機械学習水道管漏水リスク予測モデル開発エンジニア

仕事内容:

【仕事内容】

水道インフラの維持管理を支援する企業において、水道管の漏水リスクを予測する機械学習モデルの開発を担当していただきます。

現在、水道管の材質、口径、布設年度、過去の修繕履歴などをもとに、点検や更新の優先順位を検討しています。

しかし、管理対象となる管路が広範囲にわたるため、限られた点検・更新計画の中でリスクの高い区間を効率的に抽出する必要があります。

本プロジェクトでは、管路台帳や修繕履歴、周辺環境データなどを使用し、漏水発生リスクを推定する機械学習モデルを開発します。

PythonとXGBoostを使用したモデル開発を中心に、データ前処理、特徴量設計、モデル学習、評価、予測結果の分析などを担当していただきます。

また、管種や布設年数などの条件によって予測精度に偏りが生じないよう、グループ別の評価や特徴量の見直しにも取り組んでいただきます。

■ 業務内容

・Pythonを使用した機械学習モデル開発

・水道管台帳、修繕履歴データの加工

・Pandasを使用した欠損値、異常値の処理

・管種、布設年数、修繕回数などの特徴量設計

・XGBoostを使用したリスク予測モデルの学習

・漏水発生履歴を使用したモデル評価

・適合率、再現率、ROC AUCなどの評価指標算出

・管種別、布設年数別の予測傾向分析

・特徴量重要度の確認、モデル改善

・分析結果、モデル評価資料の作成

アピールポイント:

・水道インフラの維持管理を支える機械学習モデル開発に携われる

・PythonとXGBoostを使用した予測モデルの経験を積める

・設備台帳や修繕履歴などの実務データ分析を経験できる

・特徴量設計からモデル評価、改善まで一貫して担当できる

・点検や更新計画の判断材料となるデータ活用に関われる

求める人材:

■ 必須スキル

・Pythonを使用した機械学習開発経験2年以上

・Pandas、NumPyを使用したデータ加工経験

・分類モデルの開発、評価経験

・特徴量設計、モデル精度改善の経験

・SQLを使用したデータ抽出、分析経験

■ 歓迎スキル

・XGBoost、LightGBMなどの利用経験

・設備故障、劣化リスク予測モデルの開発経験

・不均衡データを使用した分類モデルの開発経験

・SHAPなどを使用した特徴量分析経験

・GIS、位置情報データの分析経験

・時系列を考慮した学習データ分割の経験

・インフラ設備管理関連データの分析経験

勤務時間・曜日:

お気軽にご相談ください!

休暇・休日:

お気軽にご相談ください！

勤務地:

〒060-0005

北海道札幌市中央区北5条西11丁目15-4 BYYARD 3F

アクセス:

・地下鉄東西線「西11丁目駅」徒歩約10分。

・JR「札幌駅」徒歩約10分。

・JR「桑園駅」徒歩約11分。

待遇・福利厚生:

・服装自由

その他:

お気軽にご応募ください！

雇用形態: 業務委託

給与・報酬: 900,000円 - 1,100,000円 月給