機械学習設備故障予測モデル開発エンジニア

仕事内容:

【仕事内容】

産業設備の保守サービスを提供する企業において、設備故障予測モデルの開発および既存モデルの改善を担当していただきます。

現在、設備の稼働時間や温度、振動値などのデータを収集していますが、故障の兆候を把握するための分析は一部手作業で行われています。本プロジェクトでは、蓄積された稼働データを活用し、点検優先度の判断を支援する機械学習モデルを開発します。

Pythonを使用したデータ加工、特徴量設計、モデル学習、評価を中心に、保守担当者からのフィードバックを踏まえた精度改善まで担当していただきます。

また、データの欠損や設備ごとの稼働条件の違いを考慮し、継続的に評価できる仕組みの整備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の開発

・設備稼働データ、点検履歴データの加工

・温度、振動、稼働時間などの特徴量設計

・scikit-learnを使用した予測モデルの学習

・学習データ、評価データの作成

・モデルの評価指標の設計、検証

・誤判定事例の分析、モデル改善

・設備ごとのデータ特性の確認

・推論結果を出力するバッチ処理の実装

・分析結果の整理、技術資料の作成

アピールポイント:

・実際の設備稼働データを活用した機械学習開発に携われる

・データ加工から特徴量設計、モデル評価まで担当できる

・故障予測や予防保全に関する知識を深められる

・保守担当者と連携しながらモデル改善に取り組める

・機械学習モデルの継続的な評価、改善経験を積める

求める人材:

■ 必須スキル

・Pythonを使用したデータ分析または機械学習開発経験2年以上

・scikit-learnを使用したモデル開発経験

・Pandas、NumPyを使用したデータ加工経験

・特徴量設計、モデル評価の経験

・SQLを使用したデータ抽出経験

■ 歓迎スキル

・設備故障予測、予防保全に関する開発経験

・時系列データの分析経験

・LightGBM、XGBoostを使用した開発経験

・不均衡データを扱うモデル開発経験

・MLflowを使用した実験管理経験

・バッチ推論処理の実装経験

・製造設備、産業機器に関する知識

休暇・休日:

・完全週休二日制

勤務地:

業務内容やプロジェクトの状況に応じて、柔軟な働き方が可能です。

業務上の打ち合わせはオンラインを中心に実施します。
具体的な業務環境や働き方については、面談時に詳しくご説明いたします。

アクセス:

渋谷駅徒歩10圏内

給与:

報酬は、ご経験・スキル・担当いただく業務内容を考慮のうえ決定いたします。

これまでのご経験や専門性を踏まえて個別にご相談させていただきます。
詳細については面談時にご説明いたします。

待遇・福利厚生:

・業務に必要な環境（PC・通信費など）はご自身でご準備いただきます
・柔軟な働き方が可能
・報酬はスキル・経験に応じて決定
・長期参画のご相談可能
・オンラインでの業務コミュニケーション環境あり

その他:

雇用形態: 業務委託

給与・報酬: 850,000円 - 950,000円 月給