▍ポジションのミッション（募集背景） 建設データを活用した分析テーマ・プロダクト機能が増える中、データ前処理、モデル開発、評価、本番実装まで担えるMLエンジニアを募集します。本ポジションは、既存実装・既存データやシニアMLのレビューを活用しながら、まずは担当テーマの分析・モデル改善を進め、最終的には一つの機能についてデータ確認から本番実装・改善まで自走できる状態を目指すポジションです。 ▍仕事内容 ・建設・見積データの項目、型、欠損、分布、ラベル品質を確認 ・Pandas／SQL等を用いて学習・分析に必要なデータを前処理・集計 ・探索的データ分析・可視化を行い、データの特徴や品質課題を把握 ・回帰・分類等のモデルを実装し、ベースラインモデルと比較 ・特徴量、アルゴリズム、ハイパーパラメータ等の変更を検証し、評価結果を整理 ・誤分類・精度低下ケースを確認し、データ・特徴量・モデルのどこに原因があるか分析 ・検証条件、仮説、評価指標、結果、次の改善案をドキュメント化 ・シニアML・ソフトウェアエンジニアと連携し、モデルをAPI／バッチ等へ組み込み ・入出力、例外処理、性能要件を確認し、本番利用できる形へ実装 ・本番データ・ユーザーフィードバックから改善テーマを見つけ、分析・モデル改善を継続 ・モデル間の結果を評価指標だけで比較せず、誤りの内容・利用場面・業務影響を確認して改善優先順位を整理 ・実験コード・前処理・評価条件を再現可能な形で残し、他メンバーが結果を確認できる状態をつくる ・データ前処理・モデル学習のコードについてレビューを受け、可読性・再現性・実行効率を改善 ・モデルを本番へ組み込む際は、ソフトウェアエンジニアと入出力仕様、エラー時処理、ログ、運用方法をすり合わせ ・データ品質上の問題を発見した場合、AIデータ品質チームと連携してラベル・ルール・データ作成方法の改善へつなげる ・担当テーマの進捗・検証結果・未解決課題を整理し、シニアML・PdMが次の判断をできる形で共有 ・一つの検証結果に依存せず、ベースラインや条件を変えた比較を行い、なぜそのモデル・手法を選ぶか説明できる状態を目指す ▍やりがい・魅力など ・Python・データ分析の経験を生かし、実際の建設データで前処理・モデル評価・改善・本番実装まで経験できます ・研究・分析だけで終わらず、ユーザーが利用するプロダクト機能としてMLを実装する経験を積めます ・シニアMLのレビューを受けながら、担当テーマ・一機能を自走できるレベルへ成長できます ・データ品質チーム、PdM、ソフトウェアエンジニアと協働し、モデル精度だけでなくデータ・利用場面まで理解できます ・モデル開発の基礎を、実運用されるプロダクトの中で磨けるため、分析専任からMLエンジニアリングへ領域を広げられます ▍組織名／体制 ML／AIエンジニア、ソフトウェアエンジニア、PdM、AIデータ品質チーム等と連携します。 ▍開発体制 既存実装・既存データからキャッチアップし、分析・モデル改善からAPI／バッチ等への本番組み込みまで担当範囲を広げます。 ▍技術スタック Python、SQL、Pandas、Git。クラウド、Docker、scikit-learn、NLP／LLM等の経験を歓迎します。 ▍必須スキル ・Pythonを用いたプログラミング経験 ・データ分析、統計、機械学習の基礎知識 ・Pandas、SQL等を用いてテーブルデータを整理・分析した経験 ・Gitを用いたチーム開発または共同開発の経験 ・新しい技術・業務知識を自ら学び、実装・検証へ反映できること ▍歓迎スキル ・回帰・分類等の機械学習モデルを実装・評価した経験 ・scikit-learn、Pandas等を用いた分析・モデル開発経験 ・AWS等のクラウド、Dockerを用いた開発経験 ・バックエンド／データエンジニアとしての実務経験 ・NLP・LLM・生成AI、または建設・積算データへの関心・経験 ▍求める人物像 ・分からない技術・業務でも、自ら調べて試しながら理解を深められる方 ・結果だけでなく、仮説・検証方法・評価結果を整理できる方 ・モデルの精度だけでなく、データ品質や実際の利用場面にも関心を持てる方 ・フィードバックを受けながら実装・分析の質を高められる方