建設業界の業務課題に対して、機械学習を用いるべきかを見極め、検証だけで終わらない、継続的に運用可能な機能・システムとしてプロダクトへ組み込むことがミッションです。

シニア機械学習エンジニアは、以下について責任を持っていただくことを想定しています。
・解決したい課題に対して、機械学習を用いることが妥当か
・どのデータを、どのような前提で利用するか
・何を評価指標とし、どの水準を目指すか
・モデルが業務上の価値を提供しているか
・本番環境で安定して利用・改善できる設計になっているか
・技術的な判断と検証結果が再現可能な形で残されているか

▍業務内容
課題設定・技術検証
機械学習、ルールベース、既存機能などの解決手段の比較
技術的な仮説と検証計画の策定
PoC、フィージビリティスタディの設計・実施
プロダクト化に必要な精度、データ量、運用条件の整理

②データ分析・モデル開発
建設関連データの構造、品質、欠損、偏りの分析
学習データ、検証データ、評価方法の設計
特徴量設計、モデル選定、学習、評価
回帰、分類、予測、異常検知などのモデル開発
自然言語処理、LLM、生成AIを活用した機能開発
既存モデルや解析ロジックの精度・処理性能の改善

③プロダクトへの組み込み
機械学習機能の要件定義・システム設計
バッチ処理、API、データパイプラインの設計・実装
AWS上の学習・推論環境の設計
ソフトウェアエンジニアとのインターフェース設計
テスト、デプロイ、監視方法の設計
モデルや解析結果をユーザーへ提供する方法の検討

④運用・継続改善
モデル精度、データ変化、処理性能の監視
再学習やモデル更新の仕組みの整備
障害や精度低下の原因分析
利用状況やユーザーフィードバックを踏まえた改善
実験条件、評価結果、設計判断のドキュメント化

⑤技術的なリード
テーマ単位での技術方針・設計方針の策定
コード、モデル、評価設計のレビュー
メンバーへの技術的な助言
実験・評価・実装方法の標準化
技術的負債や品質課題の整理と改善

▍EMとの役割分担
EMは、1on1や目標設定、評価、育成、採用、チーム設計など、メンバーと組織のマネジメントに責任を持ちます。
シニア機械学習エンジニアは、機械学習領域における技術設計、実装、レビュー、技術選定など、技術面の意思決定に責任を持ちます。
メンバーへの技術支援やメンタリングにも関わりますが、人事評価や組織運営を主責任とするポジションではありません。

▍PdMとの役割分担
PdMは、どのユーザー課題を、なぜプロダクトとして解決するのかを定義し、開発の優先順位やプロダクト要件を整理します。
シニア機械学習エンジニアは、その課題に対して機械学習を活用することが適切かを検証し、技術的な実現方法、評価方法、運用方法を設計します。
モデルの精度向上そのものを目的とするのではなく、ユーザー課題の解決に必要な品質や技術水準をPdMと協議しながら判断します。

▍入社後に期待すること
①入社後1〜2か月
・建設データ、既存モデル、コード、システム構成を理解する
・既存モデルの学習・評価結果を再現する
・チームの開発・レビュー・リリース方法を把握する
・現在の技術課題と運用上の課題を整理する

②入社後3〜6か月
・一つのモデルまたは機械学習機能を主担当として持つ
・課題設定、評価設計、実装、リリースまでを一貫して進める
・コードレビューや設計レビューを担う
・モデルの評価・運用方法を改善する
・技術判断と検証結果をドキュメントとして残す

③その後
・新しい機械学習機能の技術検証とプロダクト化を進める
・機械学習システムの品質、保守性、再現性を高める
・チーム内の設計・実装・評価水準を引き上げる
・業界データを活用した新しいプロダクト価値を提案する

【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。