機械学習エンジニア|建設データの分析・モデル開発・本番実装

ITエンジニアの求人（社名は面談時にご案内）

リモートワークOK
フレックス勤務
転勤なし
土日休み

給与: 年収 350万円〜500万円
勤務地: 全国（47都道府県）
雇用形態: 正社員

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仕事当社は、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
時間09:00〜18:00
給与年収 350万円〜500万円

この仕事について

当社は、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。

この求人のポイント

勤務地: 全国（47都道府県）
年収の目安: 初年度 350万円〜500万円
転勤: なし
寮・社宅: 求人票に記載なし
この求人の条件: 土日休み

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勤務地エリアの情報

3068件北海道の掲載求人

1,145円北海道の最低賃金（時給）

仕事内容と労働条件

仕事内容: ▍事業内容/企業紹介
当社は、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。当社では、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
● 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。

\日本で一番古い産業の変革に挑戦しませんか。/
建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業です。
これまでは、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。

しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。
「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。

これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです

<入社後のフローイメージ>
■Step1■
まずは開発体制や既存コードを理解してもらう
・いくつかの小規模な開発業務を実施(1ヶ月程度)
・既存エンジニアと開発を通してコミュニケーションをとる

■Step2■
メインでお任せしたい業務を自走
・開発の要件検討や技術選定及び設計
・日々のコードレビューと参加エンジニアへのアドバイス
・チームの生産性向上のための開発フロー改善

【開発体制】
■エンジニアに負担の少ない開発進行
・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。
・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。

■ドキュメント整備のエンジニア文化形成
・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。
・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。

▍技術スタック
・メイン:Python, Pandas
・インフラ:AWS, Amazon SageMaker
・機械学習:勾配ブースティング
・その他:GitHub, GitLab, Slack, asana等

※ 新規プロダクト開発も計画しており、そこではこれから技術選定します。
※ 上記の技術スタック全てに精通している必要はありません。

【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!…
応募資格: ● Pythonを用いたプログラミング経験
● データ分析、統計、機械学習の基礎知識
● Pandas、SQL等を用いてテーブルデータを整理・分析した経験
● Gitを用いたチーム開発または共同開発の経験
● 新しい技術・業務知識を自ら学び、実装・検証へ反映できること
【歓迎】
【歓迎スキル】
● 回帰・分類等の機械学習モデルを実装・評価した経験
● scikit-learn、Pandas等を用いた分析・モデル開発経験
● AWS等のクラウド、Dockerを用いた開発経験
● バックエンド/データエンジニアとしての実務経験
● NLP・LLM・生成AI、または建設・積算データへの関心・経験

【求める人物像】
● 分からない技術・業務でも、自ら調べて試しながら理解を深められる方
● 結果だけでなく、仮説・検証方法・評価結果を整理できる方
● モデルの精度だけでなく、データの品質や利用場面にも関心を持てる方
就業場所: 北海道千代田区
※勤務地の変更の範囲:なし

【勤務時間補足】
フルフレックス・コアタイムなし
就業時間・休憩: 09:00〜18:00
休日・休暇: 土日祝休み
夏季休暇・年末年始休暇・有給休暇・慶弔休暇・産休・育休・特別休暇
🔸完全週休2日制(土日祝)
🔸子どもの看護休暇
🔸有給休暇(入社日より3日付与、6か月経過後に7日付与、その後は社内規定に準ずる)別途、夏季休暇3日付与有
賃金: 【給与補足】
みなし残業45時間/月 102,539円〜146,484円(45時間分)

■昇給(年1回)

※試用期間6ヶ月あり(期間中の給与・待遇は変更なし)
待遇・福利厚生: 社会保険完備・交通費支給
・フルリモートOK
・昇給(年1回)
・社会保険完備
・入社準備手当(10万円支給)
・最新PC貸与
・通勤手当(月5万円まで)
・リファラごはん飯制度(社内紹介制度)
・ウェルネスサポート制度(健康維持支援)
・学び応援制度
・社内交流イベント
・代表との1on1制度
※採用活動におけるハラスメントについて
当社は採用活動におけるハラスメントを一切禁止しております。
ご不安な点がある場合の相談窓口や詳細は、下記方針よりご確認いただけます。
受動喫煙対策: 禁煙
選考・応募書類: 応募 → Periodとの面談 → 企業の選考（1カジュアル面談 2書類選考 3一次面接 4二次面接 5最終面接 6内定 ※オンライン面接、最終面接は顔合わせ）
募集者: 社名は面談時にお伝えします
取扱い: 株式会社Period（有料職業紹介事業 13-ユ-315555）
掲載日: 2026年10月21日

記載の労働条件は掲載時点のものです。詳しくは面談・面接の際にご確認ください。

選考の流れ

応募（このページのフォーム）
Periodとの面談（オンライン・日本語または英語）
企業との面接
内定・入社の手続き

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