掲載終了6ヶ月前

【Python/機械学習/フルリモート】建設業向けデータ予測モデル開発・MLエンジニア募集

650,000〜800,000/月

作業内容

建設業向けデータ分析サービスを展開する企業にて、機械学習モデルの開発リードおよびデータ分析基盤の整備・運用を担当いただきます。主な業務内容: ・建設業界データを用いた予測モデル（回帰・分類）の設計・実装・改善・各社ごとの建設データに対する解析処理のコーディングと最適化・要件定義に基づく新機能開発、モデルおよびシステム改善・分析基盤の設計/構築、運用・保守・建設特有データを活用したモデルの開発・運用・データ前処理/後処理パイプラインの設計・構築担当工程は要件定義〜テストまで一貫して関わっていただきます。作業場所は半蔵門ですが、初日のみ出社、以降はフルリモート想定です。

必須スキル

・Pythonによる機械学習（回帰・分類）モデルを本番環境で構築・運用した実務経験・NLPを用いたプロダクト/サービス開発経験・AWSなどクラウド上でのシステム開発、デプロイ、運用の経験・Gitを用いたチーム開発の経験・Docker等のコンテナ技術の知識と実務利用経験・要件を整理し設計〜実装へ落とし込める論理的コミュニケーション力

歓迎スキル

・MLOps（CI/CD、モデル監視、Feature Store 等）の知見・データ基盤（ETL/ELT、Workflow、Data Lake/WH）の構築・運用経験・インフラ自動化（IaC: Terraform/CDK）経験・DashやStreamlit等を用いた軽量な可視化・ツール化経験・建設業界データの取り扱い経験

稼働条件

週5日 / フルリモート

面談回数

1回

契約形態

業務委託(フリーランス)

開発環境

言語/ライブラリ: Python（pandas, NumPy, scikit-learn, NLP系ライブラリ）インフラ: AWS（例: S3, ECS/EKS, Lambda, SageMaker など）コンテナ/CI: Docker, Git（GitHub/GitLab）データ基盤: パイプライン構築（ETL/ELT）、ワークフロー管理ツール利用想定開発プロセス: 要件定義〜テスト、コードレビュー、チーム開発

作業時間

10:00〜19:00目安（応相談）

精算基準時間

140~180時間 (上下割)

募集回数

1回

募集背景

建設業界向けデータ分析プロダクトの機能拡張とモデル精度向上、ならびに分析基盤の強化に伴う増員のため。担当工程要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,データ分析募集人数 1人チーム規模 6-10名平均稼働時間平均稼働時間は月140〜180時間を想定現場の雰囲気少数精鋭で意思決定が速く、新技術の導入にも前向きなチームです。案件担当のコメントエンド直案件で裁量大きく動ける環境です。初日以外はフルリモートのため遠方の方も応募可能です。NLPや予測モデルの本番運用経験を活かしたい方にマッチします。