【機械学習/IoTエンジニア】■製造業DXに挑戦■人協調AIクレーン安全作業支援システムの開発を担うエンジニア募集！

仕事内容

工場内でのクレーン作業の安全性を向上させる「人協調AIクレーン安全作業支援システム」の開発に携わっていただきます。機械学習モデルの設計・開発からIoTシステムの構築まで、製造現場のデジタル化と安全確保を実現する技術開発を担当いただきます。 【具体的な業務内容】 ■危険検知のための機械学習モデルの設計・開発 ■カメラとLiDARセンサーを活用したリアルタイム検知システムの構築 ■画像認識技術による人・ハッカー・鋼板の検出機能の開発 ■エッジコンピューティングによるリアルタイム処理の実装 ■クラウド（AWS）と連携したデータ管理とUI表示の構築 ■警告システム（ホロライト、スピーカー）との連携開発 ■安全評価のスコア化アルゴリズム開発 【主要機能開発】 ■危険エリア作業者検知と警告 ■吊り具位置の最適化支援 ■地切り作業の安全確認 ■鋼板形状の監視 ■安全評価のスコア化 ■人協調AIエージェント 【現場との連携】 実際に鉄鋼関連工場に足を運び、カメラやLiDARセンサーとの連携、データの取得からAIモデルの構築、エッジシステムの実装まで一貫して担当していただきます。現場の声を直接聞きながら、リアルな安全課題解決に取り組める環境です。 【技術要素】 ■機械学習/AIフレームワーク：PyTorch、YOLO ■エッジコンピューティング：Jetson、Raspberry Pi ■センサー技術：LiDAR、カメラ、各種センサー ■画像処理：OpenCV、Gstreamer ■クラウド技術：AWS ■システム開発言語：Python、C/C++ 【開発環境】 ■フレームワーク：PyTorch、YOLO、Gstreamer ■リポジトリ：GitHub ■開発環境：Linux、Docker、Jupyter Notebook、Colaboratory ■ハードウェア：Jetson、Raspberry Pi ■AWSスタック：EC2、RDS、S3、Lambda ■CI：CircleCI ■コミュニケーション：Slack ■タスク管理：Notion ■AI開発ツール：Cursor、GitHub Copilot、ChatGPT API等の最先端AIツールを積極活用 【仕事の魅力】 ■人命に関わる重要性の高いAI/IoTシステムの開発に携われる ■カメラ、LiDAR、警告システムなど、幅広い技術領域にチャレンジできる ■共同開発先の鉄鋼関連メーカーと直接コミュニケーションを取り、製造現場の課題を深く理解できる ■技術選定から実装まで、裁量権を持って主体的に開発を進められる ■製造業の安全確保という社会的インパクトの大きな課題に挑戦できる ■理論だけでなく実践的なAI/IoT開発スキルを磨くことができる 実際に工場に足を運び、現場の安全課題を肌で感じながら、テクノロジーとAIの力で解決していくやりがいのある仕事です。2026年夏にリリース予定の、日本の製造業に大きなインパクトを与えるプロダクトを、私たちとともに創り上げましょう！