Machine Learning Engineer キャディ株式会社
| 企業名 | キャディ株式会社 |
|---|---|
| 年収 | 800万円 〜 1200万円 |
| 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
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| 職種 | Machine Learning Engineer |
| 業種 | Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）／機械学習/AI/データ基盤エンジニア |
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正社員
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募集要項
| 仕事内容 |
ML 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 |
|---|---|
| 求める人材 | 【必須スキル・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、Rust等を用いたWebサービスに関わるAPIの開発、運用経験 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 ■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 |
給与・待遇
| 給与 |
850万円 ～ 1200万円 ■通勤手当 ■その他手当 |
|---|---|
| 雇用・契約形態 | 正社員 |
| 募集ポジション | Machine Learning Engineer |
| 待遇・福利厚生 |
■各種社会保険完備 ■ストックオプション ■育児休暇制度 ■介護休職制度 ■その他制度 |
勤務時間・休日
| 勤務時間 | 9:00～18:00 |
|---|---|
| 休日・休暇 | ■完全週休2日制（土・日）■祝日■夏季休暇■年末年始休暇■慶弔休暇■年次有給休暇■出産・育児休暇■介護休暇■リフレッシュ休暇■その他休暇 |
その他
| 選考プロセス | 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）、人事面談、技術面接（エンジニア）、最終面接、オファー面談 |
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| 企業会社特徴 | 【製造業における社会課題をテクノロジーによって解決する】 製造業は、180兆円規模の国内総生産額を誇る、日本の基幹産業です。実は、その内の120兆円程度が、部品調達にかかるコストによって占められています。これほど大きな比率を占めているにも関わらず、調達分野では100年以上大きなイノベーションが起きてきませんでした。なかでも、全体の約3分の1を占める多品種少量生産業界（大型輸送機器、産業機械、医療機器業界など）の部品調達においては、不安定な受発注、発注や見積にかかる手間、調達コストや生産側の赤字比率の高さなど、発注側・受注側双方に様々な社会課題がありました。これらを解決すれば、日本国内にとどまらず、世界中のメーカーがより付加価値の高い仕事に注力でき、モノづくり産業全体が持つポテンシャルを最大限発揮できると考えました。そこから、キャディは、特注品の発注者と全国の加工会社を自動見積のテクノロジーを用いてつなげるサービス「CADDi」を、世界に先駆けて開発しました。 【設立の背景】 代表取締役の加藤は、マッキンゼーに入社後、日本、中国、ヨーロッパ、アメリカなどの世界中のクライアントの工場に常駐して、現場の方々のことを常に考えながらビジネス展開をする「現場主義」を大切にしてきました。様々な産業のビジネス構造や生の経営課題を体感して、自分はどんな分野で起業するのか色々考えた結果、最後に決断したのは製造業の領域、中でも、加藤がいくつもプロジェクトをリードしていた「調達」という、いわゆる、仕入れに値する領域です。調達領域は日本国内だけでも120兆円規模と圧倒的に大きいにも関わらず、100年以上イノベーションが起きていない領域です。テクノロジーの力を入れて解決していくことで、社会的に非常に意義があり、インパクトの大きなこの領域で、町工場のような小規模の会社から大企業まで、自社の得意な製品分野に集中し、また付加価値の高い業務に注力することで、各企業が持つポテンシャルを最大限発揮できる世界をつくりたいと思い、創業しました。 |
企業情報
| 企業名 | キャディ株式会社 |
|---|---|
| 設立 | 43040 |
| 資本金 | 1億円（資本準備金含み、99.3億円） |
| 事業内容 |
【事業内容】 ■製造業の受発注プラットフォーム『CADDi（キャディ）』の開発・提供 【製造業の受発注プラットフォーム「CADDi」について】 同社が提供する製造業の受発注プラットフォーム「CADDi（キャディ）は、独自開発の原価計算アルゴリズムに則った自動見積もりシステムによって、発注者と品質・納期・価格が最も適合する加工会社を選定し最適なサプライチェーンを構築し納品まで責任を負います。従来2週間以上かかっていた相見積もりの負担や複数サプライヤーの管理工数を削減できるうえ、低価格かつ高品質な加工品の安定発注を可能にします。100年以上イノベーションが起きてこなかった国内120兆円の調達領域における非効率を、テクノロジーを用いて構造変革することでモノづくり産業のポテンシャルを解放します。装置メーカーの利用企業は全国約1，600社（2021年5月現在）、提携加工会社は600社以上。 【ミッションは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】 現在モノづくり産業では、非常に多くの力が埋もれたままになっています。見積業務や管理業務に忙殺される、営業力が足りない、情報やネットワークが乏しい。あらゆる理由によってがんじがらめにされ、本来の開発力や技術力を発揮しきれていません。こうした縛りをほどくことで、各企業のポテンシャルを解放。産業全体に大きな力を生み出し、豊かにすることが同社の使命です。 |
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