タイヤ溝のミリ単位検出に向けた画像解析AIモデルの構築・検証支援（PoCフェーズ／Python・Azure）

車両のタイヤ画像を解析し、タイヤの溝の深さや幅をミリ単位で検出・測定するAIシステムの構築を目指しています。
現在はPoC（概念実証）の段階であり、どのような撮影条件（接写距離、カメラの配置等）であれば精度高く検出が可能か、技術的な検証からモデルのプロトタイプ作成までを伴走いただけるエンジニアの方を募集いたします。

【業務内容】
・画像・映像解析AIの設計・検証：タイヤ溝をミリ単位で識別・測定するためのアルゴリズム選定と構築。
・PoC支援：撮影環境（接写の必要性、ズーム機能の要否など）に基づいた精度検証とフィードバック。
・バックエンド/プラットフォーム構築：Azure環境へのAIモデル実装、および画像アップロードから解析結果を返す仕組みの構築。
・技術コンサルティング：実現可能性（フィジビリティ）の判断、および半年間程度のスパンでのプロジェクト進行支援。

【開発環境・技術スタック】
・言語：Python
・環境：Azure（LM/AIモデルの構築・デプロイ）
・主な技術：画像認識、セグメンテーション、物体検出、エッジAIまたはクラウドAPI連携

【必須スキル】
・画像解析AI（CNN、Vision Transformer、OpenCV等）の実装経験。
・Azureなどのクラウド環境を用いたAIモデルの構築・運用経験。
・PoC段階のプロジェクトにおいて、技術的な不確実性を整理し、改善策を提案できる方。

【歓迎するスキル】
・ミリ単位の微細な対象物を計測するAIの開発経験。
・カメラデバイスや撮影環境（光学的な制約）に関する知識。
・製造業や自動車関連の点検・検査システムの開発実績。

【稼働条件】
・期間：約半年間（進捗により継続検討）
・稼働体制：リモート可、定期的なオンラインミーティングへの参加
・報酬：スキル・経験に基づき、プロジェクト単位または月額固定で応相談

【ご応募にあたって】
ご応募の際は、お手数ですが以下の3点を必ず添えてご提案ください。
・希望時給（税抜）
・履歴書
・職務経歴書

【ご注意ください】
恐れ入りますが、AIを使った文章でのご応募はお断りしております。

ご不明な点がありましたら、お気軽にお問い合わせください。
皆様からのご応募を心よりお待ちしております。