※上記画像は製造業のイメージです 【テクノロジーで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】 国内180兆円規模とも言われるモノづくり産業では、多くのメーカー企業やサプライパートナー企業が、見積業務や管理業務に忙殺される、営業力が足りない、情報やネットワークが乏しい、など、あらゆる理由によってがんじがらめにされ、本来の開発力や技術力を発揮しきれていません。 こうした縛りを様々な側面から解決していくことで、各企業のポテンシャルを解放することが私たちの使命です。 そのためにはデジタル化されていない領域を中心として、テクノロジーを活用していくことで、小さな町工場も、歴史ある大規模メーカーも、創立まもないベンチャーも、すべてのモノづくり企業が強みを活かして輝き、新たな価値がたくさん生まれる。そんな未来にたどり着くために、あなたの技術を使ってみませんか？ 【MLやデータサイエンスで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】 モノづくり産業では人手による作業が数多く残っています。図面の読解や、製造原価の見積もりなど、人の判断を必要とする業務は自動化が難しい作業でした。しかし、キャディには受発注や製造工程のプロセスの中で生まれたデータがたくさんあります。数多くの図面データや見積もりデータなど、一連の業務プロセスに紐づくデータであり、これらに対して何らかのパターン化を試みることが、モノづくり産業のプロセス全体の改善につながるとキャディは信じています。 また、他にもまだ活用されきっていないデータがモノづくり産業にはたくさんあるはずです。様々なデータをデータサイエンスで活用しやすい状態にしていくことから、きっとモノづくり産業そのものの改革がはじまるはずです。 共同創業者であるCEO加藤・CTO小橋からのメッセージ https://www.youtube.com/watch?v=kkH5gnRxexc キャディの事業ミッションや開発文化、プロダクトの方向性、今後の展望について話しています。ぜひ一度ご覧ください。 【業務内容】 ・機械学習やデータサイエンス等を用いた以下の業務 　- 図面データ形状認識アルゴリズムの開発 　- 図面から製造工程を逆算するアルゴリズム開発 　- 製造原価計算のアルゴリズム開発 　- 原価計算や受発注管理に必要な製造工程の分析・予測 【職務内容】 ・図面解析チームでの図面解析R&D 　- 図面の構成要素を構造データとして抽出するアルゴリズムのR&D 　- 図面の差分表示など図面同士の類似や差異を特定するアルゴリズムのR&D ・図面ビューワーへのつなぎこみ ・製造原価計算チームでの計算アルゴリズム開発 ・各アルゴリズムの生産管理プロダクトへのつなぎこみ 【開発環境】 ・利用言語: Python, R ・フレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn ・開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colab ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA 【開発組織】 ・数名の図面解析チーム 　- CAD系データのベテランや元ML研究者など、多様なスキルセットのチームメンバー ・数名の製造原価計算チーム 　- 競技プログラミング巧者やバックエンドエンジニアがRustを中心に開発 ・スクラムベースの開発サイクル 　- JIRAによるチケット管理

・モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感 ・機械学習を用いた研究または業務経験 ・Pythonによる開発経験 ・基礎的な数学力（大学教養課程程度） ・統計学の基礎知識 ・Gitなどのバージョン管理システムの利用経験

・GPU処理を用いた開発経験 ・Kaggle等データ分析コンペティションの参加・受賞経験 ・C++による開発経験 ・Rustによる開発経験 ・機械学習パイプラインの設計ないし構築経験 ・Vulkan/Metal/OpenGL等のグラフィックス経験 ・幾何学､代数学､集合論の基礎知識 ・誤差追跡知識

【大胆に挑戦し、卓越したいポイント】 キャディが現在トライしているのは製造業でも「多品種少量生産の調達」という領域です。これまで殆どイノベーションが起こっていない領域だからこそ、前例がない・解法が定まっていない問題が多くあり、それをアルゴリズムで解決するのは前人未踏の領域だからこそ面白味があります。 また、現時点で溜まっているデータの活用だけでなく、どんなデータがあればどんなイノベーションが起こせるか、という発想で臨みたいキャディは考えています。あなたのスキルでデータの積み重ねから起こる変革にチャレンジしてみませんか。 【選考で大事にしていること】 ・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感 ・モノづくり産業の業務プロセス変革に対する興味 ・未経験の技術への貪欲さ ・データ構造やアルゴリズム、計算量など情報技術の基礎 ・チームワークを大事に、考えやアイデアを積極的に共有できるか ・オーナーシップを持ってスピーディに課題に挑戦できるか 【参考記事】 https://caddi.tech/archives/1651 https://caddi.tech/archives/1495 https://caddi.tech/archives/1517