※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？ 【データで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】 キャディには数多くの図面データや見積もりデータ、業務プロセスのデータが溜まっています。このデータをより活用しやすい形に変え、素早く仮説検証を回していくことで、モノづくり産業の課題に少しずつ答えを出していくことを目指しています。 キャディに溜まっているデータだけでなく、モノづくり産業には他にもまだ活用されきっていないデータがたくさんあるはずです。価値あるデータを見極め、データを活用できる状態にしていくことが、モノづくり産業を負債から解き放つことになるでしょう。 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】 ・分析基盤の設計、構築 ・機械学習パイプラインの設計、構築 ・アルゴリズム設計に必要なデータ分析 ・アルゴリズム担当が設計した各種アルゴリズムの実装支援 【職務内容】 ・業務プロセスデータの基盤設計および構築 - 製造原価見積もりデータ - 取引実績データ - 製造管理プロセスデータ - 各種プロダクトの利用状況データ ・事業仮説や業務改善仮説を得るための基盤データの分析 ・各アルゴリズム担当と連携したデータ処理パイプラインの実現 【開発環境】 ・利用言語 - フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript - バックエンド: TypeScript, Rust, Kotlin - データサイエンス: Python, R ・フレームワーク・ライブラリ - フロントエンド: React, Apollo, Next.js, styled-components, WebGL, WebAssembly - バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Diesel), Kotlin (Micronaut, Exposed), Node.js (Express, NestJS) - データサイエンス: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn ・インフラ: GCP, GKE ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・API: GraphQL, REST, gRPC ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, CircleCI, Figma, Sentry, DataDog, Storybook, Jupyter Notebook, Google Colab ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA 【開発組織】 ・各開発チーム - 製造原価計算プロダクト - 製造工程・サプライチェーン管理プロダクト - 図面管理プロダクト - 製造パートナー連携プロダクト - その他、新規プロダクトも企画中 ・各開発チームの運営 - 4-5名のチームが中心 - チームに所属する、または横断ロールとして複数チームと関わる - テックリードやエンジニアリングマネージャーによるサポート ・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 ・SQLの分析での利用経験 ・Linuxの基礎的知識 ・Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 ・パブリッククラウドの基礎的知識 ・Gitなどのバージョン管理システムの利用経験

・ネットワークに対する基礎知識 ・DockerやKubernetes等のコンテナ技術の運用経験 ・再現性を重視したインフラ、Infrastructure-as-Codeの実戦経験 ・GCPを利用したシステムの運用経験 ・BigQueryやApache Beamなどを利用したデータ分析基盤の構築・運用経験 ・Datadogの運用経験 ・Elasticsearchの運用経験 ・RustやPythonやRによる開発または分析業務の経験

【大胆に挑戦し、卓越したいポイント】 キャディのプロダクトが増え、事業が成長するにつれて、多くのデータが溜まるようになってきました。一部ではそれを活用する動きがあるものの、モノづくり産業のポテンシャルを解放するには十分とは言えません。今後も成長を続けるプラットフォームとして、データの基盤と活用体制を見直す時期に来ています。 多くのユニコーン企業がそうであるように、データをどのように活用するか、そしてそれが再現性のある形になっているかは、事業成長のスピードに直結します。あなたの技術でキャディをデータで急成長する企業にしてみませんか。 【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/1517 https://caddi.tech/archives/1651 https://caddi.tech/archives/2211