【Python/LLM/VLM/フルリモート】VLM・LLMを用いたプロダクト研究開発・プロトタイピング案件

【業務内容】 【募集背景】 クライアントのプロダクトにおいて、VLMやLLMを活用した新機能やサービスの可能性を検証するため、研究開発およびプロトタイピングを推進できる専門人材を募集しております。 【作業内容】 VLM/LLMおよび物体認識モデルを対象とした実験設計、Pythonを用いたプロトタイプ実装を行っていただきます。図面やP&ID等の画像データに対して、線検出や関係性抽出を含む画像解析および評価設計を実施していただきます。実験結果の整理・ドキュメント化を行い、再現性のあるコードとして納品していただきます。クライアント側の小規模研究チームと連携しながら、スポット担当者として自走的に実験から成果物の取りまとめまでを遂行していただきます。 【求める人物像】 自ら課題を設定し、実験計画から実装、検証、改善まで主体的にやり遂げられる方を求めております。論文や技術情報から必要な知見を素早くキャッチアップし、手を動かしながら検証を進められる方、関係者と適切にコミュニケーションを取りつつ成果物に落とし込める方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 最先端のVLM/LLMおよび物体認識技術を用いた研究開発に携わることができ、構造化画像データの解析と組み合わせた高度な実装・評価経験を積むことができます。少数精鋭の研究チームと協業しながら、自身の裁量で実験設計からプロトタイプ開発まで一連のプロセスをリードできる環境です。 【開発環境】 Pythonを中心とした機械学習・深層学習環境上で開発を行います。必要に応じてPyTorchやTensorFlow、Hugging Faceなどのライブラリやフレームワークを活用し、VLM/LLMや物体認識モデルの実験・評価を進めていただきます。 【必須スキル】 ・LLM/VLMの評価・プロンプトチューニングまたは関連プロジェクト経験 ・少数データでの物体認識（zero/one/few-shot）または画像処理モデル開発経験 ・コンピュータビジョン領域での実務経験（修士号＋実務経験、または同等の実務経験） 【歓迎スキル】 ・PyTorch/TensorFlow/Hugging Face等でのモデル実装経験 ・VLM/LLMのファインチューニング・推論パイプライン構築経験 ・図面・P&IDなど構造化画像データの解析経験 -------------------------------- ココナラテックの案件の選考フローは以下の流れとなっております。 ① ココナラ募集上での応募：受注者がココナラ募集から応募いただく。 ※応募時には、スキルシートを添付の上、応募をお願いいたします。 ② 担当者面談：書類選考の上、スキルシート・応募時の内容をもとにご希望の条件などをヒアリングいたします。 ③ 企業面談：クライアントにココナラテック担当者が書類をもとに提案し、面談の希望をいただいたら、クライアントを含めた三者面談を設定させていただきます。 ④契約・稼働開始：面談後に双方で契約条件の合意がされたら契約を締結し、実際に稼働を開始します。契約締結後も専属エージェントが、定期的にサポートいたします。 ※応募いただいた際には、次のとおりクライアントへ提供させていただきます。 応募をもって、クライアントへの提供に同意いただいたものとさせていただきますので、予めご了承のうえ、応募いただきますようお願い申し上げます。 ■利用目的 　・書類選考、契約締結、その他業務管理のため ■提供情報 　・苗字、年代、性別、都道府県名、現職の状況、職務経歴、ポートフォリオ・スキルシート及び各種実績