【Python/PyTorch/Vector Search/フルリモート】シニア機械学習エンジニア

【業務内容】 【募集背景】 【作業内容】 製造業データを活用した画像・ドキュメント検索およびAIパイプラインの設計、検証からプロダクション実装までを一気通貫で担当します。EmbeddingモデルやVector Searchを用いた検索手法の構築、評価基盤の作成、推論速度・コスト・スケーラビリティを考慮した本番最適化および継続改善を推進します。 【求める人物像】 【ポジションの魅力】 技術検証・PoCからシステム設計、開発、本番運用・改善まで幅広い工程に携わることができます。 【開発環境】 Python、TypeScript、PHPを使用します。PyTorch、Next.js、Laravel、GCP、Vertex AI Vector Search、FAISS、Milvus、Elasticsearch、OpenSearch、Git、Docker、Terraform、GitHubを活用します。 【必須スキル】 Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実プロダクト実装経験, PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験, Embedding / Vector Searchに関する知識または実プロダクトでの実装経験, モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験, Git / Docker / Cloud環境（GCP等）を利用した開発経験 【歓迎スキル】 RAG（検索拡張生成）の実装経験, Computer Vision / Image Retrieval（画像検索）の実務経験, Vision / Multimodalモデルの利用およびEmbeddingモデルのFine-tuning経験, FAISS / Milvus / Vertex AI Vector Search / Elasticsearch等の構築・運用経験, 画像・テキスト・構造化データを組み合わせたMultimodal Searchの経験, MLOps / 推論基盤の構築経験, 有名プロダクト・大規模データ（数百万ユーザ規模、TB級）での本番運用実績, Kaggle上位入賞 / OSS貢献 / 論文実装など、外部で可視化された成果 -------------------------------- 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