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GROOVE X 株式会社
【GROOVE X_就業型インターンシップ】 画像認識モデルの精度評価とエッジデバイス上での推論速度評価
LOVOTに搭載する機械学習モデルを評価する就業型インターンシップ。物体検出および顔識別をターゲットタスクとして、様々なモデルの精度と、LOVOTに搭載されているJetson上での推論速度を評価し、エッジデバイスにデプロイ可能なモデルの調査、TensorRTへの変換プログラムの実装、Jetson上での推論速度評価などの業務に携わります。
GitHubLinuxPythonRust生成AI画像認識
求人について
LOVOTに搭載する機械学習モデルを評価していただきます。 LOVOT 上では機械学習を利用した様々な画像認識モデルが動作しています。 本テーマでは、物体検出および顔識別をターゲットタスクとして、様々なモデルの精度と、LOVOT に搭載されている Jetson 上での推論速度を評価します。 具体的には以下のような仕事が含まれる想定です。 • エッジデバイスにデプロイ可能なモデルの調査 • LOVOT で撮影した画像による精度評価 • TensorRT への変換プログラムの実装 • Jetson 上での推論速度評価
業務内容
応募要件
- 必要要件
- • Python を用いたプログラミングが不自由なく行えること
- • Linux を CLI を用いて操作することができること
- • PyTorch, TensorFlow, Flax などの深層学習フレームワークの利用経験
- 望ましい要件
- • Rust を用いたプログラミングの経験
- • エッジデバイス上での深層学習モデルの実行経験
待遇・福利厚生
選考プロセス
1
1. 採用HPよりエントリー2
2. 書類選考3
3. コーディングテスト4
4. オンライン面接5
5. 参加確定6
※面接とコーディングテストの順番は逆になる可能性もあります。