【データサイエンティスト】キャディ株式会社の求人/転職/採用情報(ITエンジニア) #38905

キャディ株式会社

【機械学習エンジニア】シリーズCの急成長自社サービス／難易度の高い開発／優秀なエンジニア多数在籍／リモート可

  • 土日祝日休み
  • 年間休日120日以上
  • 服装自由
  • フレックス制
  • 外国籍の方も活躍中
  • BtoB向け
  • 年俸制導入
年収
850～1,200万円
働き方
一部リモート
最寄り駅
浅草橋駅 (東京都)
職種
データサイエンティスト
言語
Python TypeScript
DB
PostgreSQL

仕事内容について

Machine Learning Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。キャディの持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、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】図面に対する画像認識システムの構築
図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。

・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用
・画像認識モデルの構築、アノテーションの仕組み作り
・大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討
・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明
・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化
・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ


【業務例】CADデータに対する解析システムの構築
CADデータを解析し、CAD内の情報や3D形状情報から必要な情報を抽出する技術開発を行います。

・CAD解析モデル・アルゴリズムの構築、アノテーションの仕組み作り
・作成したCAD解析モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明
・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化
・CADデータから情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ


【業務例】機械学習プロジェクトマネジメント
図面解析モデルをはじめとした機械学習モデル開発のプロジェクトマネジメントを行います。

・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義
・プロダクトマネージャーと議論し、機械学習モデルのKPI詳細化・スケジュール合意
・必要に応じてアノテーションを定義し、アノテーションチームと適宜連携しデータセット作成
・図面解析・CAD解析に記載の業務例を自身 or チームの機械学習エンジニアとともに推進

【仕事の特色】
＜得られる経験＞
・熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い技術的課題に挑戦する経験
・機械学習に加え、ソフトウェア領域など幅広い領域に精通したメンバーと共に仕事をする経験
・技術をどのようにビジネスとして価値展開するかまで踏み込んで課題解決をする経験
・MLOpsやプロダクトマネジメントのメンバーとも距離が近く、will次第で仕事の幅を広げることができる

＜組織について＞
・エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーがそれぞれ各種機能開発（図面活用・検索・見積等）、データ基盤開発、機械学習/MLOps、R＆D、Enabling（QA・SRE）、Securityなど、1チーム4〜6名程度×10数チームに分かれて活動しています。
・「各チームの裁量とスピード感の担保」と「チーム横断での標準化による全体最適」の両立を目指し、チームトポロジーの考え方を取り入れた組織設計を行っています。
・開発メンバーのうち2割は海外（アジア、ヨーロッパ、北米など）出身メンバーです。一部チームでは英語をメインとしたコミュニケーションが行われていたり、重要な会議は日本語/英語両方で開催するなど、多国籍なメンバーが活躍できる組織づくりに挑戦しています。

＜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

【仕事内容（変更の範囲）】
エンジニア業務(情報処理システムの分析、設計の業務)及びこれらに関連する業務

必須条件

＜経験＞
・機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識
　・機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する業務経験
　・機械学習、統計のモデルの精度改善の経験
・PythonまたはRustを用いたWebサービスに関わるAPIの開発、運用経験
・Google Cloud、AWSなどクラウドサービスを利用した業務経験
・Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 ・Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験
・Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験
・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
　・例：日本語能力試験N2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

＜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　https://caddi-inc.com/company/mission/ 」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

歓迎要件

・画像認識やOCR、3D解析に関連する業務経験
・MLプロジェクトマネジメントやMLチームリードのご経験
・GPUを用いたデータ処理の経験（CUDA、OpenCL、cudf、CuPyなど）
・Vertex AI Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどを用いて機械学習パイプラインを開発した経験
・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
・Data-centricに機械学習モデルを改善するために、データ品質を高める施策を実施した経験
・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
・機械学習、データサイエンス分野における主要学術誌での論文執筆経験
・数値最適化手法のビジネス上の課題に対する活用経験
・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

想定年収

850～1,200万円 （給与形態：年俸制）

■賞与・昇給
賞与：
昇給：年2回

■募集職種の年収例

・ストックオプション制度あり

■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。

無料

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※企業に問い合わせ内容が伝わることはありません。

知りたい内容をお選びください（複数選択可）

募集要項

募集職・職位
  • データサイエンティスト
業界
  • IT・通信
  • 基幹業務システム
  • メーカー
  • 素材・エネルギー
  • 物流・流通
  • 運輸・倉庫
雇用形態

正社員

予定勤務地
東京都台東区浅草橋4-2-2D'sVARIE浅草橋ビル　総合受付：6階
予定勤務地
(変更の範囲)
浅草橋オフィスまたは自宅
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
120日
服装
私服
リモート
ワーク

一部リモート

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Q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。

フレックス
あり
副業

可

福利厚生

■保険制度
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

■制度
＜福利厚生制度＞
部活動支援費（1活動1500円／1名）、Teaming Offsite費用補助（5,000円／1名、Q1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）、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、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、健康診断・婦人科検診費用全額補助、人間ドック費用補助、PC支給

＜教育制度＞
メンター制度、外部研修サポート

＜事業関連＞
Qごとの全社表彰

■福利厚生備考
・メンター制度：別部署のメンターが付きます。
　直属のメンバーじゃないからこそ、より深い相談ができます。
・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。

・Caddi Monthly Award：定期的にMVPを表彰しています。MVP受賞者には豪華景品も！
・月次締め会：毎月1回会社の状況をシェアします。その後は、皆で打ち上げパーティー！

試用期間
3ヶ月
休日休暇

■休日制度
完全週休2日制（土・日・祝）、年末年始休暇（6日間）、ゴールデンウイーク、慶弔休暇、有給休暇、育児休業、介護休業、入社時特別有給（3日間）、夏季休暇、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）

■休暇備考
・年間休日：120日以上
・夏季休暇：3日間、7～12月で自由に取得可能

手当

・交通費実費支給
毎月、実費(IC料金)を支給（上限 150,000円/月）
・子ども手当
18歳以下の扶養家族一人につき1.5万円/月を支給

選考場所

本社

検査・試験

技術課題（オンラインのコーディングテスト）

提出書類

履歴書、職務経歴書

選考方法備考

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。
　詳細はこちらのページをご覧ください。https://recruit.caddi.tech/codingtest
・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。

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キャディ株式会社について

設立年月日
2017年11月01日
代表者
代表取締役　加藤 勇志郎
資本金
109,000万円
企業HP
https://caddi-inc.com/
従業員情報
596名
事業内容
キャディ株式会社は、「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに掲げ、点在するデータ・経験を資産化し、新たな価値を創出する「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を開発・提供するスタートアップ企業です。アプリケーションである「製造業データ活用クラウドCADDi Drawer」「製造業AI見積クラウド CADDi Quote」をはじめ、今後もプラットフォーム上に様々なアプリケーションを提供予定です。

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職種の説明

データサイエンティストの仕事は、企業が抱える膨大なデータを、統計学などを用いて構造化しながら整理し、そのデータを活かしてアクションを起こすために、解析結果を導きだすことです。 そのため、データを分析する手法について詳しく、ツールの操作に長けています。 データサイエンティストの求人をお探しの方は、ぜひ一度レバテックキャリアにご相談ください。


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