▍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

● 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

● 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