なぜ募集しているのか: 私たちCADDi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、製造業におけるデータプラットフォームプロダクト「CADDi Drawer」を展開しています。
2022 年にローンチした「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。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、急成長中です。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。

今後は、図面以外にも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。
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複数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。
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。
どんな仕事か: アプリケーション開発チームや機械学習モデル構築チームと協業し、機械学習、データサイエンスの技術成果をプロダクトへ継続的に提供するためのバックエンド基盤の構築、保守、運用を行います。
キャディの持つデータを活用するべく、データ収集パイプラインの構築やデータ活用の促進について、基盤の観点からリードする働きを期待します。

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。

・機械学習をシステムで利用するためのAPIやBatch基盤構築、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築
・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
・同期／非同期基盤上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用
・推論・学習プラットフォームのインフラコストの最適化
・機械学習モデル構築の担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化

実プロダクトにおいて機械学習を利用するためのバックエンドの構築・運用をする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モデルの作成まで、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。

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
求められるスキルは: 必須 Google Cloud、AWSなどクラウドサービスを利用したサービス開発、運用経験
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
Python、Rust、Go、Java、Scala、Kotlin、C++等によるアプリケーション開発経験
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

歓迎 SRE、バックエンド開発、MLOpsに関連した開発経験
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
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
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
BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進の経験
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
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
雇用形態は: 正社員
どんなポジション・役割か: バックエンドエンジニア（Analysis Platform）
どこで働くか: 東京都台東区浅草橋4-2-2D'sVARIE浅草橋ビル　総合受付：6階
JR浅草橋駅西口から徒歩2分・馬喰町駅から徒歩8分

働く場所について
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。
詳細はチームにより多少異なりますので、面談や面接にてご質問ください。
中部・関西・九州など、首都圏以外在住のメンバーも複数名活躍しています。
出社を希望される場合、いつでもオフィスを使っていただくことも可能です。
勤務時間は: フレックスタイム制（コアタイム11:00～16:00）
給与はどのくらい貰えるか: 入社時年俸は700万円～1200万円程度を想定
昇給年2回
年収を12で割った金額を月額固定給として支給いたします。
ストックオプション制度あり
待遇・福利厚生は: 交通費実費支給
　1ヶ月3万円を上限としオフィス出社日数分を支給
　遠方在住者は上限6万円/月を支給
子ども手当
　18歳以下の扶養家族1人につき1.5万円/月
社員同士の交流支援
　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）
成長サポート
　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
　外部研修受講費支給
　ライフイベント・ファミリー支援
　育児休業・介護休業（入社3か月後から取得可能）
　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
その他
　社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金）
　PC支給
　健康診断・婦人科検診費用全額補助、人間ドック費用補助
休日休暇は: 完全週休2日制（土日祝）
年次有給休暇（入社6カ月経過後）・入社時特別有給（3日間）
夏季休暇（3日間、7～12月で自由に取得可能）
年末年始休暇（6日間）
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）
慶弔休暇
どんな選考プロセスか: カジュアル面談（希望された場合）
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書類選考
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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。
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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
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技術面接（エンジニア）
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最終面接（CTO小橋）
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オファー面談
※必要に応じ、追加の面接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。

MLOps/データエンジニア：SaaS×プラットフォーム開発×成長機会多い×グローバル展開

バックエンドエンジニア