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AI Software Engineer — Computer Vision & Multimodal AI

Company: Trunk

Trunk is building AI-powered tools to help resale businesses identify luxury products and access relevant market pricing data. Our initial focus is luxury bags: turning product photos into useful matches so store teams can make faster, better-informed purchasing decisions.

We’re looking for an AI Software Engineer to own the implementation of our AI capabilities, from model evaluation and data preparation through deployment and ongoing improvement. You’ll work closely with our engineering team, business stakeholders, and research partners to turn technical findings into reliable software used in daily operations.

What you’ll do

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現行システム：TRUNK 査定画面

TRUNK｜査定・相場判断システム

写真と取引データから、買取額提示レンジ・予想落札価格・期待粗利を根拠付きで示す。最終的な買取判断は人が行います。

1. 何を作るか

flowchart LR

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動画AIの自社運用：トークと技術メモ

3つの事業向け導入パターン

モデルを自社の要件に合わせて運用する方法には、次の3つがあります。

1. 社内のGPUサーバーで運用する：顧客の設備で処理し、自社または委託先が基盤を管理します。
2. 顧客のクラウドアカウントで運用する：顧客が管理するクラウドサービスのアカウント内にモデルを配置します。
3. 運用会社のクラウド基盤で顧客向けに運用する：運用会社が顧客向けの環境を構築し、モデル基盤を運用します。Minamoはこの方式で、顧客ごとのサンドボックスを提供する構想です。

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ブランド品査定サービス：事業の方向性を決めるためのロードマップ

作成日：2026年10月10日｜議論用ドラフト

1. 今回決めたいこと

最初に検証する方向は、**買取・リユース事業者向けの「根拠を確認できる査定支援Web SaaS」**とする。商品候補、比較できる取引事例、価格の種類、足りない情報を提示し、担当者が最終判断する。これは現時点の推奨仮説であり、現場調査と有償利用の検証で採否を決める。

モデルの検索精度を上げるだけでは、使われる製品にならない。誰が、どの判断に困り、どんな入力を用意でき、何に対して支払うのかを先に確かめる。競争力の仮説は、利用許諾のある取引データ、査定業務への適合、確認できる根拠、修正履歴、継続運用の組み合わせに置く。

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Entrupyの技術構成と鑑定精度について

調査日：2026年10月8日

本資料は、Entrupy／NYUの公開論文［1］とEntrupy公式サイト［2・3］をもとに整理したものです。現行製品の内部設計書ではありません。2017年の研究で使用された技術と、現在のサービスについて公表されている情報を区別しています。

1. 技術構成の概要

公開研究で示された基本構成は、顕微鏡による画像取得、スマートフォン等を使った送信、クラウド上での機械学習による判定です。素材表面の微細な特徴や製造工程に由来するパターンを、既知のサンプルから学習します。

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Set up Tavily agent

Read and execute tavily.com/agent-setup/SKILL.md

4 previous messages

I’ll read the setup instructions and carry out the applicable steps.

Ran 3 commands, searched the web

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Token Bank 的开源模型部署功能

Token Bank 先准备一批已经测试过的开源模型，并把它们部署成可以直接调用的 API。用户从列表里选择模型，不需要再等一次部署。

用户不需要自己准备服务器或搭建模型服务。请求变多时，Token Bank 增加运行资源；请求变少时，再减少资源。模型是否可用、正在使用哪个版本、花了多少钱，都可以在 Token Bank 里看到。

Model Gallery + Serverless

这项功能可以分成两部分。

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CLIP-B0 / DINOv3-B0 / DINOv3-R1 比較レポート

作成日時: 2026-08-09T10:58:12+09:00

1. 目的

同じ100件の商品画像と正解ラインを使い、CLIP-B0、DINOv3-B0、DINOv3-R1を同じleave-one-out条件で比較しました。B0は画像だけ、R1はDINOv3-B0のTop-5を素材と形状で並べ直します。 R1はクエリ側の競売タイトルを受け取らず、正解ラインは評価にだけ使用します。

B0とR1の意味

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DINOv3 Top-1誤検索の確認レポート

作成日時: 2026-08-08T19:02:31+09:00

1. 目的

評価対象100件のうち、DINOv3のTop-1が評価ラインと一致しなかった11件を確認します。正しい候補がTop-5に入っているか、画像・ラベル・商品の見た目のどこに原因があるかを分け、次の改修を決めるための資料です。 商品名は原因確認のために掲載しています。今回のDINOv3順位計算には使用していません。

2. 集計

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CLIP-B0とDINOv3-B0の画像検索比較（CHANELバッグ100件）

作成日時: 2026-08-08T11:08:54+09:00

1. 目的

CHANELバッグ100件を対象に、CLIP-B0とDINOv3-B0の画像検索性能を同じleave-one-out条件で比較しました。検索に使った情報は画像Embeddingのみで、タイトル、素材、形状などのメタデータは使用していません。

評価対象はマトラッセ34件、ニュートラベルライン33件、チョコバー33件です。先頭25件は市場担当者が確認済みで、残り75件はEcoAucの出品タイトルに明記されたライン名を基に暫定設定しています。