【業務内容】
<両ポジション共通>
・関連論文や技術の調査、および課題に対する適用可能性の検討
・担当する技術課題の整理、検証方法の検討
・自ら手を動かした試作・実装・実現可能性の検証
・評価指標・評価系の設計、および検証結果の整理
<リードが追加で担う業務>
・プロジェクト全体の技術方針・検証方針の策定、および技術選定
・深掘りが必要なテーマのメンバーへの展開
・メンバーへの技術的な指針の提示、チームリード
・メンバーの検証内容・結果、および成果のレビュー
・顧客への技術説明、検証結果・研究成果のプレゼンテーション
<技術スタック(例・関連技術)>
以下の技術や手法を調査・比較し、課題への適合性を検証しながら選定
言語・基盤:Python / PyTorch
3Dデータ処理:点群・メッシュの前処理、セグメンテーション、位置合わせ(Open3D / trimesh / PyTorch3D 等)
形状表現:符号付き距離場(SDF)・陰関数表現、点群、メッシュ、ボクセル
生成モデル:条件付き拡散モデル(Diffusion)、Transformer、オートエンコーダ系、統計的形状モデル
条件づけ:周囲の形状を条件に欠損部位を生成する条件付き生成、cross-attention
評価系:嵌合・接触・クリアランス等の機能要件を数値化する評価系の設計。幾何的な一致度のみを評価基準とせず、機能要件を踏まえて評価
計算環境:ローカルGPU / クラウドGPU
※上記は扱う、または検討対象となる技術の例です。採用技術は確定しておらず、すべての技術の使用経験を必須とするものではありません。
<担当しないこと>
スケジュール管理等のプロジェクトマネジメントは、主な担当業務として想定していません。
【必須要件】
<両ポジション共通>
・機械学習および3Dデータ・モデル領域で研究開発に取り組んだ経験
・3Dデータ(点群・メッシュ)の前処理・幾何処理の実務経験
・実現可能性が不確かな技術課題に対して、調査・試作・検証を進められること
・研究・技術検討に加え、自ら開発・実装を行えること
・関連論文を読み、技術検討や検証方針に活用できること
・評価指標・評価系を自ら設計した経験
・修士号以上を有すること
※2D画像のみを対象とした経験ではなく、3Dデータを直接扱う実務経験を求めます。
<リードに追加で求める要件>
・不確実な技術課題に対して、技術選定・検証方針の判断を行い、研究開発を技術面からリードできること
・メンバーに技術方針を示し、検証内容・成果をレビューできること
・顧客に対して、技術内容や検証結果・研究成果を説明できること
【歓迎要件】
・研究所や企業の研究部門等での研究開発経験
・博士号、または博士課程での研究経験
・生成モデル(拡散モデル・VAE・GAN 等)の実装経験
・陰関数表現・符号付き距離場(SDF)を扱った経験
・CAD / CAE / 3D計測など、3D形状を扱う製品開発の経験
・歯科領域の専門知識
・短期間のプロジェクトで研究開発をやり切った経験
【活躍いただける方】
・仮説や検証結果を丁寧に整理し、緻密に研究開発を進められる方
・不確実な技術課題に対して、調査と検証を重ねながら実現方法を探れる方
・限られた期間で成果を出すため、自ら実装・検証を進められる方
・専門性を活かし、メンバーと円滑に連携できる方
・長期的な研究の進め方に加え、期間の限られた案件で成果を出す進め方にも対応できる方
【ポジションの魅力】
教師信号や評価系の設計から関わり、専門性を活かして研究開発の土台をつくることができるポジションです。形状表現・生成手法の調査・比較・選定から携われるため、技術的なアプローチを組み立てながら、自らの試作・実装・検証を通じて研究アイデアを具体的な成果へとつなげられます。リードは技術方針の策定から顧客への技術説明まで一貫して担い、裁量を持って研究開発を主導できます。
【条件】
業務委託
フルリモート
時間単価3,500-8,000円(シニア:3,500-7,000,リード:5,000−8,000想定)
40時間/月〜
【参画までのフロー】
書類・アンケートご提出→1~2回オンライン面談→条件すり合わせ→参画