AIデータ品質管理リード

【急成長建設DXスタートアップ×IPO準備中×週3リモートのハイブリッド勤務】事業のコアとなる建設データAIの精度を左右する「正解データ」をつくる、データ品質管理リードを募集！ 仕事概要 ＼＼ゴーレムでのやりがいや魅力／／ ●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」を自ら設計できます。 ●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です ●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です。 ▍本ポジションのミッション 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です。 本ポジションでは、ラベルの設計・修正や、ラベルの付け方の正解の定義、また、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の品質を管理します。 ▍業務詳細 1. 「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 2. 「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 3. 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 4. 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：AIデータ品質管理チーム ・連携するチーム ・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してもらう ・MLチーム：モデル作成。精度向上に向けた再学習の方針などを相談・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 必須スキル ＼＼ゴーレムでのやりがいや魅力／／ ●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」を自ら設計できます。 ●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です ●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です。 ▍本ポジションのミッション 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です。 本ポジションでは、ラベルの設計・修正や、ラベルの付け方の正解の定義、また、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の品質を管理します。 ▍業務詳細 1. 「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 2. 「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 3. 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 4. 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：AIデータ品質管理チーム ・連携するチーム ・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してもらう ・MLチーム：モデル作成。精度向上に向けた再学習の方針などを相談・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 歓迎スキル ・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 求める人物像 ・「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 応募概要 給与 600-800万円（年俸制） ※基本給 500,000円〜 みなし残業45時間/月（175,781〜249,023円） 勤務地 〒102-0093 東京都千代田区平河町1丁目3-13　平河町フロントビル 4階　※オフィス全面禁煙 アクセス：半蔵門駅2出口から徒歩約3分 （雇入れ直後）東京本社所及び貴殿の自宅（テレワークを行う場所） （変更の範囲）会社の定める場所及び貴殿の自宅（テレワークを行う場所） 雇用形態 正社員(期間の定め:無) 勤務体系 ▍勤務時間 9:00-18:00（フルフレックス・コアタイムなし） ▍休日休暇 ・完全週休2日制（土・日） ・祝日 ・夏季休暇 ・年末年始休暇 ・有給休暇 ・休業/慶弔制度 ・産前産後休暇 ・育児休暇 ・子どもの看護休暇 試用期間 試用期間6ヶ月あり。期間中の給与・待遇は変更なし 福利厚生 ・リモートワークと出社を組み合わせた勤務体制を実施（現状、火・木出社） ・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