【Python/機械学習/NLP/フルリモート】建設DX向けAIプラットフォームのMLエンジニア募集
作業内容
建設業界に特化したデータ分析・AIプラットフォームにおいて、機械学習モデルの実装と分析基盤の整備をご担当いただきます。 - 建設領域データに対する予測モデルの設計・実装(回帰/分類) - 分析モデルの評価・解析処理の実装および改善 - 要件定義に基づく新機能開発、MLモデル/周辺システムの継続的改善 - データ分析基盤の整備、保守、運用 - 前処理/後処理を含むデータパイプラインの設計・構築 フルリモート、フルフレックスでの参画が可能です。ドキュメント整備を重視し、エンジニアに無理のない計画運営を行う文化です。
必須スキル
・Pythonでの機械学習モデル(回帰・分類)の構築実務経験 ・NLP(自然言語処理)を含むプロジェクト参画経験 ・AWS等のクラウド環境でのシステム開発経験 ・Gitおよびコンテナ技術(例:Docker)の知識と実務利用経験 ・論理的で明瞭なコミュニケーション能力
歓迎スキル
・自然言語データに対する機械学習モデル開発経験(情報抽出、分類、埋め込みなど) ・事業観点で優先度を見極め、ハンズオンで実装を推進した経験 ・プロダクト戦略、採用体制整備など周辺領域への関心や関与経験
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
開発言語: Python 機械学習: scikit-learn, pandas, numpy, (必要に応じて)PyTorch/TensorFlow MLOps/基盤: AWS(例:S3, ECS/EKS, Lambda, SageMaker など)、Docker、Git、CI/CD データ基盤: ETL/パイプライン構築、ログ/メトリクス収集、モデル評価基盤 開発プロセス: ドキュメントドリブン、コードレビュー、チケット管理
作業時間
フルフレックス(コアタイムなし)
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DX領域での需要拡大に伴い、NLPを含むML開発と分析基盤強化を加速するための増員募集です。 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 目安140~180時間/月 現場の雰囲気 ドキュメント志向でコミュニケーションが円滑。エンジニアファーストの計画運営で落ち着いた開発環境。 案件担当のコメント 建設×AIという社会インパクトの大きい領域で、NLP/MLの実装から基盤まで幅広く携われます。ドキュメント文化が整っており、無理のないスケジュールで開発に集中できる環境です。
スキル
企業名
サービス/プロジェクト名
詳細スケジュール/リリース時期
現場責任者の雰囲気
開発体制の詳細
詳細は面談でお伝えします。ご相談ください。
一部の情報は非公開の場合があります
この案件のおすすめポイント
- フリーランス多数
- 新技術に積極的
- 安定稼働
- 長期案件
- 急募
- 即日参画可能
この案件を掲載しているエージェントについて

広済堂ビジネスサポート
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