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AIデータ品質‧運⽤責任者
給与
500〜700万円/年※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります
- 勤務地
- 東京都千代田区
- 雇用形態
- 正社員
- 働き方
- 国内フルリモート可
- 年間休日
- 非公開
リモート可
完全週休2日
仕事内容その他職種
建設・不動産領域の教師データと評価データを、継続利用できるデータ資産として管理するポジションです。データ品質の可視化、アノテーションルールや監査・改善サイクルの設計、ML開発との接続を担います。Biz・CS・MLなどの関係者と連携し、品質状態と改善方針を運用に落とし込みます。
データ資産と品質状態の可視化
- 教師データ・評価データの⼀覧、⽤途、バージョン、責任者、利⽤可否、残存リスクを整理する
- サンプル監査を設計‧実施し、現在の品質⽔準と指標の限界を説明する
- 個別の誤りを類型化し、ラベル、階層、作業者、時期、データソースなどの切り⼝で原因と偏りを分析する
- 重複、⽭盾、⽋損、階層制約違反、学習⽤‧評価⽤データ間のリーケージを確認する
ルールと品質運⽤の設計
- アノテーションルールを、定義、正例、負例、境界例、判断停⽌条件、エスカレーション先まで含む形に整備する
- ルールの版判断履歴、未解決ケースを⼀元管理する
- サンプリング、監査、⼆重アノテーション、作業者校正、差し戻し、再レビューの仕組みを設計する
- 作業者や外部ベンダーへの説明‧教育‧評価を⾏い、理解度と再発状況を確認する
データ改善とML開発の接続
- 新規データ作成と既存データ修正のバックログを管理し、事業上の優先度とMLの学習計画に接続する
- 学習投⼊前に、データ運⽤上のReady∕Not Readyと残存リスクを提⽰する
- MLメンバーとともに、データ変更前後のモデルの失敗パターンを⽐較し、次に改善すべき対象を提案する
- 週次のデータ準備状況と、⽉次の品質傾向を関係者へ共有する
部⾨横断の意思決定⽀援
- 業務上の正解はBiz、顧客‧現場事例はCS、モデル要件と投⼊判断はML、ツール実装はSoftwareEngineerへ、論点と判断先を切り分ける
- データ量、品質、費⽤、納期、想定されるモデル影響、未確定事項を整理し、関係者が判断できる状態を作る
- アノテーションツール上の課題を運⽤要件‧受⼊条件へ変換し、Software Engineerと改善を進める
募集要項最終確認 9/10
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 500〜700万円/年
- 勤務地
- 東京都千代田区
- 働き方
- 国内フルリモート可
- 年間休日
- 非公開
- 職種
- その他職種
- 経験年数
- 不問
- 掲載日
- 9/9
- 最終確認
- 9/10
応募資格（必須）
- SQL、Python、pandasなどのいずれかを⽤いて、⾃らデータを確認‧集計し、品質問題の傾向や原因を説明した経験
- エラー率、⺟数、サンプリング、分布、偏りなどを踏まえ、品質指標を設計または運⽤した経験
- 個別のミスをエラー類型や根本原因にまとめ、再発防⽌につなげた経験
- 曖昧な要求や判断を、SOP、ルール、正例‧負例‧境界例、例外処理へ落とし込んだ経験
- 複数部⾨や外部パートナーが関わる業務で、期限、依存関係、リスク、未決事項を管理した経験
- 教師あり学習、学習⽤‧検証⽤‧評価⽤データの違い、データリーケージ、過学習、分布変化についての基礎理解
- Precision、Recall、F1などのモデル評価指標を読み、データ品質とモデルの失敗をML担当者と議論できること
- 事実、解釈、提案、不明点を分け、関係者に分かる形で⽂章化できること
歓迎する経験
- 教師データ、アノテーション、データキュレーション、AI評価の運⽤経験
- OCR、Document AI、表‧帳票、階層データを扱った経験
- モデルのエラー分析やData-centric AIに取り組んだ経験
- 作業者教育、QA、BPO‧外部ベンダー管理、業務設計の経験
- アノテーションツールの導⼊や要件整理の経験
- 建設⾒積、積算、調達、施⼯、修繕など、建設‧不動産領域の知識
- 機密性の⾼いデータに関するセキュリティ‧プライバシー運⽤の経験
待遇・福利厚生
- PC支給
- フルリモートOK！
- 国民の祝日
- 夏季休暇
- 完全週休2日制
- 年末年始休暇
- 年次有給休暇
- 慶弔休暇
- 昇給年1回
- 産前産後休業
- 社会保険完備
- 育児休暇
求めるスキル・経験
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