募集終了 【Python】本人確認プラットフォーム開発の求人・案件
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- 職務内容
・顔認証による本人確認プラットフォームにおける開発及び保守作業をご担当いただきます。 ・具体的な作業内容は下記です。 -機械学習が伴うAPIの実装 -機械学習のサーバーサイド推論APIの実装 -機械学習コードの実装、高速化、パイプライン構築
- 求めるスキル
・Pythonでの開発経験 ・チームでの開発経験 ・CI/CD環境の構築経験 ・機械学習を用いた開発経験
歓迎スキル・AWSを用いた開発、運用経験 ・numpy, pandas, sklearn, matplotlib, opencv 等 一通りの画像処理、機械学習に関連する開発経験 ・pytorch 他深層学習ライブラリを用いた開発経験 ・pytorch lightning の開発経験 ・AWS Sagemaker の経験 ・devops 周りの経験 （ AWS CodePipeline, AWS StepFunctions, Terraform） ・エンジニアとしての経験3年以上
※上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！
- この案件で扱う技術
- DB
DynamoDB
- クラウド
AWS
- 開発ツール
Docker , Git
- この案件のポイント
- 業務内容
新規開発 , 追加開発
- 特徴
参画実績あり , 長期プロジェクト
- 精算・お支払い
- 精算条件
標準となる稼働時間が定められている場合、その契約上、稼働時間が上限値を超過したり、反対に下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されることになります。
ここではこのような精算のある契約を「有」、精算のない契約については「無」と表記しています。 有
- 精算基準時間 標準となる稼働時間の上限値・下限値です。
業務委託案件の契約上、稼働時間が上限値を超過したり、下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されます。
140時間〜180時間
- 支払いサイト 報酬お支払いまでの期間です。基本、月末締め翌月15日払いの15日サイトをとっています。
※業務委託契約のみに適用
※参画する現場により変動する場合があります。
15日
- 精算条件
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担当者より
法律改正に伴い、本人確認サービスという、 新たな分野の新規サービス開発に携わっていただけます。 顔認証を用いて本人確認を支援するプロダクトに実装するための、 機械学習アルゴリズムの開発に取り組んでいただきます。 個人の顔を正しく判定する機械学習をコア技術をしている企業です。 SNSの普及、3Dの画像処理技術の発展、3Dプリンターなどにより、 顔のなりすましも高度化してきており、 その偽造を検知する技術が極めて重要になってきています。 他社では持ち得ない、顔画像、認証時の利用端末、自社作成の偽造データを セットで大量に保有しており、偽造検知において、大きく他社をリードしています。 （各種特許申請済み） 技術力の高いエンジニアが多数在籍し、開発言語やアーキテクチャ等、 技術的にチャレンジングな取り組みを行っており、 今後のスキルアップが望める案件です。 フルリモートでの作業が可能です。