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仕事内容データアナリスト
建設DXスタートアップで、建設データAIの精度を左右する教師データの正解定義・品質管理・運用体制を一から整えるリードポジション。見積書階層化AIと自動仕分けAI向けの教師データ設計、作業者・外部パートナーのマネジメント、ML・CS・プロダクトチームとの連携を担う。建設業界の経験は必須ではない。
Description
- AIの精度を左右する最重要工程である「教師データの正解」を自ら設計できる
- 建設業界に散在する非構造なデータを、各種分析（CO2算定・LCC算定・見積査定など）に使える資産へ変えていく仕事で、建設業界の変革のためのコアとなる仕事
- 単なるオペレーションではなく、分類体系、品質基準、作業プロセス、チーム運営を一から整えるフェーズ
- 建設データ（見積書等）をAIで構造化/仕分けし、精度高く各種分析（CO2や見積分析）をできるよう、教師データの正解定義・品質管理・運用体制をつくることがミッション
- ラベルの設計・修正や、ラベルの付け方の正解の定義、作業者が実施したラベル付けの正しさを評価し、バージョンアップしたモデルの精度確認等を通して、AIの品質を管理する
- 「見積書階層化AI」向けの教師データ設計・品質管理：見積書の行種、階層、親子関係、工事区分などの付与ルール設計、曖昧なケースに対する正解方針の定義、アノテーションガイドライン・判断事例集・FAQの作成・更新、作業者が作成した教師データのレビュー・差し戻し・品質評価
- 「自動仕分けAI」の教師データ設計・品質管理：見積明細に対する建設要素コード付与ルールの設計、建設要素コード体系の見直し・粒度調整・例外パターン整理、コード付与結果のサンプリングレビュー・誤分類分析・再発防止策の設計、MLチームと連携した学習データ・評価データの改善
- 作業者・外部パートナーのマネジメント：作業手順の設計、タスク割当、進捗管理、作業品質のモニタリング、個人別フィードバック、作業者ごとのばらつきや誤り傾向の可視化、品質基準を満たすための教育・オンボーディング設計
- プロダクト・CS・MLチームとの連携：プロダクトでの活用シーンに照らした正解基準の整理、顧客案件から発生する例外・特殊パターンの整理、MLチームへのエラー分析結果の共有、モデル精度改善に向けたデータ収集・再学習方針の議論、教師データ作成プロセスのKPI設計と改善
- 組織体制：本ポジションはAIデータ品質管理チーム。連携チームはCSチーム（顧客業務や実案件の前提を共有）、BPOチーム（建設業の知見があるチームと建設周りの専門性を共有）、MLチーム（モデル作成・再学習方針の相談共有）、プロダクトチーム（プロダクト活用シーンや要件を整理）
We are looking for
- 「なんとなく正しい」を放置せず、判断基準を言語化したい方
- 細かいデータの違いや違和感に気づける方
- 作業者を責めるのではなく、迷わず作業できる仕組みをつくりたい方
- 専門家の知識を引き出し、誰でも使えるルールに落とし込むことが得意な方
- AIの精度改善に、データ品質や運用設計の側面から関わりたい方
- 現場オペレーションとプロダクト開発の間に立つことを楽しめる方
募集要項最終確認 8/5
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 600〜800万円/年
- 勤務地
- 東京都千代田区
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 非公開
- 職種
- データアナリスト
- 経験年数
- 不問
- 掲載日
- 7/1
- 最終確認
- 8/5
応募資格（必須）
- AIの元データ品質評価・管理の経験
- AIの元データの品質管理、オペレーション管理、アノテーション管理の経験
- 曖昧な判断基準を整理し、ルール、マニュアル、チェックリスト、事例集などに落とし込んだ経験
- Excel／Google Sheetsなどを用いたデータ確認、集計、差分チェックの実務経験
- 作業者のマネジメント経験
- 複数名の作業者に対して、作業指示、レビュー、進捗管理、品質フィードバックを行った経験
歓迎する経験
- SQL、Python、正規表現、BIツールなどを用いたデータ確認・分析経験
待遇・福利厚生
- PC支給
- 国民の祝日
- 夏季休暇
- 完全週休2日制
- 定期1on1面談
- 年末年始休暇
- 年次有給休暇
- 昇給年1回
- 産前産後休業
- 社会保険完備
- 自己啓発サポート制度
求めるスキル・経験
この求人は株式会社ゴーレムの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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- 年収700万以上7,493
- 完全週休2日31,016
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