★優先度Top Priority★ Engineering Manager, Machine Learning
Engineering Manager, Machine Learning
Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、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当
※担当する組織規模は3チーム10数名
Analysis Groupのミッションと現在地
製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。
具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。
現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。
※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。
一部はベトナム拠点のメンバーです。
Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。
(2025年10月時点)
※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています
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
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: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook
コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence*
※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています
