【Python】建設向け図面・帳票解析プロダクトのAIアーキテクト支援(フルリモート)

建設領域における図面PDFやスキャン画像、帳票PDFなどの非構造化データを対象とした、画像解析処理および技術的ソリューションの設計〜PoC実装を担当いただきます。 ・図面／画像／帳票PDFの解析（OCR/レイアウト/記号抽出等） ・スキャン/手書き混在データの前処理設計 ・技術手法の比較検討（採否理由を含む） ・プロトタイプ作成（Python） ・出力I/O仕様の定義 ・評価設計（Metrics/GT方針策定） ・例外ケース（ノイズ/欠損等）の考慮 ※製造/建設領域特有の設計意図や寸法情報はPMMやドメイン側と連携しながら進める想定です 【扱うデータ仕様】 ■ データ形式 ・PDF（受領図面PDF、帳票PDF、ワードPDF、スキャン画像） ・CADデータ（DWG／DXF／Inventor IDW） ・3Dモデル（Inventor IAM／IPT） ■ ノイズ条件 ・手書き追記（寸法修正、採用／不採用、注釈） ・スキャン由来（歪み、傾き、低解像度、低画質） ・複雑レイアウト（表、部材リスト 等） 【抽出したい情報（出力仕様）】 ■ 抽出項目 ・寸法（全長、穴ピッチ、取付寸法等） ・部材属性（材質、数量、接合方法等） ・文字情報（OCR、記号、溶接、公差、粗度等） ・手書き意図（採用／修正／指示分類） ■ 出力形式 ・JSON構造化データ ・部材ツリー／階層構造 ・自然言語サマリ ・CAD出力（寸法注釈付き2D） 【最終用途】 ・見積・調達効率化（図面読解→部材拾い→積算→製作手配） ・CAD変換／幾何復元（2D→3Dワイヤ、3D→2D作図） 【役割（スコープ）】 ① 課題整理・技術方針設計（メイン） ② アルゴリズム・仕様設計（メイン） ③ PoC実装 ④ 本番実装（任意） ⑤ 評価設計（メイン） 【求める役割像】 実装担当ではなく、課題分析→技術選定→仕様設計→評価設計までをリードできるAIテクニカルアーキテクトを想定しています。 Research to Production（R2P）志向で、手法採否の理由を説明できる方を歓迎します。 ■募集背景 建設図面や帳票PDFの読解は人手に依存しており、工数やエラーが大きな課題です。AIを用いたOCR／画像解析基盤の立ち上げに向け、ドメイン知見を持つ社内メンバーと協働しながら技術選定〜PoCを推進できる画像解析エンジニアを募集しています。 技術アーキテクトとして課題整理〜手法選定〜PoC検証までをリードできる人材をターゲットとしてます。