仕事内容
仕事内容
キャディのプロダクトはデータ基盤とそのデータを活用する業務特化のアプリケーションから構成され、その両方に機械学習やデータサイエンスを適用する機会があります。本募集では特に、データの活用を解析の面から促進し、プロダクト価値に繋げていくことを目的とします。 キャディの持つデータを活用し、技術探索を適切に行う効果検証の技術、プロダクトに価値を提供できるモデリング技術、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】新規プロダクトに対するプロトタイピングと実証実験 下記のプロセスを素早く実行し、技術的な不確実性とユースケースの不確実性を低減し、プロダクト実装につなげます。 課題探索とソリューション提案: 製造業の業務プロセスにおける課題に対し、デザイナーやプロダクトマネージャー・製造業務のドメインエキスパートと密に連携しながら解決を目指します。ユーザーヒアリングや議論を通して課題を洗い出し、LLMや数理最適化など技術起点での解決アプローチを検討・企画します。 プロトタイピングと実証実験: 上記のアイデアにもとづき、PoCを実施します。Streamlitなどを用いた簡易UIでプロトタイプを開発し、現場ユーザーからフィードバックを収集して、効果検証と改善を素早く回すサイクルを回します。また、その際に生じた解析の技術課題に対して、あらゆる手段をもって解決を試みます。 開発環境 言語 フロントエンド: 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, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), Python (FastAPI, PyTorch) インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery API: GraphQL, REST, gRPC 監視・モニタリング: Datadog, Sentry, Cloud Monitoring 環境構築:Terraform CI/CD:Github Actions 認証: Auth0 開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence
この求人の魅力
●産業インパクトの創出: 製造業の巨大な課題に対し、AIを武器にダイレクトに解決策を提供する醍醐味があります。 ユーザー企業の抱える切実な課題に挑むため、密に連携しながら課題に対し仮説を立て、検証を行いながら課題解決を試み、機能を磨き込む経験が得られます。 ●フルスタックなスキル成長: 本ポジションはアイデア発案からPoC開発、プロダクト実装・運用まで一気通貫で携わるため、プロダクト開発の全工程を経験できます。 機械学習・最適化アルゴリズムの知識はもちろん、UXデザインやフロントエンド開発、バックエンド開発MLOpsやLLMOpsに至るまで幅広いスキルを磨けます。 ●新規プロダクト立ち上げへの参画: 製造業AIデータプラットフォームのアプリケーション開発は始まったばかりです。 少数精鋭チームの創設期メンバーとして参加することで、組織づくりや技術戦略の策定にも貢献でき、将来はテックリードやマネージャーといったキャリアパスも描けます。
採用条件
必須条件
●5年以上の機械学習モデル開発及びデータサイエンスの経験 ・顧客の経営課題やプロダクト開発における技術的不確実性などを解決するための機械学習やデータサイエンスに対する深い知識と経験を求めています。 ●プロダクトマネジメントへの強い興味関心 ・技術をどう使うのかについて、アウトプットではなくアウトカムを追求する姿勢を求めています。 ●日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力 ・テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること ・ユーザーインタビュー等、日本語を用いた顧客やステークホルダーとの接点が頻繁にある業務となります。 ・例: 日本語能力試験N1程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等
歓迎要件
●機械学習モデルをプロダクトにリリース・運用した経験 ●MLをコアとしたプロダクトのプロダクトマネジメント及びそれに準ずる経験 ●数値最適化手法のビジネス上の課題に対する活用経験 ●機械学習、データサイエンスのモデルを継続的に改善・提供した経験 ●PoCにおける実験管理の経験 ●MLプロジェクトマネジメントやMLチームリードの経験 ●GPUを用いたデータ処理の経験(CUDA、OpenCL、cudf、CuPyなど) ●サービス全体の技術選択やアーキテクチャ設計・構築を行った経験 ●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 ●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 ・ML/MLOpsに必要な関連技術のキャッチアップに意欲的な方 ●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
雇用形態
雇用形態
正社員
試用期間
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)
想定年収
年収下限～上限
800～1,300万円
給与備考
入社時年俸は800万円～1300万円程度を想定 ・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
勤務地
勤務地
東京都台東区浅草橋4-2-2D'sVARIE浅草橋ビル 総合受付:6階 JR浅草橋駅西口から徒歩2分・馬喰町駅から徒歩8分 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。 メンバー同士の交流を目的として、週1回程度の出社推奨日や四半期に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。 出社を希望される場合、いつでもオフィスを使っていただくことも可能です。
勤務時間
勤務時間
フレックスタイム制(コアタイム11:00～16:00)
備考
※働き方にするご質問がございましたら、採用プロセスの中でお気軽にご相談ください。
休日・福利厚生
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
福利厚生・諸手当
●交通費実費支給 通勤手当実費支給 ●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、四半期1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(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 ●その他 PC支給 健康診断・婦人科検診費用全額補助、人間ドック費用補助 全社表彰や部署ごとのアワード
社会保険
社会保険完備(雇用・労災・健康・厚生年金)
選考形式
選考フロー
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) アルゴリズムの知識や回答のスピードよりも、コードを通して「一緒に開発をすすめていくイメージが持てそうか」を重視しています。 詳細は[こちら](https://recruit.caddi.tech/codingtest)のページをご覧ください。 ●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) ●最終面接(CTO小橋) ●オファー面談 ※状況により、追加の面接・面談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。
補足情報
補足情報
チームについて CADDi におけるML/MLOpsの役割については、[こちら](https://levtech.jp/media/article/interview/detail_276/)をご参照ください ※書類選考で注目しているポイント 「その業務の目的は何か」「技術を用いてどのような課題の解決に取り組んだのか」「その業務が、どのような成果または課題解決につながったのか」に注目しています。
キャディ株式会社の詳細情報
設立年月日
2017年11月
代表者
加藤 勇志郎
資本金
257.3億円（資本準備金含む）
従業員数
700名
本社所在地
東京都台東区浅草橋4-2-2 D'sVARIE浅草橋ビル（総合受付6階）
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