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【案件概要】
建設業のデータ分析プラットフォームに関する業務になります。
機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく業務です。
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をしていきます。
堅苦しさのないフラットな雰囲気の現場で、フルリモートでの就業になります。
【業務内容】
・プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発
- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う
- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する
- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善
・データ分析基盤の整備、および保守
- 建設データを分析するための基盤の開発、整備
- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用
- データ前処理・後処理のパイプラインの構築
【開発体制】
・エンジニア2名（うちアルゴリズム開発 1名、エンジニアリングマネージャー1名）
・プロダクトオーナー:1名
【技術環境】
・メイン：Python, CatBoost, Pandas
・インフラ：AWS, Amazon SageMaker
・その他：GitHub, GitLab, Slack, asana等
・Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築のご経験
・自然言語処理の必要なプロジェクトのご経験
・クラウド上(AWSなど)でのシステム開発のご経験
・Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験
・事前質問
以下を参考にされたうえで、自己評価でのレベル感と補足コメントの回答を頂きたいです。
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S（リード実績）:
高い専門性と豊富な経験を持ち、プロジェクトをリードし、チームを牽引した実績がある
例: 機械学習モデルの設計・運用をリードし、成果に貢献
A（実務遂行）:
実務を自立して遂行できる専門性を持ち、業務に貢献した経験
例: 機械学習モデルの実装・チューニングを担当
B（サポート）:
基礎的な知識を持ち、指導を受けながら実務を遂行した経験
例: データ前処理や簡単なアルゴリズム実装を経験
C（習熟済み）:
実務経験は少ないが、基礎を学習済み
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・手をガッツリ動かしていただくポジションのため、実装が苦なくできる経験値
・自然言語に対しての機械学習分析モデルの開発経験
・自ら積極的に情報をキャッチアップし、主体的に進められる方
・顧客やチームメンバーと適切なコミュニケーションが取れる方
1回
オンライン
Win/Mac どちらか
・基本スキルについてご教示ください（コメントいただけると幸いです）
※一部の案件に限ります
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