シニア機械学習エンジニアの求人

【業務内容】 機械学習エンジニアとして、機械学習・自然言語処理の技術を応用し、分析アルゴリズム及びプログラムの開発にご従事いただきます。 1：プロダクト開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理の実装 - 機械学習モデルの開発 　　- 新機能開発やモデル・システムの改善 2：PoC及び新規プロダクト開発 - PoC・フィージビリティスタディ 　　- 機械学習システム周りの要件定義・設計・開発 （雇入れ直後）機械学習エンジニア職 （変更の範囲）会社の定める業務 将来的には、ご志向やスキルに応じてプロダクト単位でメンバーのリードをお任せできればと考えております。 弊社社員及び業務委託メンバーと連携して、プロジェクトの推進を担っていただける方を必要としております。 【入社後のフローイメージ】 ■Step1 まずは開発体制や既存コードを理解してもらう ・いくつかの小規模な開発業務を実施（1ヶ月程度） ・既存エンジニアと開発を通してコミュニケーションをとる ■Step2 メインでお任せしたい業務を自走 ・開発の要件検討や技術選定及び設計 ・日々のコードレビューと参加エンジニアへのアドバイス ・チームの生産性向上のための開発フロー改善 ▍組織体制 機械学習チーム（合計4名、業務委託含） ・社員2名 ・業務委託2名 ▍開発体制 ■エンジニアに負担の少ない開発進行 ・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 ・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ■ドキュメント整備のエンジニア文化形成 ・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 ・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 ▍技術スタック　 　・メイン：Python, Pandas 　・インフラ：AWS, Amazon SageMaker 　・機械学習：勾配ブースティング 　・その他：GitHub, GitLab, Slack, asana等 ※ 新規プロダクト開発も計画しており、そこではこれから技術選定します。 ※ 上記の技術スタック全てに精通している必要はありません。 ▍やりがい・魅力 ◆業界の課題に向き合い、本質的な価値を提供するエンジニアリングです！ 近年、建設業界においてIT活用の必要性が高まっています。一方で、業界特有のデータ構造や現場ニーズに対応したソリューションの余地は多く存在しており、多くの企業が課題を抱えています。私たちは、業界特化のデータを活用し、現場のリアルな課題を解決するサービスを開発しています。扱うデータは、業界特化型でこれまで十分に活用されていない貴重な情報が多く含まれており、これらをもとに機械学習アルゴリズムの社会実装に取り組むことができます。機械学習技術を用いて具体的な変革をもたらすことは、大きなやりがいと社会的意義を感じられる仕事です。建設業界という成熟した市場の中で、次のスタンダードを一緒に作り上げていきましょう。 ◆ユーザーの声を聞きながら裁量を持って働くことができます！ 単純なDX推進サービスとは異なり、顧客の課題に合わせた新規サービスを共に作り上げ、課題解決を実現します。ダイレクトに顧客の反応を得ながら、一緒にサービスを進化させていくことができるため、顧客と共に価値を創造していく実感を得ることができます。 ◆場所や時間に捉われない自由な働き方が実現できます！ フルリモート・フルフレックスを採用し、仕事のやりがいと働きやすさを両立しています。リモート環境でも「一人で開発していない安心感」を大切にしており、Slackを中心にエンジニアが日々の作業ログを残しています。マネジメント層はログを確認し、必要に応じて通話で意思疎通を図るなど、テキストと通話を適切に使い分けて円滑な連携を実現。安心して働ける環境を整えています。開発効率を上げるための学習には組織として協力的なため、会社の成長に向けてご自身のスキルを積んでいけるところも魅力ポイントです。

・柔軟にさまざまなボールを拾うような動きができる方 ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

・Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築のご経験 ・クラウド上（AWSなど）でのシステム開発のご経験 ・Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験

・自然言語に対しての機械学習分析モデルの開発経験 ・論理的にコミュニケーションができる方　 ・手をガッツリ動かしていただくポジションのため、実装が苦なくできる経験値 ・自然言語に対しての機械学習分析モデルの開発経験

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