職務内容
募集背景
CADDi は「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、調達・製造のワンストップパートナー「CADDi MANUFACTURING」とサプライチェーンにおけるデータをアセット化するプロダクト「CADDi DRAWER」の2事業を展開しています。
2022年にローンチした「CADDi DRAWER」は、製造業の中でも最重要といわれる図面データを機械学習などの技術により構造化し様々な情報と結び付けることで、情報資産としての活用を可能にしました。既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、2023年からは海外（アメリカ・ベトナム）での販売も開始しました。
今後は、図面以外にも製造業の知見をテクノロジーによって再現・集約することで、部門や会社を超えた全体最適の実現を目指しています。その先にお客様のワークスタイルや文化を変革し、製造業全体の改革につなげていきたい。そのような世界を一緒につくっていくための仲間を募集しています。
※CADDi の事業やプロダクトについては、下記もご参照ください
サプライチェーンに始まる、グローバル製造業の再進化。キャディ創業5年記（CEO加藤）
プロダクトが何かを変える瞬間に立ち会うこと（CADDi DRAWERプロダクト責任者白井）
製造業のベテランに倣い、ベテランを超えるプロダクト開発（テクニカルプロダクトマネージャー今井）
業務内容
Machine Learning Engineerは、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。
【業務例】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。
※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。
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
参考資料
CADDiの機械学習モデル開発の流れと継続的な改善
仕組みで品質を作る図面解析
機械学習APIを用いた図面解析ETL基盤
Vertexで3ヶ月で作る運用可能なML API基盤
Chrome Extension で作るクラウドいらずのMLモデル提供
図面をデノイジングする技術について
図面からの母材形状認識
得られる経験
熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い技術的課題に挑戦する経験
機械学習に加え、ソフトウェア領域など幅広い領域に精通したメンバーと共に仕事をする経験
技術をどのようにビジネスとして価値展開するかまで踏み込んで課題解決をする経験
MLOpsやプロダクトマネジメントのメンバーとも距離が近く、will次第で仕事の幅を広げることができる
チームについて
CADDi DRAWER Groupでは、現在は約40名のエンジニアが開発に携わっています。
チームの構成はTeam Topologiesをベースにしており、組織には以下のような特徴があります。
チーム構成：機能開発、機械学習/アルゴリズムモデル開発、MLOps、データパイプライン開発、Enabling（QA・SRE）など9チーム（1チーム3-6名程度）に分かれて活動しています。
多国籍な組織：開発メンバーのうち2割は海外（アジア、ヨーロッパ、北米など）出身メンバーです。一部チームでは英語をメインとしたコミュニケーションが行われていたり、重要な会議は日本語/英語両方で開催するなど、多国籍なメンバーが活躍できる組織づくりに挑戦しています。
CADDi におけるML/ML Opsの役割については、こちらをご参照ください
メンバー紹介
応募資格（必須）
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
応募資格（歓迎）
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「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」に共感する方
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方
本質的な課題に向き合い、当事者意識をもって解決に向けた行動ができる方
変化が早く不確実性の高い状況において、前向きな姿勢と建設な議論を通じて業務を遂行できる方
相手のコンテキストや解像度に配慮し、他者をリスペクトする姿勢でコミュニケーションや議論ができる方
給与
入社時年俸は700万円～1000万円程度を想定
昇給年2回
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。
ストックオプション制度あり
開発環境
下記はプロダクト開発チームの開発環境のため、Machine Learning Engineerが利用する開発環境は必要に応じて決定します
利用言語
フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript
バックエンド: Rust, TypeScript, Python
フレームワーク・ライブラリ
フロントエンド: React, Apollo, Next.js, WebGL, WebAssembly
バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Disel, axum, SeaORM), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch
インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Istio
データベース: PostgreSQL, Firestore
API: GraphQL, REST, gRPC
認証: Auth0
開発ツール: GitHub,GitHub Copilot, Github Actions, Terraform, Figma, Sentry, Datadog, Storybook
コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro
採用フロー
基本のフローは下記となります。
カジュアル面談（希望された場合）
書類選考
技術課題（オンラインのコーディングテスト）
人事面談
選考要素はなく、条件面等のすり合わせや選考を受けるにあたっての疑問解消の場となります
技術面接（エンジニア2名）
最終面接（CTO小橋）
オファー面談
※必要に応じ、追加の面接をご相談する場合もございます。
※ご希望に応じて、選考途中でも社員とのカジュアル面談をセットいたします。ご相談ください。
※応募～内定は1カ月程度が平均的ですが、お急ぎの場合はご相談ください。極力ご転職活動のスケジュールに間に合うよう調整いたします。
募集要項
働き方
働く場所について
リモートワークをベースとしています。
出社を希望する場合は、いつでもオフィスを使っていただくことも可能です。
メンバー同士の交流を目的として、週1回～月1回程度の出社推奨日やQに1～2回程度のオフサイトミーティングを設けています。
詳細はチームにより多少異なりますので、面談や面接にてご質問ください。
中部・関西・九州など、首都圏以外在住のメンバーも複数名活躍しています。
働く時間について
フレックスタイム制（コアタイム11:00～16:00）
※働き方にするご質問・ご希望がございましたら、採用プロセスの中でお気軽にご相談ください。
オフィス
本社：東京都台東区蔵前1-4-1
JR・都営浅草線「浅草橋駅」より徒歩約5分
都営浅草線・大江戸線「蔵前駅」より徒歩約5分
大阪：WeWork 御堂筋フロンティア
雇用形態
正社員
試用期間3ヵ月（この間の給与・待遇等に変わりはありません）
休日・休暇
完全週休2日制（土日祝）
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
手当・福利厚生
各種手当
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1人につき1.5万円/月
社員同士の交流支援
部活動支援費（1活動1500円/1名）
Teaming Offsite費用補助（5,000円/1名、Q1回まで）
チーム内交流の食事代補助（2,000円/1名、月1回まで）
異なるチーム同士の交流の食事代補助（3,000円/1名、月1回まで）
成長サポート
サーバー代補助（1万円/月まで、エンジニアが対象）
書籍購入支援
外部研修受講費支給
ライフイベント・ファミリー支援
育児休業・介護休業（入社3か月後から取得可能）
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
その他
社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金）
PC支給
健康診断・婦人科検診費用全額補助、人間ドッグ費用補助
Qごとの全社表彰
〒399-0651 長野県塩尻市大字北小野2405番地1
TEL：050-6867-1208 FAX：050-3588-2545
