【Python/SfM】SfMを用いたわだち掘れ量算出エンジニア

【業務内容】 【募集背景】 大手メーカーにおける最先端の画像処理・3D空間認識技術を用いた開発プロジェクトにおいて、専門性の高いエンジニアを必要としているための募集となります。 【作業内容】 SfM（Structure from Motion）技術を用いた道路のわだち掘れ量の自動算出システムの開発・アルゴリズム実装をご担当いただきます。カメラ画像から3D点群データを生成し、ノイズ除去や平面推定を行ったうえで、断面形状の解析および計測精度の検証・改善まで一連の工程を実施していただきます。 【求める人物像】 仮説検証を自走して繰り返せる方を求めています。また、チーム内でコミュニケーションを取りながら協調的に業務を進められる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 最先端のコンピュータビジョンおよびSfM技術を活用し、実世界の計測・評価に直結するシステム開発に携わっていただけます。アルゴリズム設計から検証・改善まで一気通貫で関われるため、専門性を高めつつ幅広い工程を経験できるポジションです。 【開発環境】 PythonおよびOpenCV、NumPy、SciPyなどの数値計算ライブラリを用いた開発環境を想定しています。また、COLMAPやOpenSfMなどのSfMツールを併用した開発を行います。 【必須スキル】 ・コンピュータビジョン／画像処理開発の実務経験 ・OpenCVを用いた開発経験 ・カメラ内部・外部パラメータ、レンズ歪み補正の知識・理解 ・カメラキャリブレーションの実施経験 ・特徴点抽出・マッチング（SIFT、ORB、AKAZE等）の知識・経験 ・SfM（Structure from Motion）／3D復元に関する知識・経験 ・SfMの原理理解、および三角測量・Bundle Adjustmentの理解 ・COLMAPやOpenSfMなどのSfMツールの利用経験 ・Pythonを用いた開発実務経験（3年以上） ・NumPy、SciPyなどの数値計算ライブラリの利用経験 ・Gitを利用したチーム開発経験 【歓迎スキル】 ・点群処理・計測アルゴリズムの実装経験 ・点群データの生成・評価経験 ・Dense Reconstruction（高密度3D復元）の知識 ・RANSAC等を用いた平面推定、外れ値除去、ノイズ処理経験 ・断面抽出および形状解析の経験 ・実証・評価経験 ・実測値との比較評価、計測誤差の分析・精度改善の経験 -------------------------------- ココナラテックの案件の選考フローは以下の流れとなっております。 ① ココナラ募集上での応募：受注者がココナラ募集から応募いただく。 ※応募時には、スキルシートを添付の上、応募をお願いいたします。 ② 担当者面談：書類選考の上、スキルシート・応募時の内容をもとにご希望の条件などをヒアリングいたします。 ③ 企業面談：クライアントにココナラテック担当者が書類をもとに提案し、面談の希望をいただいたら、クライアントを含めた三者面談を設定させていただきます。 ④契約・稼働開始：面談後に双方で契約条件の合意がされたら契約を締結し、実際に稼働を開始します。契約締結後も専属エージェントが、定期的にサポートいたします。 ※応募いただいた際には、次のとおりクライアントへ提供させていただきます。 応募をもって、クライアントへの提供に同意いただいたものとさせていただきますので、予めご了承のうえ、応募いただきますようお願い申し上げます。 ■利用目的 　・書類選考、契約締結、その他業務管理のため ■提供情報 　・苗字、年代、性別、都道府県名、現職の状況、職務経歴、ポートフォリオ・スキルシート及び各種実績