キャディ株式会社

【システムエンジニア】MLエンジニア/機械学習モデル開発基盤の構築/データセットサーバーの構築

年収
500~1,000万円
雇用形態
正社員
最寄り駅
浅草橋駅 (東京都)

最終更新日:2022年05月25日

仕事内容について

主な業務は、基盤の構築、保守、運用です。

■目的:機械学習モデルが継続的にサービスに対して価値を提供できるようにすること
■協業する人:データサイエンティスト

<具体的な業務内容>
■機械学習モデルの開発基盤の構築
・GPU開発環境の構築
・オンプレ/クラウド関わらず仕組みの設計
・コスト管理/障害対応/実験ログ管理
■データセットサーバーの構築
・データフロー設計
・ガバナンス設計および運用
・コスト管理/障害対応
■サービスに対する機械学習モデルのデプロイ基盤構築
・継続的なデプロイメントの仕組みづくり
・ログ管理/障害対応
■データサイエンティストが作成した機械学習モデルの既存アプリケーションへの適用および運用

【仕事の特色】
【プロダクトの魅力】
■テクノロジーで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」
モノづくりが盛んな日本。この産業は、国内で180兆円規模を誇ります。その中でモノづくりを行っている多くのメーカー企業やサプライパートナー企業は、見積・管理業務に追われ、営業力不足、情報やネットワークが少ないといった理由で、なかなか身動きが取れない状況です。本来持っている開発能力や高い技術力を、思う存分には発揮できていません。
この状況を、多角的に解決していくことで、各企業が持っているポテンシャルをそのまま解放してあげることが同社の使命だと考えています。実現させるためには、デジタル化されていない領域を中心に、テクノロジーを駆使して、小さな町工場も大規模メーカーも、スタートアップのベンチャー企業も、それぞれの強みを活かしていく必要があります。そうすることで、新しい価値が次々と生まれ、各企業が、そこで働く人が、産業が輝きを増していくと考えているのです。そんな未来に、あなたの技術を使って行ってみませんか?

■データサイエンスで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」
モノづくり産業は、まだまだアナログな部分があります。図面の読解、製造原価の見積もりなど、人が判断する必要がある業務は、自動化を図ることができませんでした。そのため、人による作業が多く残っているのです。同社は、受発注や製造工程のプロセスの中で生まれたデータがたくさんあります。それは、たくさんの図面データや見積もりデータなど、一連の業務プロセスに紐づくデータ。こうしたものに対して何らかのパターン化を試みていこうとすることが、モノづくり産業のプロセス全体の改善につながっていくと信じて邁進している企業です。
上記以外にも、まだ活用されていないデータが業界にはたくさんあると確信しています。さまざまなデータをデータサイエンスで活用しやすい状態にしていくことから、きっとモノづくり産業そのものに革命をもたらすことができると考えているのです。

■大胆に挑戦し、卓越したいポイント
同社が挑戦している領域は、製造業の中の「多品種少量精算の調達」です。過去にイノベーションがあまり起きていない領域なので、課題が多く残っています。「前例がない」「解法が定まっていない」ということを、アルゴリズムで解決に導く。これが同社で仕事をする面白さであり、醍醐味です。
また、面白さはこれだけではありません。どのようなデータを活用したらイノベーションを起こせるのかを、考えながら行うことにもあります。その時に溜まっているデータだけを扱うのではなく、自分の発想を仕事に活かしていくことが可能です。
自分のスキルと発想で、データを積み重ねながら産業全体に変革を起こしていくことができます。

【配属予定チーム】
・数名の図面解析チーム:CAD系データのベテランや元ML研究者など、多様なスキルセットのチームメンバー
・数名の製造原価計算チーム:競技プログラミング巧者やバックエンドエンジニアがRustを中心に開発
・スクラムベースの開発サイクル:JIRAによるチケット管理

【開発環境】
・利用言語:Python、R
・フレームワークやライブラリ:TensorFlow、PyTorch、scikit-learn
・インフラ:GCP、GKE
・データベース:BigQuery、PostgreSQL、Firestore
・開発ツール:GitHub、CircleCI、Jupyter Notebook、Google Colab、Sentry、DataDog
・コミュニケーションツール:Slack、Discord、JIRA

必須条件

<経験>
・Pythonによる開発
・機械学習基盤の開発/運用
・GCP/AWSでの業務
・デプロイパイプライン設計/運用
・Gitなどのバージョン管理システムの利用
・CI/CDパイプラインの開発/運用

<知識>
・統計学の基礎
・Dockeなど等のコンテナ技術の基礎

<スキル>
・データサイエンティストとの連携能

<マインド>
・キャディ社のミッション、バリュー、カルチャーへ共感ができる方
・モノづくり産業のポテンシャルを解放することへ共感ができる方
・モノづくり産業の業務プロセス変革に対する興味がある方
・未経験の技術への貪欲さがある方
・チームワークを大事に、考えやアイデアを積極的に共有できる方
・オーナーシップを持ってスピーディに課題に挑戦できる方

この仕事で取り扱う技術

言語

Python

R言語

デザインツール

CAD

開発ツール

Git

JIRA

GitHub

Docker

BigQuery

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キャリアアドバイザーのおすすめポイント

募集要項

業界
  • メーカー
  • 素材・エネルギー
  • 物流・流通
  • 運輸・倉庫
歓迎要件

<経験>
・GPU処理を用いた開発
・DockerやKubernetesなどのコンテナ技術の運用
・再現性を重視したインフラ、Infrastructure-as-Codeの実践
・Datadogの運用
・分散処理に関する開発/運用
・Rustによる開発
・機械学習モデルの開発/運用

<理解>
・機械学習に対する基本的な理解

雇用形態

正社員

想定年収

500~1,000万円 (給与形態:月給)

■給与・評価等備考
・給与:経験・スキル・年齢などを考慮の上、決定いたします。
 場合によってはストックオプションを付与いたします。

■手当
交通費(上限3万円/月)、残業手当

予定勤務地
東京都台東区
就業時間
09:00~18:00  フレックスタイム制 コアタイム11:00~16:00
平均残業時間
10~30時間
年間休日
125日
服装
私服
リモート
ワーク

一部リモート

副業

福利厚生

健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険 / 通勤手当 / 残業手当 / 慶弔休暇 / 年末年始 / 有給休暇

■備考
■1on1制度
チームリーダーやマネージャーと成長プランを描くために、月1回実施されています。

■メンター制度
別部署のメンターが付き、指導にあたる制度です。直属のメンバーではないからこそ、より深い相談ができると考えられています。

■Caddi Monthly Award
定期的にMVPを表彰しています。

■書籍購入サポート
スキルアップのために必要な書籍を、全額会社負担で購入できる制度です。

■月次締め会
毎月1回、会社の状況をシェア。そのあとは、社員全員で打ち上げパーティーを行っています。

■外部研修サポート
社外のセミナーの参加は自由!参加費を全額支給いたします。

■スナック・ドリンクフリー
お菓子や飲み物を好きなだけ購入できます。希望があれば、直接のオーダーも可能です。

■Good practice sharing
週1回、チームで集まりお互いの良かったことをシェアしています。

■出産祝い金
子どもが生まれた社員に対し、お祝い金として10万円を支給しています。

■チームランチ制度
チームでのランチを週1回開催。ランチ代は同社が全額支給し、仲間との交流をサポートしています。

■週次全体ミーティング
週次で全社員が集まりミーティングを行い、会社の方向性などを細かくすり合わせしています。

■組織健康度の可視化
事業のKPI同様、組織の健康度を可視化。KPIとして、トラッキング・改善活動を行っています。

キャディ株式会社の事業内容

キャディ株式会社は、モノづくり産業が持つポテンシャルに着目。世界中のメーカーが、それぞれの得意分野に存分に力を注げるサービスを手掛けています。

<CADDi>
同社が注目したのは、日本の基幹産業である製造業の調達分野です。製造業のなかでも大きな比率を占める部品調達ですが、長きにわたる間大きなイノベーションが起きていないことに目を向けました。製造業全体の約3分の1にあたる大型輸送機器、産業機械、医療機器業界を含む多品種少量生産業界では、部品調達の受発注の不安定さや、見積もり・発注の際にかかる手間、調達コストや生産側における赤字比率の高さが浮き彫りに。発注側と受注側の双方で、さまざまな課題が生じています。同社では、これらの課題の解決を図ることで、国内はもちろん国外のメーカーもより付加価値の高い仕事に力を尽くせると考えました。同社では、特注品の発注者と加工会社をつなげるサービスを開発。モノづくり産業全体が、最大限のポテンシャルを発揮できるために生み出されたのが「CADDi」です。自動見積りのテクノロジーを、世界に発信しています。

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