AIエンジニア（MLOps・評価基盤／3D点群・画像データ）

株式会社NTPは、製造・物流の現場へのロボット・AIの導入を手がける企業です。顧客の現場に入り込み導入を完了させるForward Deployed Engineerを事業モデルの核とし、自社基盤の現場導入と製造業向けのロボット導入支援（ロボットSI）を行っています。本社は和歌山県海南市です。

■仕事概要
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る仕組みをゼロからつくるコアメンバーです。「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」事業モデルの循環を支え、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ます。

■仕事の詳細
【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

【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

【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

【働き方】

• リモート勤務が基本。必要に応じてクライアント先（東京、新横浜、大阪など）へ訪問
• 少数の創業チームで、設計判断から関与

1. 機械学習・実験管理の実務経験

• Pythonによる機械学習モデルの学習・評価の実務経験（PyTorch等）
• 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

2. データパイプライン・開発基盤の構築経験

• 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

3. 不確実性の高い環境における推進力

• 明確な仕様が定まっていない「不確実な要件」の中でも自走できる力
• 仮説検証を回しながら成果へ落とし込んだ経験

※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。

• 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