機械学習エンジニア ◆PoCから機械学習パイプラインの構築／CMでも話題！建設×IT◆株式会社アンドパッド

仕事内容

【原則リモート／フルリモートも相談可能／Findy Team+ Award 2023 受賞！エンジニア組織の開発生産性が優れた企業として選出／"幸せを築く人を、幸せに。"をミッションに掲げる急成長企業】 ■募集背景： 18.5万社、47.5人以上のユーザーが利用するサービスで、まだまだ成長過程にあるプロダクトにおいて、建築・建設業に寄り添いながらDX化を進めていくためには開発体制のさらなる強化が必要不可欠です。業界の課題解決に向けて、新たなプロダクトを作るために多数のマイクロサービス化されたプロダクトを作っています。 ANDPADがよりプロダクトの成長にドライブをかけていく中、更に建築・建設業の生産性向上を目指すため、集まってきたデータを利用してANDPADを更に便利にしたいと思っています。そこで機械学習を用いたPoCから機械学習パイプラインの構築に関わっていただきます。 3年後を見据え、蓄積されたデータを用いた新規事業の展開やデータを用いたクライアント業務の改善を行います。 アンドパッドにおける機械学習エンジニアとして、各方面のエンジニアと協力しながら更に建築・建設業の生産性向上を共に実現してくださる人材を募集しています。 ■業務内容： 建築現場のコラボレーションアプリ「ANDPAD」のPMや営業、エンジニア・CSと対話・協力しながら、以下のような事を担っていただきます。 ・課題背景を元にしたPoCの実施 ・機械学習を使用したプロダクトの開発・運用 ・機械学習活用における技術調査や研究 ・社内外のステークホルダーに対する技術プレゼンテーション ※PoCだけではなく、機械学習モデルの継続的に運用(CI/CD/CT)できるパイプラインまでを開発していただきます。またスキルや志向に応じて、機械学習モデルのサービングも開発していただきます。 ■開発環境： ・開発言語：Python3 ・Deep Learningフレームワーク：PyTorch, PyTorch Lightning ・分析環境：Vertex AI Workbench、MLflow ・PoC共有環境：Streamlit ・機械学習パイプライン：Vertex AI Pipeline ・DWH：BigQuery ・VCS：GitHub

働き方

勤務地

＜勤務地詳細＞ 本社 住所：東京都千代田区神田練塀町300 住友不動産秋葉原駅前ビル8F 勤務地最寄駅：各線／秋葉原駅 受動喫煙対策：屋内全面禁煙

雇用形態

正社員

給与

＜予定年収＞ 500万円〜700万円 ＜賃金形態＞ 月給制 ＜賃金内訳＞ 月額（基本給）：269,750円〜 固定残業手当/月：146,250円〜（固定残業時間45時間0分/月） 超過した時間外労働の残業手当は追加支給 ＜月給＞ 416,000円〜（一律手当を含む） ＜昇給有無＞ 有 ＜残業手当＞ 有 ＜給与補足＞ ※経験、能力等に応じて個別に決定します。 ■昇給：年2回 ■賞与：年2回 賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。 月給(月額)は固定手当を含めた表記です。

勤務時間

＜労働時間区分＞ フレックスタイム制 コアタイム：11:00〜15:00 休憩時間：60分 時間外労働有無：有 ＜標準的な勤務時間帯＞ 10:00〜19:00

休日

完全週休2日制（休日は土日祝日） 年間有給休暇10日〜20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります） 年間休日日数126日 夏季・年末年始休暇、慶弔休暇、看護・介護休暇、特別休暇（入社当日に3日付与／半年後消滅）

特徴

待遇・福利厚生

通勤手当、住宅手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 ＜各手当・制度補足＞ 通勤手当：交通費支給（月30,000円まで） 住宅手当：近隣住宅手当 社会保険：補足事項なし ＜教育制度・資格補助補足＞ ■書籍購入 ■勉強会・セミナー参加補助 ■カンファレンス参加補助 ＜その他補足＞ ■サークル支援 ■入社一年会食 ■結婚・出産の休暇とお祝い金 ■育児有給休暇付与 ■入社時の特別休暇 ■リモートワーク手当（一時金：月20,000円、月5,000円） ■PC支給（mac／Windows）最新機種を貸与：オフィスはフリーアドレス制としており、各席に27インチサブモニタを用意しています。

応募条件

応募資格

■必須条件： （1）機械学習、Deep Learningに関する開発・運用経験 ・読みやすく移植しやすいコードを書く技術力 ・ビジネス要件を理解し、適切なメトリクスを設定する能力 ・不均衡データや少数データなど、ビジネスの現場で起きやすいデータの問題に対応できる能力 （2）社内のステークホルダーとディスカッションし、建築業界の課題を機械学習で解ける問題に落とし込む能力 （3）Python、R、Juliaなどのデータの取得、前処理に必要なプログラミングスキル ＜語学補足＞ 英語力必須：機械学習、画像処理関連論文（英文）の読解力