現在開発をしている数式の文字認識モデルの開発業務をお任せします。具体的な業務例は以下です。 ・認識精度の改善 より精度を向上させる為に、認識が苦手なパターンを調査し、その苦手を克服するためのデータセットを用意、学習を実施します。また、全般的な学習用データセットと品質検証用データセットを量・質ともに改善し、認識精度の底上げにも取り組みます。中長期的には、より現代的なモデルの活用や既存モデルに最新技術を適用することなどによる精度改善にも取り組みます。 文字認識モデル外での認識精度の改善 この文字認識モデルは小中学生用のデジタル教材で使用します。教材には様々な文脈が存在するため、例えば問題の正解の値とストローク情報と照らし合わせることであり得ない候補を棄却し精度を上げられるという仮説を持っています。このような様々な工夫を行うことで最終的な認識精度の向上に取り組みます。 ・負荷軽減の仕組みの構築 画像データから認識しているものをストローク情報から認識するように変更するなど、本番環境での運用を意識して、より多くのアクセスを捌けるように開発を行います。負荷試験を行い、目標を達成するように繰り返しPDCAを回します。 【開発環境】 言語: Python 3.x ソースコード管理/CI: GitHub, CircleCI データ基盤: GCP, BigQuery, Google Cloud Storage 機械学習ライブラリ: Pytorch 2.x, PyTorch Lightning

■必須スキル： 以下のいずれかを満たしていること ・機械学習を用いたモデル開発経験 ・Webアプリケーションの開発経験に加えて、機械学習に関心があり個人で実験・学習をしていること ■尚可スキル： ・文字認識モデルの開発経験 ・画像認識モデルの開発経験

■開発工程 テスト

公教育の現場において期待と注目を集める、注目のEdtech企業です。 ハイレベルな環境でプロダクトと自身の成長が期待できます！