キャディ株式会社
生成AI活用企業

【Most Innovative Companies 2024選出!】グローバル展開中のプロダクト開発をリードするMLOpsエンジニア募集!#Python #Rust #巨大産業の変革をAIを武器に実現

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
850万円 〜 1,200万円
利用技術
  • C++
  • Python
  • Go
  • Scala
  • Rust
こだわり条件
  • フレックス勤務可能
  • スクラムチーム
  • 自社サービス開発

生成AIの活用状況

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

1分で登録完了

年収・労働条件・採用方法をご覧いただくには会員登録が必要です

登録してスカウトを受けとる

仕事内容

■業務内容

Machine Learning 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サービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行っていただきます。
蓄積し
1分で登録完了

年収・労働条件・採用方法をご覧いただくには会員登録が必要です

登録してスカウトを受けとる

  • 機械学習エンジニア | キャディ株式会社
  • 機械学習エンジニア | キャディ株式会社
  • 機械学習エンジニア | キャディ株式会社

開発環境

・利用言語
フロントエンド: HTML, CSS, 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, Apollo, Next.js, WebGL, WebAssembly
バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Disel, axum, SeaORM), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch

・インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Istio

・データベース: PostgreSQL, Firestore

・API: GraphQL, REST, gRPC

・認証: Auth0

・開発ツール: GitHub,GitHub Copilot, GitHub Actions, Terraform, Figma, Sentry, Datadog, Storybook

・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro

【チームについて】
CADDi Drawer開発組織の中のML・MLOpsチームへの配属を予定しています。
2024年現在でML/MLOpsチームには10数名が所属しています。

求めるスキル

必須スキル/経験

・クラウドサービスを利用したサービス開発、運用経験

 ※Google Cloud、AWS など
・コンテナ技術のベーシックな知識
 ※Docker など
・Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験
・アプリケーション開発経験
※Python、Rust、Go、Java、Scala、Kotlin、C++ など
・日本語での流暢なビジネスコミュニケーションが可能な方
 ※日本語能力N1~程度

歓迎スキル/経験

・機械学習パイプラインを開発した経験

 ※Vertex AI Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなど
・MLOps、SREに関連した開発経験
・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
・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
・Data LakeやFeature Storeなどの構築、運用経験
・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
・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
・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ベーシックな知識

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
・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

・機械学習に加え、ソフトウェア領域など幅ひろい領域に精通したメンバーが在籍。切磋琢磨し、難易度の高い課題に挑戦できます。


・ML Engineerやプロダクトマネジメントとも距離が近い環境です。技術をどのようにビジネスとして価値展開するかにまで踏み込み、課題を解決する経験を蓄積していただけます。

募集条件

1分で登録完了

年収・労働条件・採用方法をご覧いただくには会員登録が必要です

登録してスカウトを受けとる

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

こだわり条件

  • フレックス勤務可能
  • スクラムチーム
  • 自社サービス開発
  • BtoB

利用技術

  • C++
  • Python
  • Go
  • Scala
  • Rust
  • CSS
  • HTML
  • TypeScript
  • Kotlin
  • Java
  • NestJS
  • Next.js
  • Apollo
  • Fastify
  • WebGL
  • GraphQL
  • gRPC
  • Express
  • React
  • Node.js
  • Auth0
  • Google Kubernetes Engine
  • Google Cloud
  • Firestore
  • PostgreSQL
  • Terraform
  • Istio
  • GitHub Copilot
  • Discord
  • Sentry
  • Figma
  • Storybook
  • GitHub Actions
  • Miro
  • Slack
  • GitHub
  • WebAssembly

趣向性

  • 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
  • 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
  • 部下・メンバーのサポート
  • 継続的な改善活動
  • ロジカルさや問題解決能力
  • Web
  • モバイル
  • アプリケーション開発
  • テスト
  • ビッグデータ・データ解析
  • 機械学習
  • サービスの運用・保守
  • マネジメント
  • コンピュータサイエンスの学習