Dev の求人一覧 - 株式会社ゴーレム

▍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） 企業のAI活用意欲が高まる一方、課題設定やデータ要件が曖昧なままPoCで止まり、既存業務へ組み込めないケースが生じやすくなっています。顧客現場と技術チームの間に入り、本番成果まで責任を持つ専任役割が必要です。 今回募集するのは、エンタープライズ顧客の業務課題を構造化し、AIの構想、プロトタイプ、本番実装、業務定着までを一気通貫でリードするポジションです。具体的には、経営・現場ヒアリングと成功指標定義、AI適用可能性、データ要件、リスク、導入ロードマップ設計、短期間のプロトタイプ／PoC実装、本番システム・既存環境との統合設計などを通じて、担当領域を前に進めます。 ▍仕事内容 顧客課題・AIユースケースの定義 ● 経営層・事業責任者・現場担当者へのヒアリングを通じ、現行業務・課題・制約・成功条件を整理 ● AIを適用すべき業務と、ルール・システム・運用改善で解くべき業務を切り分け ● 対象ユーザー、利用データ、期待効果、評価指標、導入リスクを定義 ● データの有無・品質・利用権限を確認し、実現可能性と検証方針を整理 プロトタイプ・技術検証 ● Python、LLM／機械学習、API等を用いたプロトタイプ・PoCの設計と実装 ● モデル／サービスの選定、評価データ・評価方法・受入基準の設計 ● 精度、レイテンシ、コスト、セキュリティ、運用負荷を踏まえた技術比較 ● 顧客・社内関係者へ検証結果、制約、次の判断材料を提示 本番実装・既存システム連携 ● 顧客の既存システム、データ基盤、認証・権限、業務フローを踏まえた本番構成の設計 ● API、バッチ、データパイプライン等の実装および開発チームとの統合推進 ● セキュリティ、監視、障害対応、運用体制を含む本番利用条件の整理 ● 利用開始後のKPI・ログ・ユーザーフィードバックをもとに改善 知見のプロダクト還元 ● 個別案件で得られた業務パターン・技術知見・失敗要因をドキュメント化 ● 複数顧客で再利用できる機能・テンプレート・共通基盤の候補をPdM／開発へ還元 ● 同種案件の検証・導入を短縮するための評価方法や実装パターンを標準化 ▍やりがい・魅力など ● 顧客のAI構想をPoCで終わらせず、実際の業務・本番システムへ実装するところまで関われる ● 経営・現場・IT部門と対話しながら、自ら技術設計・実装も行うFDEならではの経験を積める ● 個別案件で得た知見を、プロダクトや共通ソリューションへ還元できる ▍組織名／体制 顧客の業務・技術部門と協働し、社内プロダクト・エンジニアリングへ還元。 ▍開発体制 顧客環境を踏まえ、PoCから本番環境・運用までエンドツーエンドで推進。 ▍技術スタック AI／生成AI、クラウド、データ基盤、ローコード等を顧客環境に応じて選択。

私たちについて株式会社ゴーレムは、建設‧不動産領域の⾒積、設計、施⼯、購買、修繕などのデータを構造化し、AIによる解析‧分類‧業務標準化‧意思決定⽀援に取り組んでいます。 建設⾒積書や内訳書には、業界固有の⽤語、階層構造、顧客ごとの表記揺れ、⽂脈に依存する判断が数多く含まれます。 AIの性能を継続的に⾼めるには、モデル開発だけでなく、教師データ・評価データを⻑期的に利⽤できる「データ資産」として整備し続けることが不可⽋です。募集背景これまでは⽴ち上げ期の体制として、業務上の正解に関する知識はビジネス部⾨（Biz）・カスタマーサクセス（CS）、学習・評価に関する知識は機械学習チーム（ML）、データ作成の実務は社内外の作業者が担ってきました。その結果、ルールの曖昧さやデータの誤りが⾒つかった際に、MLメンバーが個別判断、作業指⽰、修正確認まで担う場⾯が増えています。 私たちが必要としているのは、定義済みのルールに沿ってアノテーションを⾏う担当者や、件数‧納期だけを追う進⾏管理者ではありません。 データを⾃ら分析し、Biz‧CS‧MLの判断を再現可能なルールへ変換し、作成‧監査‧修正‧学習投⼊‧評価‧次の改善までを⼀つのサイクルとして運⽤する責任者です。⻑期的なドメイン理解と判断履歴を社内に蓄積する必要があるため、正社員の専任機能の⽴ち上げメンバーとして本ポジションを募集します。アノテーションの実作業は、社内作業者、業務委託、外部ベンダーと分担します。ミッション建設⾒積書‧内訳書から作成される教師データと評価データを、学習‧評価に継続利⽤できるデータ資産として管理し、Biz‧CS‧MLの判断を、作業者が再現可能なルールと改善サイクルへ変換することです。お任せすることデータ資産と品質状態の可視化・教師データ・評価データの⼀覧、⽤途、バージョン、責任者、利⽤可否、残存リスクを整理する ・サンプル監査を設計‧実施し、現在の品質⽔準と指標の限界を説明する ・個別の誤りを類型化し、ラベル、階層、作業者、時期、データソースなどの切り⼝で原因と偏りを分析する ・重複、⽭盾、⽋損、階層制約違反、学習⽤‧評価⽤データ間のリーケージを確認するルールと品質運⽤の設計・アノテーションルールを、定義、正例、負例、境界例、判断停⽌条件、エスカレーション先まで含む形に整備する ・ルールの版判断履歴、未解決ケースを⼀元管理する ・サンプリング、監査、⼆重アノテーション、作業者校正、差し戻し、再レビューの仕組みを設計する ・作業者や外部ベンダーへの説明‧教育‧評価を⾏い、理解度と再発状況を確認するデータ改善とML開発の接続・新規データ作成と既存データ修正のバックログを管理し、事業上の優先度とMLの学習計画に接続する ・学習投⼊前に、データ運⽤上のReady∕Not Readyと残存リスクを提⽰する ・MLメンバーとともに、データ変更前後のモデルの失敗パターンを⽐較し、次に改善すべき対象を提案する ・週次のデータ準備状況と、⽉次の品質傾向を関係者へ共有する部⾨横断の意思決定⽀援・業務上の正解はBiz、顧客‧現場事例はCS、モデル要件と投⼊判断はML、ツール実装はSoftwareEngineerへ、論点と判断先を切り分ける ・データ量、品質、費⽤、納期、想定されるモデル影響、未確定事項を整理し、関係者が判断できる状態を作る ・アノテーションツール上の課題を運⽤要件‧受⼊条件へ変換し、Software Engineerと改善を進めるこのポジションが持つ責任と、持たない責任本ポジションが責任を持つ領域 他の役割が最終責任を持つ領域・品質基準、サンプリング、監査⽅法 ・アノテーションルール、例⽰、判断履歴 ・作業者校正、差し戻し、外部ベンダーの品質 ・作成‧修正バックログの運⽤上の優先順位 ・データの運⽤上のReady∕Not Ready判定他の役割が最終責任を持つ領域・業務上の正解：⽤語・顧客要件：Biz ・顧客・現場事例の収集：CS ・学習‧評価要件、データ分割、モデル投⼊判断：ML ・ツールの設計、実装、テスト、リリース：SoftwareEngineer ・最上位の事業優先順位：事業‧AI責任者本ポジションが、すべての業務上の正解を決めること、モデルを実装すること、アノテーションツールを開 発すること、全件を⾃ら確認‧修正することは想定していません。このポジションの魅⼒・AIの性能を左右する教師‧評価データを、単発の作業物ではなく継続利⽤できる会社の資産へ変えられます ・品質指標、ルール、判断履歴、作業者運⽤をゼロから設計できる、⽴ち上げ期のポジションです ・データ改善がモデルのどの失敗を改善したかまで追い、データ運⽤とML開発を直接つなげられます ・将来的には、業務量と組織規模に応じて、Data Quality∕CurationとAnnotation Operationsの機能分化‧チーム設計にも関われます⼊社後に期待すること⼊社後90⽇を⽬安に・既存の教師データ‧評価データの⼀覧、⽤途、バージョン、責任者を整理する ・サンプル監査を⾏い、現在の品質⽔準と主なエラー類型を提⽰する ・ラベル・階層ルール、未解決ケース、判断履歴を⼀元化する ・次回学習に向けた修正バックログと優先順位をBiz・MLと合意する ・作業者向けの校正⽤データを作り、⼩規模な運⽤を開始する⼊社後180⽇を⽬安に・データセット、ラベル、階層、作業者別の品質傾向を継続的に説明できる状態を作る ・データ作成から学習‧評価までのリードタイムとボトルネックを可視化する ・ルール変更、作業者教育、差し戻し後の再発状況を測定する ・データ修正前後でモデルの失敗パターンを⽐較し、改善効果を確認する ・外部作業者を活⽤しても、品質状態と残存リスクを説明できる運⽤を確⽴する

▍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） プロダクト・案件・エンジニア数が増える中、担当機能の実装、横断技術判断、人・組織マネジメントを少数のリーダーが兼務すると、意思決定と育成が滞ります。シニアIC、テックリード、EMの責任を分け、開発速度と品質を継続的に高める必要があります。 今回募集するのは、1on1、目標設定、評価、育成、採用、チーム設計、開発プロセス改善を通じ、開発組織が継続的に成果を出せる状態をつくるポジションです。具体的には、1on1、目標設定、評価、育成、キャリア支援、スキル・負荷・優先順位を踏まえたアサイン、PdM・Tech Leadとの体制設計、チーム間依存・コミュニケーション課題改善などを通じて、担当領域を前に進めます。 ▍仕事内容 ピープルマネジメント ● 1on1、目標設定、評価、フィードバック、キャリア支援 ● メンバーのスキル・負荷・志向を踏まえたアサイン ● チーム状態や離職リスクの把握と早期対応 組織・開発体制の設計 ● PdM・Tech Lead等と役割分担・開発体制を設計 ● チーム間の依存関係・コミュニケーション課題の改善 ● 開発プロセス、会議体、ドキュメント運用の改善 採用・オンボーディング ● 採用要件の整理、面接、アトラクト ● 入社後のオンボーディング・立ち上がり支援 【役割分担】 EMには人・組織・チーム設計を中心に担っていただきます。Tech Leadは技術方針、Senior Engineerは実装、PdMはプロダクト優先順位、PMは個別案件の進行を担当します。 ▍やりがい・魅力など ● 実装を兼務するリーダーではなく、人・組織・チーム設計に軸足を置いて開発組織をつくれる ● 採用・育成・アサイン・開発プロセスを横断して、チームの成果を改善できる ● Tech Lead・PdM等と役割を分けながら、成長期のエンジニア組織を設計できる ▍組織名／体制 エンジニア部門：11名（業務委託含む） ・マネジメントレイヤー：1名 ・フルスタック：7名 ・フロント：2名 ・インフラ：1名 ※PdM、ITPM、Tech Lead等と連携していただきます。 ▍開発体制 日常の機能実装を主要評価対象とせず、必要に応じ設計・コードレビューや小規模実装へ関与。 ▍技術スタック Ruby on Rails、React、TypeScript、AWS、Terraform、Docker

▍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） プロダクト・案件・エンジニア数が増える中、担当機能の実装、横断技術判断、人・組織マネジメントを少数のリーダーが兼務すると、意思決定と育成が滞ります。シニアIC、テックリード、EMの責任を分け、開発速度と品質を継続的に高める必要があります。 今回募集するのは、自らフルスタックで実装しながら、担当領域の要件整理、設計、レビュー、開発推進をリードするシニアICポジションです。具体的には、Rails／React／TypeScriptを中心とした開発、PdM・ITPMの情報を踏まえた要件・仕様整理、アプリ・データ・API設計と実装、既存改善・技術的負債解消などを通じて、担当領域を前に進めます。 ▍仕事内容 要件整理・技術設計 ● PdM・ITPM等と機能の目的、利用場面、業務要件を確認 ● 画面、API、データモデル、権限、バッチ等の技術仕様を設計 ● 既存アーキテクチャ・運用への影響を整理し、実現方法を提案 ● 品質・開発速度・保守性のトレードオフを整理 フルサイクル開発 ● Ruby on Rails等によるバックエンド／API開発 ● React／TypeScript等によるフロントエンド開発 ● RDB設計、クエリ改善、データ移行等の実装 ● テスト、リリース、監視、障害対応まで一連の開発を担当 品質・レビュー ● コードレビュー・設計レビューを行い、可読性・保守性・テスト品質を改善 ● 不具合・性能問題の原因を特定し、再発防止を実施 ● テスト自動化・CI/CD・監視等の開発基盤を改善 技術的負債・チーム貢献 ● 既存コード・データ構造の課題を整理し、段階的な改善計画を立案 ● 複雑な実装・設計の判断理由をドキュメント化 ● 他エンジニアへのレビュー・技術支援を通じ、担当領域の開発品質を底上げ ▍やりがい・魅力など ● 担当機能の実装だけでなく、設計・レビュー・技術改善まで広く関われる ● PdMやビジネス側と近い距離で、業務要件をプロダクトへ落とし込める ● Ruby on Rails／Reactを中心に、プロダクトの成長に合わせた技術改善を進められる ▍組織名／体制 エンジニア部門：11名（業務委託含む） ・マネジメントレイヤー：1名 ・フルスタック：7名 ・フロント：2名 ・インフラ：1名 ※PdM、ITPM、Tech Lead等と連携していただきます。 ▍開発体制 小規模開発でキャッチアップ後、要件検討・設計・レビュー・開発フロー改善に関わります。 ▍技術スタック Ruby on Rails、React、TypeScript。

▍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

▍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） プロダクト・案件・エンジニア数が増える中、担当機能の実装、横断技術判断、人・組織マネジメントを少数のリーダーが兼務すると、意思決定と育成が滞ります。シニアIC、テックリード、EMの責任を分け、開発速度と品質を継続的に高める必要があります。 今回募集するのは、複数プロダクトを横断し、アーキテクチャ、技術選定、非機能品質、レビュー基準、技術的負債を担っていただくポジションです。具体的には、アプリ・データ・インフラの技術方針策定、新規プロダクト・重要機能のアーキテクチャ設計、技術選定、Build／Buy、移行方針判断、非機能要件・セキュリティ・可観測性・性能設計などを通じて、担当領域を前に進めます。 ▍仕事内容 アーキテクチャ・技術方針 ● プロダクト・事業要件を踏まえ、中長期のアーキテクチャ方針を設計 ● 技術選定、Build／Buy、リプレイス、段階移行等の選択肢を比較 ● 性能、可用性、セキュリティ、拡張性、コスト等の非機能要件を整理 ● 複数プロダクト・サービス間の依存関係と共通基盤を設計 重要テーマの技術リード ● 難易度の高い機能・基盤テーマについて設計・プロトタイプ・実装をリード ● 技術的リスクを早期に把握し、代替案と移行方針を提示 ● PdM・事業側へ技術制約と開発コストを説明し、意思決定を支援 開発品質・生産性 ● 設計レビュー・コードレビューの基準を整備し、重要変更をレビュー ● 技術的負債、障害傾向、開発ボトルネックを可視化し、改善優先順位を設定 ● CI/CD、テスト、可観測性、セキュリティ等の横断改善を推進 技術組織への還元 ● Architecture Decision Record等で重要な技術判断を記録 ● シニアエンジニア・各担当者への技術支援・レビューを実施 ● 採用・技術広報・開発標準化等を通じ、チームの技術力向上へ関与 ▍やりがい・魅力など ● 複数プロダクトを横断し、アーキテクチャ・技術選定・非機能品質を判断できる ● 短期の開発速度と中長期の保守性を両立する技術ロードマップをつくれる ● 実装・レビューを通じて、技術方針を開発チームへ浸透させられる ▍組織名／体制 エンジニア部門：11名（業務委託含む） ・マネジメントレイヤー：1名 ・フルスタック：7名 ・フロント：2名 ・インフラ：1名 ※PdM、ITPM、Tech Lead等と連携していただきます。 ▍開発体制 ドキュメント整備を重視し、オーナー・マネージャー・エンジニアが双方向で進行。 ▍技術スタック Ruby／Python／MySQL、React、AWS／SageMaker、Vercel、Docker、Ruby on Rails、GitHub、Slack、Sentry、Notion

▍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） プロダクト・案件・エンジニア数が増える中、担当機能の実装、横断技術判断、人・組織マネジメントを少数のリーダーが兼務すると、意思決定と育成が滞ります。シニアIC、テックリード、EMの責任を分け、開発速度と品質を継続的に高める必要があります。 今回募集するのは、Rails、React、AWSを中心に顧客向け建設データプロダクトの機能開発・改善・運用をフルスタックで担当いただくポジションです。具体的には、Railsによるバックエンド・API開発、React／TSによるフロント開発、MySQL等のデータ設計・クエリ改善、AWS／Terraform／Docker等の開発・運用などを通じて、担当領域を前に進めます。 ▍仕事内容 機能要件・設計 ● PdM等とユーザーストーリー・受入条件・仕様上の不明点を確認 ● 画面、API、DB、権限、処理フローの設計 ● 既存機能への影響を整理し、実装範囲とテスト観点を明確化 バックエンド開発 ● Ruby on Rails等による業務ロジック・API・バッチの実装 ● RDBのテーブル設計、クエリ実装、性能改善 ● 外部サービス・データ連携の実装と例外処理 フロントエンド開発 ● React／TypeScript等による画面・コンポーネント開発 ● API連携、状態管理、入力バリデーション等の実装 ● ユーザー操作・業務フローを踏まえたUI改善 テスト・リリース・運用 ● ユニット／結合テスト、コードレビュー、リリース作業 ● AWS等の環境での動作確認、ログ・監視を用いた問題調査 ● 不具合修正・リファクタリング・開発環境改善を継続 ▍やりがい・魅力など ● Rails／Reactを中心に、フロント・バックエンドを横断してプロダクトを開発できる ● PdMと要件を整理しながら、設計・実装・リリースまで一貫して関われる ● 機能開発に加え、テスト・開発基盤・運用品質の改善にも関われる ▍組織名／体制 エンジニア、PdM、テックリードと連携。 ▍開発体制 Slack中心のリモート開発。小規模開発からキャッチアップし、要件精査・設計・レビューへ広げる。 ▍技術スタック Ruby／Ruby on Rails／React／Python／AWS／MySQL／Vercel／Docker、GitHub／Slack／Sentry／Notion

▍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） 顧客や利用ユーザーが増える中、GORLEMで扱うデータや業務フローも複雑になっています。機能を実装するだけではなく、建設業務特有の複雑な情報を、ユーザーが迷わず操作・判断できるUIへ落とし込むフロントエンド開発が重要になっています。 今回募集するのは、Reactを中心に、GORLEMの画面・コンポーネント設計から実装、既存UIの改善、API連携、テスト・リリースまで担当いただくフロントエンドエンジニアです。 PdMやバックエンドエンジニアと要件・仕様を確認しながら、ユーザーの業務フローを踏まえたフロントエンドを開発していただきます。 ▍仕事内容 機能要件・UI設計 ● PdM等とユーザーストーリー・受入条件・仕様上の不明点を確認 ● ユーザーの業務フロー・操作手順を踏まえた画面仕様の整理 ● 画面構成、コンポーネント、状態管理、入力・エラー表示等の設計 ● API仕様やバックエンド側の制約を踏まえた実装方法の検討 フロントエンド開発 ● Reactを用いたWebアプリケーションの開発 ● 新規画面・機能・共通コンポーネントの実装 ● API連携、状態管理、入力バリデーション等の実装 ● 大量・複雑な建設データを扱う画面の表示・操作性改善 ● 既存機能の改修・リファクタリング 品質・ユーザー体験の改善 ● コードレビュー、テスト、リリース作業 ● 不具合の再現・原因調査・修正 ● ユーザーの利用状況やフィードバックを踏まえたUI改善 ● 保守性・可読性・再利用性を意識したコンポーネント改善 開発環境・プロセス改善 ● フロントエンドの開発ルール・ドキュメント整備 ● 開発効率や品質向上につながるライブラリ・ツール等の検討 ● テスト・エラー監視・開発フローの改善 ● 経験・適性に応じた技術選定や既存技術の刷新 ▍やりがい・魅力など ● Reactを中心に、建設業界の複雑な業務・データを使いやすいUIへ落とし込める ● PdMと要件を整理しながら、仕様検討・設計・実装・リリースまで一貫して関われる ● 画面実装だけでなく、コンポーネント設計・開発品質・フロントエンド基盤の改善にも関われる ● 大手建設企業が実際の業務で利用するプロダクトを継続的に改善できる ▍組織名／体制 エンジニア部門：11名（業務委託含む） ・マネジメントレイヤー：1名 ・フルスタック：7名 ・フロント：2名 ・インフラ：1名 ※PdM、ITPM、Tech Lead等と連携していただきます。 ▍開発体制 Slack中心のリモート開発。小規模な機能開発・改修からキャッチアップし、要件精査・UI設計・レビュー・開発プロセス改善へ担当範囲を広げていただきます。 ▍技術スタック Ruby／Ruby on Rails／React／Python／AWS／MySQL／Vercel／Docker GitHub／Slack／Sentry／Notion

▍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、Pythonで建設データの前処理、分析、既存モデル改善、機能開発を担当し、支援を受けながら一機能を自走できる状態へ成長するポジションです。具体的には、データ収集・前処理・探索・可視化、既存モデルの学習・評価・改善、PoC用データ準備・分析、モデル・解析ロジック実装補助などを通じて、担当領域を前に進めます。 ▍仕事内容 データ理解・前処理 ● 建設・見積等のデータを確認し、項目・欠損・分布・ラベル品質を把握 ● Pandas／SQL等を用いて学習・分析に必要な形へ前処理 ● 既存モデル・評価方法を理解し、改善対象を整理 モデル開発・評価 ● 回帰・分類等のモデルを実装し、ベースラインと比較 ● 特徴量・ハイパーパラメータ等を検証し、評価結果を整理 ● 誤分類・精度低下ケースを分析し、データ／モデル双方の改善案を検討 ● 検証条件・結果をドキュメント化 プロダクトへの実装 ● シニアML／エンジニアと連携し、モデルをAPI・バッチ等へ組み込み ● 本番利用に必要な入出力、例外処理、性能要件を確認 ● コードレビュー・テストを通じて品質を改善 継続改善・学習 ● 本番データやユーザーフィードバックをもとに改善テーマを整理 ● 必要なML・データ技術を自らキャッチアップし、検証へ反映 ● 担当した分析・実装を他メンバーが再利用できる形で残す ▍やりがい・魅力など ● Python・データ分析の経験を生かし、機械学習プロダクト開発へキャリアを広げられる ● 実際の建設データを用いて、前処理・モデル評価・改善を経験できる ● シニアMLエンジニアと協働し、本番開発を意識した技術を身につけられる ▍組織名／体制 ML／AIエンジニア、プロダクト、データ品質チームと連携。 ▍開発体制 既存実装・データからキャッチアップし、モデル・機能の担当範囲を広げる。 ▍技術スタック Python、SQL／R／Pandas、Git。歓迎：クラウド、Docker、NLP。