案件詳細

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◆案件ID: 962172260045
◆案件名: 大規模画像・動画のシーン抽出・重複排除
◆案件への関わり: 商流に入る
◆案件の商流: 二次請以降
◆案件内容:
大規模な2D画像および動画データ群に対し、NVIDIAのフレームワークやVLM（Vision Language Model）を活用して「シーン抽出」や「重複画像排除」の仕組みを構築・検証いただけるエンジニアを募集します。
本案件は、当初1ヶ月のスポット稼働ですが、パフォーマンスに応じて「最長6ヶ月間」の継続的な支援をお願いする可能性があります。中長期で先端技術（VLM/GPU処理）に携わりたい方に最適な案件です。

【主な業務内容】
大規模データのクレンジングおよび前処理の自動化・高度化を目的とした以下の業務を担当いただきます。
1. 要件定義・手法検討
プロジェクト推進元エンジニアの支援を受けながら、対象データに適したシーン抽出・重複排除のロジックを確定。
2. 実装および検証
NVIDIAの各種フレームワーク（DeepStream, Video Processing Framework等）や、最新のVLMを活用したスクリプトの実装。
既存スクリプトの改修・最適化。
3. 作業報告書の作成
検証結果の定量的評価、および実用化に向けた知見のドキュメント化。
◆人材要件:
【必須スキル（MUST）】
Pythonを用いた画像・動画処理の実務経験: OpenCV, FFmpeg等を用いたメディア操作に精通していること。
機械学習 / ディープラーニングの基礎知識: 画像認識、物体検知等のモデル選定や評価ができること。
自律的なタスク遂行能力: 既存のコードを読み解き、不足している要素を自ら定義して実装まで完結できる方。
【歓迎スキル（WANT）】
NVIDIA系ライブラリの活用経験: GPUを用いた高速な画像処理・推論の実装経験。
VLM（Vision Language Model）の知見: CLIP, LLaVAなどのマルチモーダルモデルを用いた検索やメタデータ抽出の経験。
データアノテーション/クレンジング案件の経験: データ品質向上に向けたエンジニアリングへの理解。
◆月額単価: 90万円 〜 120万円 / 月
◆稼働率: 40 〜 59%
◆出社頻度: フルリモート
◆契約形態:業務委託（準委任）
◆募集人数: 1人
◆面談回数: 1〜2回
◆契約期間: 2026年03月24日 〜 2026年04月24日 ※継続の可能性あり
◆募集対象: フリーランス（本人） / フリーランス（一社先） / フリーランス（二社先以降）
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