株式会社ゴーレムのシニア機械学習エンジニア｜建設データを、継続利用されるプロダクト価値へ変えるの求人

▍事業内容／企業紹介
ゴーレムは、建設業界に蓄積されてきた見積・設計・施工・維持管理などのデータと、実務の中で培われてきた判断基準を構造化し、企業の業務効率化や意思決定を支援する建設業界特化型のデータプラットフォームを開発しています。

建設業界では、企業・プロジェクトごとに業務、データ、管理方法が異なり、重要な情報がExcelやPDF、担当者の経験に分散しています。ゴーレムでは、こうした非構造・属人的な情報をデータとして扱える状態へ変換し、CO2排出量の算定をはじめ、見積・購買・業務分析など複数のテーマへ展開しています。

▍ポジションのミッション（募集背景）
分析テーマとプロダクト機能が増える中、PoCを作るだけでなく、データ条件、評価、本番実装、監視・改善まで継続して対応する体制が必要です。通常・育成・シニア・業務委託の責任を分け、技術判断と実装を適切なレベルへ配置します。

今回募集するのは、機械学習を使うべきかの判断から評価設計、モデル開発、システム組み込み、運用改善まで技術面をリードするシニアICポジションです。具体的には、解決手段比較と技術仮説設定、学習・検証データ、評価指標、受入水準設計、モデル・特徴量・アルゴリズム選定と実装、API・バッチ・パイプライン・推論基盤設計などを通じて、担当領域を前に進めます。

▍仕事内容
課題・データ・評価の設計
● 解決手段比較と技術仮説設定
● 学習・検証データ、評価指標、受入水準設計
● モデル・特徴量・アルゴリズム選定と実装

モデル／機能の開発・実装
● API・バッチ・パイプライン・推論基盤設計
● 本番監視・再学習・精度低下分析

本番運用・品質・チームへの貢献
● コード・モデル・実験・評価レビュー
● 技術的負債・再現性・保守性改善

【役割分担】
ML領域の技術意思決定。EMは人・組織、PdMは課題・優先順位、AIデータ品質は正解データ設計

▍やりがい・魅力など
● モデル開発だけでなく、評価設計・本番運用・MLOpsまで含めて技術判断できる
● 建設業務の複雑なデータに対し、MLを使う／使わないから設計できる
● 技術レビューや標準化を通じて、ML開発の品質をチーム全体へ広げられる

● 精度だけでなく、運用・保守・コストまで含めてMLシステムを考えられる方
● モデルの高度さより、業務成果に適した手法を選べる方
● 検証結果と判断根拠を、非専門家にも説明できる方
● 個人の実装に閉じず、レビュー・基準・仕組みでチームへ知見を広げられる方

● Pythonを用いた機械学習モデルの設計・開発・本番運用経験
● 学習データ、評価データ、評価指標、受入水準を設計した経験
● クラウド環境でML／データ処理のパイプラインを構築・運用した経験
● モデル・コード・システム設計のレビューを行った経験
● 業務課題に対し、MLを使う／使わないを含めて技術選択の妥当性を説明した経験

● MLOps、モデル監視、再学習、CI/CD等の運用設計経験
● NLP、LLM、生成AIを本番サービスへ導入した経験
● 大規模データ基盤・特徴量パイプラインの設計経験
● 複数MLテーマの技術方針・ロードマップをリードした経験
● 建設・積算・見積等の業務データを扱った経験