キャディには、受発注や製造工程のプロセスの中で生れまた大規模なデータがあります。一連のプロセスに紐づく全てのデータを活用することが、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。 Data Engineerは、社内のデータを整備し事業に活用できる体制、基盤を構築し、保守、運用を行います。また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築だけに留まらず、データ活用の促進をリードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 ・アルゴリズム設計者と連携したデータ処理パイプラインの構築 ・データを分析し事業改善に関する仮説を提案、推進 ・バッチおよびストリーミングデータ処理基盤の設計、構築、実装 ・データ基盤の設計・構築 　・製造コスト試算データ 　・取引実績データ 　・製造管理プロセスデータ 　・各種製品の使用状況データ ・常に変化する複数プロダクトの共通基盤として利用できるマスタデータの設計および運用 より具体的なCADDiの技術については、以下で公開しています。 ・The letter from CTO to all the engineer Applicants. 　CADDiのミッション・バリュー、プロダクトや利用している技術を紹介しています 　https://speakerdeck.com/caddi_eng/caddi-the-letter-from-cto-to-all-the-engineer-applicants ・CADDi MLE/DS Recruit 　MLエンジニア、データサイエンティストの活躍をイメージして頂くためのLPです 　https://recruiting.caddi.jp/recruit/mlds

・キャディのミッションである「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 ・MLOps、SRE、Data Engineeringに関連した3年以上の業務開発経験 ・GCP、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

・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

・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感がある ・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 ・ミッション達成に関わる全ての事象に対してリーダーシップを発揮できる ・妥協を減らすための思考やプロセス改善ができる