キャディ株式会社
生成AI活用企業
【AIエンジニア/機械学習エンジニア】新規プロダクト立ち上げ / 資金調達257億 / グローバル展開も加速 / リモート / フレックス - 国内180兆円を超える巨大市場DXを牽引!AIデータプラットフォーム -
最終更新日:
企業情報をみる職種
機械学習エンジニア年収
700万円 〜 1,200万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-03-24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
仕事内容
■募集背景
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
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), Python (FastAPI, 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
求めるスキル
必須スキル/経験
・5年以上の機械学習モデル及びデータサイエンスの開発経験
・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
・ステークホルダーに対しての検証レポートの作成経験
・Python、Rust等を用いたWebサービスに関わるAPIの開発、運用経験
・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
・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
歓迎スキル/経験
・機械学習モデルをプロダクトにリリース・運用した経験
・MLをコアとしたプロダクトのプロダクトマネジメント及びそれに準ずる経験
・数値最適化手法のビジネス上の課題に対する活用経験
・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
・PoCにおける実験管理の経験
・MLプロジェクトマネジメントやMLチームリードの経験
・GPUを用いたデータ処理の経験(CUDA、OpenCL、cudf、CuPyなど)
・サービス全体の技術選択やアーキテクチャ設計・構築を行った経験
・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
・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
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」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
仕事の魅力
・産業インパクトの創出: 製造業の巨大な課題に対し、AIを武器にダイレクトに解決策を提供する醍醐味があります。ユーザー企業の抱える切実な課題に挑むため、密に連携しながら課題に対し仮説を立て、検証を行いながら課題解決を試み、機能を磨き込む経験が得られます。
・フルスタックなスキル成長: 本ポジションはアイデア発案からPoC開発、プロダクト実装・運用まで一気通貫で携わるため、プロダクト開発の全工程を経験できます。機械学習・最適化アルゴリズムの知識はもちろん、UXデザインやフロントエンド開発、バックエンド開発MLOpsやLLMOpsに至るまで幅広いスキルを磨けます。
・新規プロダクト立ち上げへの参画: 製造業AIデータプラットフォームのアプリケーション開発は始まったばかりです。少数精鋭チームの創設期メンバーとして参加することで、組織づくりや技術戦略の策定にも貢献でき、将来はテックリードやマネージャーといったキャリアパスも描けます。