キャディ株式会社
生成AI活用企業

【バックエンド/機械学習モデル基盤】資金調達257億 / グローバル展開も加速 / Python / Google Cloud / 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:

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職種
バックエンドエンジニア
年収
700万円 〜 1,200万円
利用技術
  • Go
  • Scala
  • Rust
  • TypeScript
  • Kotlin

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

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仕事内容

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「C
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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), 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

・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、Scala、Kotlin等によるアプリケーション開発経験
・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
・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

歓迎スキル/経験

・SRE、バックエンド開発、MLOpsに関連した開発経験
・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

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
・Backend Engineer(Analysis Platform)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

・熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い技術的課題に挑戦する経験
・機械学習をプロダクトで利用・運用するためのバックエンド構築・運用経験
・バックエンド、インフラ、機械学習などの領域に精通した多様専門性を持つなメンバーと共に仕事をする経験
・技術をどのようにビジネスとして価値展開するかまで踏み込んで課題解決をする経験
・ML Engineerやプロダクトマネジメントのメンバーとも距離が近く、will次第で仕事の幅を広げることができる

募集条件

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インタビュー

開発環境や技術選定等に関する特集記事

求人の特徴

利用技術

  • Go
  • Scala
  • Rust
  • TypeScript
  • Kotlin
  • Python
  • React
  • Next.js
  • Fastify
  • WebGL
  • GraphQL
  • NestJS
  • gRPC
  • Express
  • Node.js
  • BigQuery
  • Auth0
  • Google Cloud
  • Google Kubernetes Engine
  • AWS
  • PostgreSQL
  • Firestore
  • Terraform
  • Docker
  • GitHub Copilot
  • Storybook
  • Discord
  • Confluence
  • Slack
  • Sentry
  • Figma
  • Miro
  • GitHub
  • Git
  • WebAssembly

趣向性

  • 法人顧客向けサービスの開発
  • 自社サービスの開発
  • 技術力・専門知識の獲得
  • 職場の一体感
  • 変化の早い業界・職場
  • これまでにない挑戦
  • 新しい取り組み・技術の活用
  • サービス企画・提案業務への参加
  • 自ら主体的に取り組む姿勢
  • 前向きな向上心
  • 周囲とのコミュニケーション
  • グローバルな環境への適応
  • 部下・メンバーのサポート
  • 成果に対する意識
  • 継続的な改善活動
  • ロジカルさや問題解決能力
  • モバイル
  • フロントエンド開発
  • アプリケーション開発
  • テスト
  • インフラ
  • ビッグデータ・データ解析
  • 機械学習
  • 開発の効率化・最適化
  • サービスの運用・保守
  • 海外・グローバル
  • マネジメント
  • コンピュータサイエンスの学習