【Data Engineer】巨大産業を変革するAIデータプラットフォーム

■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

・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

必須スキル/経験

・MLOps、SRE、Data Engineeringに関連した3年以上の業務開発経験

・Google Cloud、AWSなどパブリッククラウドサービスを利用したデータパイプラインの開発、運用経験

・データを活用したプロジェクトの提案および牽引、それらに必要なデータ分析の経験

・Git、CI/CD、Docker、Linuxなどを用いたチーム開発、運用経験

・データ解析、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

・BigQueryを用いたデータ分析の経験

・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

・コンピュータネットワークの一般的な知識

・Kubernetes等のコンテナ関連技術の運用経験

・IaC（terraform, puppet, ansibleなど）の実地経験

・Airflow、Apache Beam、Sparkなどのデータパイプライン技術の使用経験

・Datadog、New Relic、Grafanaなどの最新のソリューションでデータパイプラインを監視した経験

・Elasticsearchの本番環境での使用経験

・Rust、Python、Goのいずれかを用いたアプリケーション開発または分析業務の経験

・Data LakeやFeature Storeなどの構築、運用経験

・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

・Redashなどを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進の経験

・マスターデータマネジメントの企画、推進の経験

・ビジネスレベルの英語力

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

・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

紹介資料

仕事の魅力

■働く環境
優秀なメンバーが多数おり、全員が世の中にないものを創ろうと日々奮闘しております。
私たちがこれから取り組みたいテーマはどれも難易度が高いですが、ぜひ頼もしい仲間と共に、一緒にチャレンジしがいのあるプロダクト開発に取り組みませんか？
▼キャディで働くエンジニアメンバーはこちらからご覧いただけます！
https://recruit.caddi.tech/member?v=d75a97a0a82c4aba9a577477c8de52e9&pvs=25
■自己成長と社会貢献
データ多様性の活用、大規模データ基盤の構築など、高度な技術力を要求する業務内容で、成長と学びの機会が豊富にあります！
また、グローバル展開や産業変革に携わり、革新的製品開発に貢献するチャンスがあり、自己成長と社会貢献を同時に実現することが可能です。
■働き方の柔軟性
リモートワークをベースとしておりますが、メンバー同士の交流を目的として週1回の出社推奨日を設けるなど、自律的な働き方が可能です！

インタビュー

• GraphQLはなぜ開発体験が良いのか？モノづくり産業のDXに挑戦しているキャディに聞きました【技術選定の裏側：GraphQL編 vol.3】

開発環境や技術選定等に関する特集記事

• 言語・技術スタックまとめ 15選

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