriesPythonPyTorchMachine LearningAI

19 days ago

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Contract type:

Permanent

Location:

Japan

Work mode:

Remote

Published on:

5 October 2026

What they need


仕事内容:

ロボットやAIは、研究室やデモでは動きます。
しかし製造・物流の現場に出ると、棚の配置や置かれる物は日々変わり、センサーのデータには欠けやノイズが混ざり、「なぜ今日は検知を外したのか」を誰も説明できない――そんな状態に陥りがちです。
モデルの精度を上げる以前に、現場のデータを正しく集め、同じ条件で何度でも評価できる仕組みがなければ、改善は勘と経験頼みのままになります。

本ポジションは、その「仕組み」をゼロからつくるコアメンバーです。
ロボティクスの現場から集まる点群・画像・事象データを、評価基盤と学習パイプラインに変えていきます。

【業務Mission】
NTPの事業モデルは「現場で得た学びをデータとして基盤に書き戻し、導入するほど速く・安く・確実になる」という循環です。この循環を回すのは、データが正しく集まり、再現可能に評価でき、モデルとして次に活きる仕組みです。

アルゴリズムの精度を統計的な根拠で判定できる状態をつくり、現場のデータを事業の資産に変える——ロボティクスの現場データを扱うAIエンジニアを求めています。

【具体的な業務内容】
1. 評価基盤の構築
・シナリオ定義→自動実行→ログ収集→統計集計を無人で回す評価ハーネスの設計・実装
・代表ログセットに対する精度・検知率・処理レートの自動計測と、しきい値割れ通知を行うCI/回帰テスト
・ロボットログ(rosbag/MCAP等)のParquet化、スキーマ設計、評価レポートの自動生成

2. データ基盤の構築
**・**事象データベース(時刻・座標・類型・成否・所要時間・スナップショット参照)のスキーマ設計と記録完全性の担保
・点群/画像スナップショットのストレージ設計、保存範囲・保持期間・匿名化の方針実装
・現場データの品質監視と、事業指標(頻度・所要時間・カバー効率等)の集計

3. 学習パイプライン・モデル運用
・自動ラベル(推定結果)+人手修正によるデータセット構築、アノテーションツールの整備
・3D点群・画像を対象とした検出・分類・姿勢推定モデルの学習・評価・改善
・学習→評価→エッジ配布(TensorRT/ONNX等)のパイプラインとモデル版管理(MLOps)
・外部提供や基盤モデルとの接続を見据えたデータセットのフォーマット整備

【このポジションの魅力】
・「データが資産になる」事業モデルのデータとモデルの設計を最初から担えます。
・評価基盤から学習パイプライン・モデル運用まで、MLの実務の全工程を一人で持てます。
・実験の再現性と統計の根拠を握るポジションであり、技術判断の物差しを自分で作れます。
・実世界の3D空間データという、まだ蓄積の少ない領域でデータ資産をゼロから作れます。

アピールポイント:

【創業期に加わるということ】
・少数の創業チームのため、決まったものを実装するのではなく、設計判断に関われます。
・成果がそのまま次の資金調達・顧客獲得につながり、IPOまでを創業メンバーとして経験できます。

求める人材:

《必須スキル》
・Pythonによる機械学習モデルの学習・評価の実務経験(PyTorch等)
・データパイプラインの設計・実装経験(Python・SQL、Parquet等の列指向フォーマット、RDB)
・CI/テスト自動化、Git/コンテナを用いた開発フローの経験
・実験の再現性を担保する仕組み(データ・モデルの版管理、ログ設計等)を作った経験
・不確実な要件の中で自走し、仮説検証を回しながら成果を出した経験

※上記すべての要件を完璧に満たしていなくても問題ありません。技術への強い関心や、現場実装へのパッションをお持ちの方からのご応募をお待ちしております。

《歓迎スキル》
・3D点群・画像を対象とした検出・セグメンテーション・姿勢推定モデルの学習経験
・エッジ推論(TensorRT/ONNX Runtime)への変換・最適化の経験
・MLOps基盤(学習パイプライン・モデルレジストリ・推論配布)の構築経験
・PostGIS等の空間拡張、オブジェクトストレージ(S3互換)の運用経験
・ROS 2/rosbagの読み書き、シミュレータ(Gazebo/Isaac Sim等)でのデータ生成経験

勤務時間・曜日:

専門業務型裁量労働制(みなし労働時間:1日8時間 / 月163時間)
※標準的な勤務時間帯:9:00~17:30(業務の都合に合わせて柔軟に対応します)
※休憩時間:1時間

休暇・休日:

  • 完全週休2日制(土日祝休み)
  • 年次有給休暇
  • 夏季休暇
  • 冬季休暇
  • 特別休暇制度
  • 労働時間に応じたフレキシブルな休日取得可能

アクセス:

リモート勤務を基本とし、必要に応じてクライアント先へ訪問します。
※訪問先は、東京、新横浜、大阪など、状況に応じて。
※本社は和歌山県海南市

給与:

  • 昇給・賞与あり(前年度実績に応じて)
  • 通勤手当支給

業績に応じて以下の手当が支給される場合があります。全員に一律支給ではありません。

  • 家族手当
  • 皆勤手当
  • 退職金制度あり

専門業務型裁量労働制のため、固定残業代は適用されませんが、業務に応じた働き方をサポートします。詳しい条件については面接時にお伝えします。

待遇・福利厚生:

  • 社会保険完備
  • 交通費支給(上限あり)
  • 資格取得支援制度
  • 社内研修・教育プログラム充実
  • 社員旅行やイベントあり
  • 健康診断の実施
  • リモートワーク可能
  • 業績に応じた賞与あり
  • 福利厚生施設利用可能

その他:

雇用形態: 正社員

給与: 5,000,000円 - 10,000,000円 年俸

平均所定労働時間(1か月当たり): 163時間

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