Engineering Manager, AI for Application
Engineering Manager, AI for Application
Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。
プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。
●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。
●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。
●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。
本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。
※Data&Analysis部は30名程度の組織です。
上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。
(2025年4月時点)
キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは
●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。
●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。
●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。
例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。
テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。
●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
