AI・機械学習（LLM）エンジニア(Discord)の求人・転職情報

●このポジションのミッション 「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」 ※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。 ●このポジションの業務例 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】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング 汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。 【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築 図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。 【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出 開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。 ●参考資料 [製造業×AIの最前線:キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所](https://caddi.tech/2026/03/10/110057) [製造業の課題解決に向けた機械学習の活用と、製造業特化LLM開発への挑戦](https://speakerdeck.com/knt44kw/zhi-zao-ye-noke-ti-jie-jue-nixiang-ketaji-jie-xue-xi-no-huo-yong-to-zhi-zao-ye-te-hua-llmkai-fa-henotiao-zhan) [CADDi Tech ](https://caddi.tech/) [企業向けソフトウェアの新しいバンドルとアンバンドル(AIの台頭を受けたプロダクト戦略)](https://note.com/yosukeshirai/n/nc993ecff8c13) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●会社の雰囲気を知るために: [【第1回】キャディ赤裸々会!(CEO加藤, CHRO幸松出演)](https://www.youtube.com/watch?v=xAkk2x7o288) [【キャディCPO×VPoE対談】グローバルに挑むプロダクト/組織づくりのあれこれ](https://www.youtube.com/watch?v=ywnYuwhlVZo) 開発組織全体では、エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが機能開発(図面活用・検索・見積等)、データ基盤、機械学習/MLOps、Enablingなどのチームに分かれて活動しています。チームトポロジーの考え方を取り入れ、「各チームの裁量とスピード感」と「全体最適」の両立を目指しています。 Research Engineerが所属するResearchチームは、これら既存の組織に対して、高度なAI技術に対する専門性から中長期的な影響を与え、全社の技術的優位性(Moat)構築を牽引するためのチームです。 ●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), *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:*Claude Code, GitHub, GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール:*Slack*, Discord, *JIRA, Miro, Confluence* ※特に関係するものを太字にしています

【担当領域】 製造業AIデータプラットフォームCADDiは、下層から順に「データレイヤー」「セマンティックレイヤー」「ディスカバリー&エージェント」「Workflow Products」の4層を垂直統合した構造になっています。データレイヤーは、製造業のバリューチェーン上に散在するデータを取り込みます。セマンティックレイヤーは、それらに意味と関連性を与えます。ディスカバリー&エージェント層では、CADDi ExplorerとCADDi Agentがそのデータを使い、人とAIの探索・判断・実行を支えます。 本ポジションが担当するのは、最上位のWorkflow Productsです。Workflow Productsは、企画・要求から設計、調達、生産準備・生産、設備設計・保全、品質保証に至るバリューチェーンの各工程に入り込む、業務特化型のプロダクト群です。現在は以下の6プロダクトを展開しています。 ●CADDi Composer(流用設計シミュレーター) ●CADDi Design Review(デザインレビュー基盤) ●CADDi Quote(見積プラットフォーム) ●CADDi Cost Review(原価査定コラボレーター) ●CADDi Process Review(生準コントロールタワー) ●CADDi ALM(設備ライフサイクル管理) Workflow Productsの役割は、各工程の業務レベルを上げることだけではありません。各業務工程で表出する暗黙知を、CADDi ExplorerやCADDi Agentが活用できるデータへと変えることも担っています。業務で使われることで判断と文脈が蓄積され、データの意味と繋がりが深まり、人とAIの探索・判断・実行が進化して、また業務に返ります。キャディはこの循環をData Management as a Service(DMaaS)と呼んでおり、Workflow Productsはその起点となる層です。 そのため本ポジションでは、個々のプロダクトの設計にとどまらず、次の2つを両立させるアーキテクチャを設計・主導していただきます。1つ目は、プロダクトごとに異なる業務工程への適合と、各プロダクトの独立した進化です。2つ目は、プロダクトをまたいだデータの連携と、下層レイヤーとの一貫した接続です。 【期待する役割】 経営陣やCTO、各VPと連携し、Workflow Productsを中心とした技術戦略の策定と技術投資の意思決定を、技術専門職のトップランナーとして主導・実行していただきます。あわせて、Workflow Productsで築いたアーキテクチャや共通基盤を起点に、事業のPLや中長期的な経営戦略と連動した全社横断の技術戦略にも影響力を発揮していただきます。 ピープルマネジメントを主務とするのではなく、自らも深い専門性を発揮して手を動かしながら、技術の力で「日本発のグローバルテックカンパニー」となるための強固なアーキテクチャとエンジニアリング基盤を創り上げる役割です。 【想定される業務例】 (以下に限定されるものではありません) ●Workflow Productsの技術戦略策定とアーキテクチャ設計のリード ・事業の非連続な成長(事業の数倍〜数十倍へのスケール)を牽引するための、Workflow Productsの技術ロードマップ策定 ・複数プロダクトが有機的に連携しつつ独立して進化できる「次世代プラットフォームアーキテクチャ」の設計・主導 ・Workflow Productsの各業務工程で表出する暗黙知を、CADDi ExplorerやCADDi Agentが活用できるデータへと変える仕組みの設計 ●パラダイムシフトを伴う技術基盤の刷新 ・Workflow Productsを起点とした開発生産性のデッドロック解消や、AIネイティブな開発プロセスへの変革など、既存のシステムやアーキテクチャの枠組みを根底から変える設計と完遂 ●技術的意思決定のリードと品質ガバナンスの構築 ・Workflow Productsにおけるセキュリティ・パフォーマンス・スケーラビリティの基準策定と実行、および全社基準への展開 ・複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューと技術的支援 ●全社横断的な「技術的突破口」の創出 ・特定のチームだけでは解決できない共通基盤の課題に対し、Workflow Productsで得た知見を起点に、全社最適なソリューションを自ら構築・展開する 【開発環境】 ●フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ●バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ●機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ●インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ●Event Bus:Cloud Pub/Sub ●DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,Mixpanel,Sentry ●Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ●API:GraphQL,REST,gRPC ●認証:Auth0 ●開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ●コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence