製造業向け排水処理AI監視システムのアルゴリズム開発・実装を支援してくださるエンジニア募集（画像認識／機械学習）

現在、ある製造工場の排水処理施設において、熟練オペレーターが目視で行っている監視業務（汚泥の状態判断や機器制御のタイミング判断）を、カメラ映像とAIを用いて自動化・定量化するプロジェクトが進行しております。
この度、現地カメラの映像データを解析し、状態検知を行うアルゴリズムの開発および実装をサポートいただけるエンジニアの方を募集いたします。

【業務内容】
工場の排水処理設備（加圧浮上槽、活性汚泥槽など）のカメラ映像・センサデータをもとに、以下の解析・判定を行うシステムの開発支援をお願いします。

1. 泥の堆積量・性状の画像解析
　・浮上槽における汚泥（スラッジ）の堆積状況の定量化。
　・汚泥の「粘り気（粘性）」や「重さ」の推定（泡っぽいか、ゴム状で粘度が高いか等）。
　・解析結果に基づき、掻き取り機の最適な稼働タイミングを算出するロジックの検討。

2. 水質・生物反応の状態検知
　・曝気槽（活性汚泥槽）表面の「色味（茶褐色か白濁か）」、「発泡の状態（泡の大きさ・消えにくさ）」、「流動性」の画像解析。
　・正常状態と異常状態（菌の活性や酸素不足による変色等）の分類モデル作成。
　・（将来的には）解析結果と各種センサー値（pH等）を連携させた、ブロワー風量等の制御連携。

【プロジェクトのフェーズ】
現在は実証実験（PoC）に向けた準備段階です。
まずは提供するサンプル動画・画像データを用いて、特定の事象（異常な泡、汚泥の詰まり予兆など）が検出可能かどうかの検証モデル作成からスタートしていただく想定です。

【必須スキル】
　・Pythonを用いた画像認識・動画解析の実務経験（OpenCV, PyTorch, TensorFlow等）
　・物体検知、領域分割（セグメンテーション）、または異常検知アルゴリズムの開発経験
　・時系列データ（動画の動き・フロー）の解析経験

【歓迎スキル】
　・製造業やプラント、インフラ設備などの現場データ（外乱の多いデータ）を扱った経験
　・エッジデバイスへのAIモデル実装の知見
　・流体解析や生物処理プロセスに関する基礎的な知識（必須ではありません）

【求める人物像】
　・不鮮明な画像や変動する環境下（光の加減、蒸気など）でも、粘り強く解析手法を模索できる方
　・クライアントの定性的な感覚（「ネチョネチョしている」「硬い感じがする」等）を、エンジニアリングの観点で定量的なパラメータに落とし込める方

【ご応募にあたって】
ご応募の際は、お手数ですが以下を必ず添えてご提案ください。
・希望時給（税抜）
・対応可能な平日の稼働時間帯
・履歴書
・職務経歴書

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。