募集要項

雇用形態	正社員
職種名	システムエンジニア
ポジション	メンバー
役割	開発
勤務地	東京都台東区／大阪府大阪市 ※リモートベース

職務内容

＜Machine Learning Engineer＞
機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。キャディの持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。


以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。
【業務例1】図面に対する画像認識システムの構築 キャディが保有するパートナー様の図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。
・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発、CI/CDを用いたデプロイ ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・Deep Learningを用いた図面の分類モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化

【業務例2】サプライチェーンにおけるデータ分析 キャディは受発注における、加工会社の推薦や生産管理、物流拠点での受け入れなどのサプライチェーン構築、マネジメントを行っています。それらのデータを解析し、コスト削減やエコノミクス改善のための仮説立て、データ解析、仮説検証を行います。
・オペレーションの観察、ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築 ・社内および顧客企業と連携した、データ収集、パイプライン構築、分析基盤構築のリード ・需要予測、在庫最適化等を目的とするデータ分析、最適化手法の開発 ・実データのクレンジング、構造化、説明可能性の高いモデルの構築 ・製造業に関わる外部変数の収集、分析

【業務例3】：調達フローにおける最適化アルゴリズムの適用 キャディが持つ流通、調達のフローや、実際のサプライパートナーの現場に対して、最適化アルゴリズムを適用し、コスト削減や業務の効率化を行います。
・キャディが持つ製造拠点内の業務フローのデータ化、収集、分析のための基盤構築 ・画像解析技術やデータ分析、異常検知等の技術を用いた拠点業務の自動化 ・顧客からの課題のヒアリング、タスク定義とシステム開発 ・ヒューリスティクス、数理計画、機械学習などの複合的なアプローチを用いた調達フロー最適化 ・IoTデバイスを用いた拠点や工場内のデータの収集、および活用プロジェクトの立案、推進

必須条件

・キャディのミッションである「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」ことへの共感
・機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識
・機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する3年以上の業務経験
・機械学習、統計のモデルの精度改善の経験
・PythonまたはRustを用いたWebサービスに関わるAPIの開発、運用経験
・Google Cloud、AWSなどクラウドサービスを利用した業務経験
・Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 ・Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験

歓迎条件

・GPUを用いたデータ処理の経験（CUDA、OpenCL、cudf、CuPyなど）
・Vertex Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどのデータパイプライン技術を用いた開発経験
・Kaggleなどのデータ分析コンテストにおける複数回の入賞経験
・機械学習、データサイエンス分野における主要学術誌での論文執筆経験
・数値最適化手法のビジネス上の課題に対する活用経験
・フロントエンド、バックエンドに関わるWebサービス開発経験 ・分散処理に関する開発・運用経験

【求める人物像】
・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感がある
・未経験の技術や物事に対して貪欲に学び挑戦する姿勢がある
・ミッション達成に関わる全ての事象に対してリーダーシップを発揮できる
・妥協を減らすための思考やプロセス改善ができる

開発言語	CSS, Go, Python, Rust, TypeScript
フレームワーク	Next.js, Node.js, React, その他
データベース	PostgreSQL
インフラ管理	datadog, Google Cloud オペレーション, Terraform
開発支援ツール	Circle CI, GitHub, Github Actions, JIRA
コーディングの有無	有
支給物のスペック	PC
支給物のスペック（上記の詳細）	希望スペックのPC・ディスプレイ支給、サーバ代支給（月1万円まで）

その他開発環境

HTML, F#,Apollo, WebGL, WebAssembly,Rust,PyTorch,Google Kubernetes Engine, Istio,Firestore,GraphQL, REST, gRPC,Auth0,Figma, Sentry, Storybook,Slack, Discord, Miro ※これらはプロダクト開発チームの開発環境のため、MLエンジニアが利用する開発環境は必要に応じて決定します。

主な開発実績

図面データ活用クラウド「CADDi DRAWER（ キャディ ドロワー ）」

技術向上、教育制度

書籍購入全額負担、語学学習支援、ものづくり体験、CADDi Award、外部研修費サポート

給与（想定年収）	700万円～1200万円
勤務時間	フレックスタイム制（コアタイム11:00～16:00）
休日休暇	完全週休2日制
その他休暇	年次有給休暇（入社6カ月経過後）・入社時特別有給（3日間）・夏季休暇（3日間、7～12月で自由に取得可能）・年末年始休暇（6日間）・看護、介護休暇（年間4日間まで）　※ペットも対象 リフレッシュ休暇（勤続5年ごとに連続5日）・慶弔休暇
諸手当	年収を12で割った金額を月額固定給として支給いたします。 ・交通費実費支給 　　1ヶ月3万円を上限としオフィス出社日数分を支給 　　遠方在住者は上限6万円/月を支給 ・子ども手当 　　18歳以下の扶養家族一人につき1.5万円/月 ＜福利厚生＞ ・部活動活動支援費（1活動1500円/1名） ・Teaming Offsite費用補助（1人あたり5,000円、Q1回まで） ・チーム内交流の食事代用補助（1人あたり2,000円、月1回まで） ・異なるチーム同士の交流の食事代補助（1人あたり3,000円、月1回まで） ・育児休業・介護休業（試用期間終了後から取得可能） ・結婚お祝い金（5万円）、出産お祝い金 （10万円） ・引っ越し補助金 ・健康診断・婦人科検診費用全額補助、人間ドッグ費用補助
昇給・昇格	2回/年
保険	社会保険完備
選考フロー	書類選考 人事 オンライン

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