【データサイエンティスト】時系列センサーデータ解析異常検知モデル開発

業務内容

【職務内容】・プラント設備の振動等の時系列センサーデータによる異常検知・健全性診断AIの研究開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - センターデータ(加速度・AEセンサー等)の前処理・特徴量設計(RMS、尖度、クレストファクタ、FFT、包絡線解析など) - 異常検知モデルの設計・実装(統計的手法、異常検知、深層距離学習など) - 健全性モデルの設計・実装 - 生データの品質確認、学習・データセット整備 - 疑似異常データ(軸ずれ・摩耗等)の生成方針の検討とデータ作成 - 設計・開発 - 学習 - 内外会議への参加 - 報告資料作成の支援 【担当者より】レバテックでの実績がある企業の案件でございます。 データサイエンティストの経験を活かすことができます。 複数案件を保有している企業ですので、 ご経験と実績に応じて別案件のご提案も差し上げる場合がございます。 新しいアイディアや技術を積極的に導入し、 経験豊富なメンバーと成長が出来る環境でございます。 スキルアップされたい方、長期的に参画されたい方にオススメの案件です。 基本的には一部リモート作業を見込んでおります。

必須スキル・要件

【求めるスキル】・Pythonによる機械学習・深層学習モデルの開発経験(PyTorch等) ・時系列データまたは振動・センサーデータを用いた異常検知、故障診断、予知保全のいずれかの実務経験 ・技術的な内容を非専門家にも伝わる形で文書化・報告できること(日本語での業務遂行が可能であること) 【歓迎スキル】・回転機械(ポンプ、モーター等)の振動解析や設備診断の知見 ・信号処理(FFT、包絡線解析等)の実務 ・One-Class SVM、Isolation Forest、VAE、LSTM-AE、Siamese/Triplet Networkなどの実装 ・順序分類・順序回帰、または生存時間解析・劣化予測(残存寿命予測)の経験 ・疑似データ生成の経験

条件

単価

〜115 万円/月（先方は上限だけを表示）

契約形態

業務委託

技術

PyTorchPythonネットワーク機械学習深層学習先方の技術タグではなく、本文に書かれている技術を当サイトが読み取ったものです

稼働時間

80時間 ～ 160時間

週稼働

週5日〜

リモート

一部リモート

勤務地

東京都（先方の表記: 東京都・千代田区）

履歴と根拠

掲載日

2026-10-16（先方の表示）

初めて見た日

2026-10-17（当サイトの観測）

募集中

募集中 10/17 確認・一覧

最終確認

10/17このエージェントの一覧を最後に確認 10/17 08:45