職種
QAエンジニア年収
1,000万円 〜 2,000万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-03-05最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っているプロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, LangChain, GitHub Copilot, Vertex AI, Claude, Gemini, Cursor, Cline, Devin, v0
生成AI活用状況の詳細
■プロダクト・サービスへの組み込み
・生成AI技術を活用した解析コンポーネントを開発し、実運用にも載せています。
・RAGをベースにした機能をプロダクトに構築しています。
・画像や3Dなどのマルチモーダルな解析において、LLMをどう活用していくかR&Dを行っています。
・製造業データを活用するためのAgentを作るプラットフォームを構築中です。また、Agent活用において重要なコンテキストをどのように取り扱うかの探索も行っています。
・上記以外にも、R＆Dチームにて生成AIを用いた新たな顧客価値創出について探索を推進しています。
■社内活用による業務効率化
・EMも含めて、開発組織全体で積極的に活用しています。
・ドキュメント整備など、組織全体として更に開発生産性・価値生産性を高めていくための取り組みも活発に行っています。
・知見の共有なども進んでおり、キャディ社内のマーケットプレイスやsandboxなどの検証環境も整備しています。
・一方で、私達が取り扱っているデータは機密性が高く、それらを適切に扱う必要があります。そのため、エンジニアが安心して価値探索に集中できるようなガイドラインの整備もすすめています。
・生成AI技術を活用した解析コンポーネントを開発し、実運用にも載せています。
・RAGをベースにした機能をプロダクトに構築しています。
・画像や3Dなどのマルチモーダルな解析において、LLMをどう活用していくかR&Dを行っています。
・製造業データを活用するためのAgentを作るプラットフォームを構築中です。また、Agent活用において重要なコンテキストをどのように取り扱うかの探索も行っています。
・上記以外にも、R＆Dチームにて生成AIを用いた新たな顧客価値創出について探索を推進しています。
■社内活用による業務効率化
・EMも含めて、開発組織全体で積極的に活用しています。
・ドキュメント整備など、組織全体として更に開発生産性・価値生産性を高めていくための取り組みも活発に行っています。
・知見の共有なども進んでおり、キャディ社内のマーケットプレイスやsandboxなどの検証環境も整備しています。
・一方で、私達が取り扱っているデータは機密性が高く、それらを適切に扱う必要があります。そのため、エンジニアが安心して価値探索に集中できるようなガイドラインの整備もすすめています。
仕事内容
■募集背景
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。
現在、製造業の図面データを活用した重要プロダクト「CADDi Drawer」は機能の追加スピードが加速しており、同時にグローバル展開も進めています。
しかし、プロダクトが複雑化・巨大化する中で、「人手による手動テスト」に頼った品質管理は限界を迎えつつあります。私たちは、QAチームの人数を単に増やすのではなく、「技術と自動化」によって、開発スピードを
開発環境
- Frontend: TypeScript, React, Next.js
- BFF / Backend: TypeScript (Node.js)
- Infrastructure: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows
- Test / QA: Playwright, Jest
- CI/CD: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, D
