{"id":31670,"state":"published","closed_at":0,"company_name":"caddi","company":{"id":17422,"name":"キャディ株式会社","user_name":"caddi","company_name":"caddi","number_of_employee":554,"number_of_developer":90,"icon_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/17422/079184f3c8a0405e9c9efe2b86668631.jpg","avatar_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/17422/079184f3c8a0405e9c9efe2b86668631.jpg","thumbnail_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/17422/079184f3c8a0405e9c9efe2b86668631.jpg","article":{"id":1339,"title":"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」","body":"私達は「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、製造業のデジタル変革を推進しています。\n\n製造業ドメインのご経験がなくとも、複雑で挑戦しがいのある課題に挑みたい方、急成長する組織ならではのダイナミックな経験がしたい方、社会課題の解決に貢献する開発がしたい方、世界の人々に使われるプロダクトを開発したい方には必ずご活躍いただけるステージがあります。\n\n弊社CTOやVPoEと話してみたい方、現状の転職意欲がなくても構いませんので、中長期を見据えて接点を取らせていただきたいと考えています。","sort_order":1}},"team_gender_composition":{"id":24231,"number_of_male":null,"number_of_female":null,"number_of_other":null},"service_and_product":"## 募集背景\r\n\r\n私たちキャディは「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、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を展開しています。\r\n2022 年にローンチした「製造業データ活用クラウドCADDi Drawer」は、製造業の中でも最重要といわれる図面データを機械学習など様々な技術により構造化し多様な情報と結び付けることで、情報資産としての活用を可能にしました。また、2024年にローンチした「AI見積クラウド CADDi Quote」は、調達部門における見積依頼、見積回収、相見積比較、見積査定までの一連のプロセスをワンストップで管理し、調達改善のためのデータを資産化することを可能にしました。\r\nCADDiは既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、T2D3を大きく上回るスピードで成長しています。2023 年からは海外（アメリカ・タイ・ベトナム）での販売も開始し、グローバル展開も加速させています。\r\n\r\n\r\n今後は更に製造業の知見をテクノロジーによって再現・集約することで、部門や会社を超えた全体最適の実現を目指しています。\r\n開発としては、データプラットフォームとしての機能強化、プラットフォーム上で動く数十個の新規アプリケーション開発、飛躍的に増加するユーザー数・データ量・データ種類に耐えうる基盤の強化など、取り組みたいテーマが数多くあります。\r\n難易度が高くチャレンジしがいのあるプロダクト開発に一緒に取り組む仲間を募集しています。\r\n\r\n\r\n\r\n※キャディの事業やプロダクトについては、下記もご参照ください\r\n- [キャディ、製造業AIデータプラットフォームとしての、第二章。（CEO加藤）](https://note.com/yushirodesu/n/n604bcca89964)\r\n- [プロダクトが何かを変える瞬間に立ち会うこと（プロダクト責任者白井）](https://note.com/yosukeshirai/n/n060824de8982)\r\n- [CADDi Drawer Brand movie「会社も、自分も、変わることができる」](https://www.youtube.com/watch?v=t_kPudq7UW8)\r\n\r\n\r\n\r\n## 業務内容\r\nMLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデル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。また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進をリードする働きを期待します。\r\n\r\n【業務例】\r\n※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。\r\n\r\n- 機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築\r\n- 本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装\r\n- VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用\r\n- 推論・学習プラットフォームのコストの最適化\r\n- モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化\r\n\r\nCADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。\r\n\r\n【参考資料】\r\n- [CADDi AI Labの進化 R\u0026Dから実用プロダクトへの旅路](https://speakerdeck.com/imaimai0/caddi-ai-labnojin-hua-r-and-dkarashi-yong-purodakutohenolu-lu-number-pmconf2023)\r\n- [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)\r\n- [キャディ: 図面データ活用クラウドで Vertex AI を採用、多様で大量の図面を扱う AI 基盤を実現](https://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/caddie-vertex-ai-for-drawing-data-utilization-cloud)\r\n- [AI 組織のモノレポ紹介](https://caddi.tech/archives/4187)\r\n- [仕組みで品質を作る図面解析](https://speakerdeck.com/imaimai0/caddi-drawer-shi-zu-midepin-zhi-wozuo-rutu-mian-jie-xi)\r\n- [CADDi Tech Blog MLOps](https://caddi.tech/archive/category/MLOps)\r\n- [CADDi Tech Blog Machine Learning](https://caddi.tech/archive/category/Machine%20Learning)\r\n- [CADDi Engineering Contents List](https://recruit.caddi.tech/contentslist)\r\n- [世界にインパクトを与える技術者たち━━キャディに見る次世代エンジニアの肖像](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394)\r\n- 会社の雰囲気を知るために\r\n    - [【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)\r\n    - [【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)\r\n\r\n## 得られる経験\r\n- 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\r\n- 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\r\n- 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\r\n- ML Engineer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\r\n\r\n## チームについて\r\nCADDi DRAWER Groupでは、現在は約50名のエンジニアが開発に携わっています。\r\nチームの構成はTeam Topologiesをベースにしており、組織には以下のような特徴があります。\r\n\r\n- チーム構成：機能開発、ML/MLOps、データパイプライン開発、Enabling（QA・SRE）など9チーム（1チーム3-6名程度）に分かれて活動しています。\r\n- 多国籍な組織：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。\r\n- [メンバー紹介](https://recruit.caddi.tech/member)\r\n\r\n## 求めるスキル\r\n【必須スキル】\r\n- ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（5年以上）\r\n- ソフトウェア開発におけるリード経験\r\n  - チームリーダーやプロジェクト推進など、規模を問わず、設計・開発・運用やそれに伴う必要なコミュニケーションをリードした経験を重視\r\n- 以下のうちいずれかの経験（2年以上）\r\n  - クラウドインフラを用いた共通基盤（インフラまたはバックエンド）の開発経験\r\n  - 検索システムまたは推薦システムの開発経験\r\n  - SRE等の活動を通じたクラウドインフラの運用経験\r\n  - 機械学習システムにおいて、非機能要件や運用面を考慮しながら設計・開発・運用を行った経験\r\n- 日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力\r\n  - 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\r\n  - 例：日本語能力試験N1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\r\n\r\n\r\n【歓迎スキル】\r\n- 大規模サービスでの負荷、スケーラビリティを考慮した開発経験\r\n- 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\r\n- ML Engineerと協業し、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\r\n- 機能開発チームと協業し、機械学習を用いたプロダクト機能を設計・実装・運用した経験\r\n- BigQuery や dbt, Looker Studio を用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進の経験\r\n- 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\r\n- 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\r\n- 外国籍エンジニアなど、異なる言語を利用するチームとの協業経験\r\n","required_experience_and_skills":null,"preferred_experience_and_skills":null,"desired_personality":null,"message_for_candidates":"## こんな方と一緒に働きたい\r\n- 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\r\n- 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\r\n- ML/MLOpsに必要な関連技術のキャッチアップに意欲的な方\r\n- 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\r\n- 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\r\n- 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\r\n- グローバル化を目指す事業やサービス開発における、チャレンジングな目標や課題へのモチベーション\r\n\r\n## こちらもぜひご覧ください！\r\n- [エンジニア採用サイト](https://recruit.caddi.tech/)","working_condition":"## 勤務時間\r\n* 働く場所について\r\n\t* 現状、週1〜3日の出社をベースとした運用を行っています。\r\n* 出社頻度\r\n\t* 都心近郊在住者： 週1〜3日程度（プロジェクト状況やフェーズにより変動）\r\n\t* 遠方・地方在住者： 月1〜2回程度の出張ベースでの出社（東京または大阪オフィス）\r\n* 補足\r\n\t* アーキテクチャの大規模変更時など、対面でのコミュニケーションが重要な局面では一時的に出社頻度が高まる場合があります。\r\n\t* 変化の激しい環境にあるため、成果最大化を目的に今後も状況に応じて勤務形態や出社ルールを柔軟にアップデートしていく方針です。\r\n* 働く時間について\r\n  * フレックスタイム制（コアタイム11:00～16:00）\r\n  * 標準労働時間：1日8時間\r\n※月間所定労働時間：160時間前後\r\n※働き方にするご質問・ご希望がございましたら、採用プロセスの中でお気軽にご相談ください。\r\n\r\n## 休日休暇\r\n- 完全週休2日制（土日祝）\r\n- 年次有給休暇（入社6カ月経過後）・入社時特別有給（3日間）\r\n- 夏季休暇（3日間、7～12月で自由に取得可能）\r\n- 年末年始休暇（6日間）\r\n- 看護・介護休暇（年間4日間まで）　※ペットも対象\r\n- リフレッシュ休暇（勤続5年ごとに連続5日）\r\n- 慶弔休暇","insurance":"## 福利厚生等\r\n**各種手当**\r\n- 交通費実費支給\r\n- 子ども手当\r\n\t- 18歳以下の扶養家族一人につき1.5万円/月\r\n\r\n**社員同士の交流支援**\r\n- 部活動活動支援費（1活動1500円/1名）\r\n- Teaming Offsite費用補助（1人あたり5,000円、Q1回まで）\r\n- チーム内交流の食事代用補助（1人あたり2,000円、月1回まで）\r\n- 異なるチーム同士の交流の食事代補助（1人あたり3,000円、月1回まで）\r\n\r\n**成長サポート**\r\n- サーバー代補助（1万円/月まで、エンジニアが対象）\r\n- 書籍購入支援\r\n- 外部研修受講費支給\r\n\r\n**ライフイベント・ファミリー支援**\r\n- 育児休業・介護休業（試用期間終了後から取得可能）\r\n- 結婚お祝い金（5万円）、出産お祝い金 （10万円）\r\n- 引っ越し補助金\r\n\r\n**その他**\r\n- 社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金）\r\n- 健康診断・婦人科検診費用全額補助、人間ドッグ費用補助\r\n- Qごとの全社表彰\r\n- PC支給\r\n\t- エンジニアはPC、ディスプレイを希望のスペックで申請できます。\r\n　※上限40万円までとし、それ以内であればPCの付属品も合わせて購入可能。\r\n　※PCの交換サイクルは2年以上とします。","primary_base_salary":{"id":150047,"unit":"year","min_value":1000,"max_value":2000},"technology":{"practical_skilltags":{"言語":[{"id":2373,"name":"typescript","created_at":"2012-12-09T11:40:14+09:00","updated_at":"2026-04-30T12:54:46+09:00","has_image":false,"formal_id":2373,"popular":false,"real_name":"TypeScript","skilltag_category_id":1},{"id":84,"name":"node.js","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-04-28T10:17:24+09:00","has_image":true,"formal_id":84,"popular":true,"real_name":"Node.js","skilltag_category_id":1},{"id":5626,"name":"webassembly","created_at":"2018-09-10T10:54:23+09:00","updated_at":"2026-04-27T17:34:11+09:00","has_image":false,"formal_id":5626,"popular":false,"real_name":"WebAssembly","skilltag_category_id":1},{"id":140,"name":"css","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-04-27T17:38:32+09:00","has_image":null,"formal_id":140,"popular":false,"real_name":"CSS","skilltag_category_id":1},{"id":138,"name":"html","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-04-28T13:50:33+09:00","has_image":null,"formal_id":138,"popular":false,"real_name":"HTML","skilltag_category_id":1}],"フレームワーク":[{"id":3889,"name":"react","created_at":"2014-10-08T16:44:36+09:00","updated_at":"2026-04-28T13:47:55+09:00","has_image":false,"formal_id":3889,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":2},{"id":5339,"name":"next.js","created_at":"2018-08-10T18:37:09+09:00","updated_at":"2026-04-28T14:04:06+09:00","has_image":false,"formal_id":5339,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":2}],"ソースコード管理":[{"id":180,"name":"git","created_at":"2012-02-21T15:22:15+09:00","updated_at":"2026-04-30T10:28:11+09:00","has_image":true,"formal_id":180,"popular":true,"real_name":"Git","skilltag_category_id":6}],"プロジェクト管理":[{"id":186,"name":"github","created_at":"2012-02-21T15:22:15+09:00","updated_at":"2026-04-30T11:52:52+09:00","has_image":true,"formal_id":186,"popular":true,"real_name":"","skilltag_category_id":4},{"id":725,"name":"jira","created_at":"2012-04-05T15:22:20+09:00","updated_at":"2026-04-28T13:50:33+09:00","has_image":true,"formal_id":725,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":4}],"情報共有ツール":[{"id":3807,"name":"slack","created_at":"2014-07-30T01:01:13+09:00","updated_at":"2026-04-30T11:52:52+09:00","has_image":false,"formal_id":3807,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":7},{"id":4329,"name":"docbase","created_at":"2015-09-09T15:19:40+09:00","updated_at":"2026-04-27T17:34:11+09:00","has_image":false,"formal_id":4329,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":7}],"その他":[{"id":5940,"name":"apollo","created_at":"2019-11-08T16:32:50+09:00","updated_at":"2026-04-27T17:38:32+09:00","has_image":false,"formal_id":5940,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":6032,"name":"styled-component","created_at":"2020-02-06T12:51:25+09:00","updated_at":"2026-04-27T17:37:48+09:00","has_image":false,"formal_id":6032,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":6031,"name":"react-hooks","created_at":"2020-02-06T12:50:13+09:00","updated_at":"2026-04-27T17:37:48+09:00","has_image":false,"formal_id":6031,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":4249,"name":"graphql","created_at":"2015-08-17T00:05:44+09:00","updated_at":"2026-04-30T10:27:09+09:00","has_image":false,"formal_id":4249,"popular":false,"real_name":"GraphQL","skilltag_category_id":5},{"id":6344,"name":"styled-components","created_at":"2021-01-14T03:52:28+09:00","updated_at":"2026-04-27T17:38:33+09:00","has_image":false,"formal_id":6344,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":1777,"name":"webgl","created_at":"2012-06-21T10:30:10+09:00","updated_at":"2026-04-27T17:38:33+09:00","has_image":false,"formal_id":1777,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":4233,"name":"gcp","created_at":"2015-07-23T12:10:47+09:00","updated_at":"2026-04-30T10:28:11+09:00","has_image":false,"formal_id":4346,"popular":false,"real_name":"Google 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