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キャディ株式会社 全ての求人一覧

TECH-00. テクノロジー本部:オープンポジション

TECH-00. テクノロジー本部:オープンポジション

【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? 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。 【募集要項】 オープンポジションでの募集です。 あなたのバックグラウンドに合わせて、ご経験を活かせそうなポジションをご提案します。また、選考の中で最適なポジションを一緒に探すことも可能です。 Webアプリケーション開発、アルゴリズム開発、データエンジニアリング、UXデザインなど、ご経験に応じて複数ご提案させていただく場合もあります。
TECH-000. カジュアル面談

TECH-000. カジュアル面談

応募ポジションや選考について迷っているが「話を聞いてみたい」という方はこちらよりお気軽にお申込ください。 現在どのようなお仕事をされているか、どのような職種・働き方にご関心があるかなどコメント欄に書いて頂けるとより良い面談をご案内できますのでよろしくお願いいたします。 また全てのお申込に面談をセットできない場合がございます。 予めご了承ください。
TECH-01. バックエンドエンジニア

TECH-01. バックエンドエンジニア

システムのバックエンドで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」
※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? 【システムのバックエンドで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】 キャディがデジタル化・システム化しようとしているモノづくり産業は、未だ明確な型や解がない領域もたくさんあります。それを少しでも定義し、改善していくことが、モノづくり産業の業務そのものを明確化し改善していくことにつながります。そのためには変更に開かれたデータ設計や再利用しやすい実装を通して、堅牢で適度に柔軟性のあるシステム開発が必要となるでしょう。 また、キャディが開発しているものは平たくいえば業務システムですが、であるからこそ利用する人々の生きた業務の抽象であるべきです。業務プロセスやそれを構成する要素をよく理解し、適切なデータ構造や設計を選択していくことが、翻って利用する人々の業務を再定義し、最適化された業務へとつながっていくと信じています。 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】 ・キャディのオペレーションチームや、顧客、サプライパートナーの利用するシステムのバックエンドシステムの設計、実装 ・ミドルウェア、フレームワーク等の技術選定・検証 ・バックエンドシステム全体のアーキテクチャ設計 ・各種定性・定量リサーチ(ユーザー調査・ログ分析・問い合わせ分析など)に基づくシステムの改善 ・アルゴリズム、フロントエンドとのインターフェース設計 【職務内容】 ・各開発チームでのサーバーサイドアプリケーション開発  - 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 【開発組織】 ・いずれかの開発チームに所属  - 4-5名のチームが中心  - チーム間異動は適宜  - 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 【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, Kotlin, TypeScript ・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) ・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 ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro
TECH-02. フロントエンドエンジニア

TECH-02. フロントエンドエンジニア

フロントエンドで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」
※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? 【フロントエンドで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】 キャディが取り組んでいる受発注プラットフォームは未だ完成形ではありません。取引先や案件のカバー範囲は広がり続け、取引規模も急拡大を続けています。そのため業務プロセスも日々改善・進化を続けており、結果UI/UXに求められるものも日々変化していくため、高い操作性を保ちながら、変更に強いフロントエンドアプリケーションが求められています。 また、コアとなるプラットフォーム以外にも周辺プロダクトが生まれ続けています。様々な立場・スキルの人々に対して、適切なUI/UXを提供することで、モノづくり産業に関わる誰かの業務を変革することにつながっていくでしょう。 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】 ・キャディのオペレーションチームや、顧客、サプライパートナーの利用するシステムの Webフロントエンドの設計、実装 ・ビジネス側とのすり合わせを元にしたUI/UXの改善案の策定、実装 ・各種定性・定量リサーチ(ユーザー調査・ログ分析・問い合わせ分析など)に基づくUI/UXの改善 ・ミドルウェア、フレームワーク等の技術選定・検証 【職務内容】 ・各プロダクトチームでのフロントエンド開発  - 見積もり自動算出プロダクト  - 製造工程管理プロダクト  - 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 【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 ・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) ・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 ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA 【開発組織】 ・いずれかのプロダクトチームに所属  - 4-5名のチームが中心  - チーム間異動は適宜  - 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
TECH-03. データエンジニア

TECH-03. データエンジニア

データを活用し「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、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
TECH-04. プラットフォームエンジニア

TECH-04. プラットフォームエンジニア

インフラ・基盤の構築・運用で「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、オペレーションチームや、顧客、サプライパートナーの利用するシステムが複数存在します。 開発チームがこれらシステムの開発・運用に集中できるように、セキュリティ・信頼性・可用性などの様々な側面でサポートすることで、キャディ全体の提供価値の最大化を図る必要があります。 Platform Engineerは、インフラストラクチャや基盤となるシステムの開発・運用を行うことや、システムをより高度に運用できるようにするための設計や支援を行います。 会社規模と関連システムの増加により表出する課題に向き合い、チームで協力しながら開発・運用・啓蒙活動を推進することを期待します。 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。 ・デプロイ等の各種オペレーションを自動化するためのツールの活用、開発、運用、高度化 ・障害検知やキャパシティプランニングのためのモニタリング環境の構築、運用 ・技術スタックの標準化、共通化 ・ミドルウェアの技術選定、検証 ・アプリケーションやミドルウェアの運用、パフォーマンスの改善 ・SLI/SLOの策定、運用 【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, Kotlin, TypeScript ・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) ・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 ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro
TECH-05. アルゴリズムエンジニア

TECH-05. アルゴリズムエンジニア

アルゴリズムの力で「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」
キャディが持つ図面や製造工程に関するデータは、非常に大きく複雑です。これらの一連のデータを解析し紐付けて活用することが、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。 複雑なデータと課題に対し、精度が高くロバストなアルゴリズムを現実的な計算量で記述し、継続的にサービスとして提供できる豊富な知識と高い技術を期待します。 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。 ・図面データ形状認識アルゴリズムの開発 ・2D図面から様々な情報を抽出するアルゴリズム構築・検証 ・CADデータから様々な情報を抽出するアルゴリズム構築・検証 ・図面データを解析し製造工程を半自動で認識するアルゴリズムの開発 ・図面ビューアでのレンダリングアルゴリズムの開発 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 ・アルゴリズムで事業の非連続を創りたい – CADDiアルゴリズムチームへの招待  アルゴリズムエンジニアの活動を紹介するTech Blogです  https://caddi.tech/archives/1651 ・【STUDDi】WebGLで学ぶ3D Graphicsの概  社内で実施されている勉強会STUDDiのレポートです  https://caddi.tech/archives/1495
TECH-06. 機械学習エンジニア

TECH-06. 機械学習エンジニア

データの力で「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、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。 機械学習エンジニアは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それら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、運用を行います。 キャディの持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 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。 【業務例1】図面に対する画像認識システムの構築 キャディが保有するパートナー様の図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発、CI/CDを用いたデプロイ ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・Deep Learningを用いた図面の分類モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 【業務例2】サプライチェーンにおけるデータ分析 キャディは受発注における、加工会社の推薦や生産管理、物流拠点での受け入れなどのサプライチェーン構築、マネジメントを行っています。それらのデータを解析し、コスト削減やエコノミクス改善のための仮説立て、データ解析、仮説検証を行います。 ・オペレーションの観察、ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築 ・社内および顧客企業と連携した、データ収集、パイプライン構築、分析基盤構築のリード ・需要予測、在庫最適化等を目的とするデータ分析、最適化手法の開発 ・実データのクレンジング、構造化、説明可能性の高いモデルの構築 ・製造業に関わる外部変数の収集、分析 【業務例3】:調達フローにおける最適化アルゴリズムの適用 キャディが持つ流通、調達のフローや、実際のサプライパートナーの現場に対して、最適化アルゴリズムを適用し、コスト削減や業務の効率化を行います。 ・キャディが持つ製造拠点内の業務フローのデータ化、収集、分析のための基盤構築 ・画像解析技術やデータ分析、異常検知等の技術を用いた拠点業務の自動化 ・顧客からの課題のヒアリング、タスク定義とシステム開発 ・ヒューリスティクス、数理計画、機械学習などの複合的なアプローチを用いた調達フロー最適化 ・IoTデバイスを用いた拠点や工場内のデータの収集、および活用プロジェクトの立案、推進 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 ・Data活用の未領域に挑むAI Lab  過去のAI Labの未来を紹介するイベントの登壇レポートです  https://caddi.tech/archives/3003 ・図面をデノイジングする技術について  AI Labの技術を紹介するスライドです  https://speakerdeck.com/caddi_eng/tu-mian-wotefalseisinkusuruji-shu-nituite ・図面からの母材形状認識  AI Labの技術を紹介するスライドです  https://speakerdeck.com/caddi_eng/tu-mian-karafalsemu-cai-xing-zhuang-ren-shi-abejaxcaddi
TECH-08. テクニカルサポート/TAM

TECH-08. テクニカルサポート/TAM

テクニカルサポートで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」
※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、あなたのスキルを使ってみませんか? 【テクニカルサポートで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】 キャディでは既に多くの製造案件を実際に行い、受発注や製造工程をDXするプロダクトも開発していますが、内部利用が中心でソフトウェアプロダクト単体での外部提供はそれほど進んでいません。 しかし、今後事業が急拡大していくなかで、キャディと取引をするメリットとして顧客や製造パートナー向けにプロダクト提供をしたり、製造業向けSaaSプロダクトを単体提供するケースも増えていくことが予想されます。つまり、そういった場合のテクニカルサポートを行うことが今後求められてきます。 テクニカルサポートやテクニカルアカウントマネージャーに類する業務は、実際にお客様やパートナー様との窓口となる立場です。モノづくり産業の現場に向き合い、その現場とともに仕組み化・デジタル化を進めることは、モノづくり産業のポテンシャル解放に他ならないでしょう。 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】 ・顧客やパートナーに対する技術的サポートを行うほか、サポートチーム自体の立ち上げに挑戦します ・キャディの外部向けプロダクト全般についてのサポートチームとなる予定です 【職務内容】 ・開発側と連携し、以下を実施するチームの組成とマネジメント  - プロダクトを軸とした顧客やパートナーに対するコンサルティング  - カスタマーサクセスとして顧客やパートナーのサポートやオンボーディング  - 顧客やパートナーのニーズを吸い上げてプロダクト開発チームへフィードバック ・担当プロダクト  - 製造パートナー連携プロダクト  - 図面管理SaaSプロダクト  - その他、新規プロダクト 【開発組織】 ・開発側の各開発チーム  - 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  - 図面管理SaaS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  - 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 ・Slack、DocBase、Discordなどを使ったオンラインコミュニケーション ・クラウドネイティブな開発環境(GCP)
TECH-09. エンジニアリングマネージャー

TECH-09. エンジニアリングマネージャー

エンジニアリングマネジメントで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」
※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、あなたの技術やスキルを使ってみませんか? 【エンジニアリングマネジメントで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】 キャディでは既に多くの製造案件を実際に行っていますが、製造案件に対して数多くの仮説検証を行いながら、同時にテクノロジーを開発している企業です。モノづくり産業の課題に対してどれだけ精度高く仮説検証できるか、そしてそれがテクノロジーによってどれだけ解決できるかが、モノづくり産業の構造変革につながると信じています。 それはエンジニアリングをどれだけあるべき姿にできるかという挑戦でもあるのです。我々はソフトウェアで世界を変えられると信じています。キャディの主なテクノロジーであるソフトウェアを、どのようなチームでどのように作るか、そしてそれをどのように予測し計画し実行するか、といったエンジニアリングに対するマネジメントが、キャディがそのミッションを本当に達成できるかどうかにとってのKey Success Factorの一つであることは間違いないでしょう。 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】 ・複数のエンジニアリングチームのマネジメント全般 - テックリードと協力・分担しながらのチームマネジメント ・エンジニアリング組織の組織改善や制度設計や改善 【職務内容】 ・以下の各開発チームにおけるエンジニアリングマネジメント - 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 ・各開発チームにおけるスクラムコーチング ・エンジニアリング組織における採用、育成、リソースマネジメント、 評価制度等の制度設計とその改善 ・プレイングマネージャーとして開発を担当することも、場合によっては エンジニアロールを務めることも可能 【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, Kotlin, TypeScript - 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 ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro 【開発組織】 ・各開発チーム - 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 - テックリードと連携しチームの開発をサポート ・スクラムベースの開発サイクル - JIRAによるチケット管理
TECH-12. SaaSエンジニア

TECH-12. SaaSエンジニア

キャディ初のSaaSプロダクトへの挑戦
※上記画像はイメージです 【キャディ初のSaaSプロダクトへの挑戦】 キャディは主に製造業エンタープライズ向けの特注部品の受注生産を請け負う事業を行っており、各開発チームはその業務を支える「受発注プラットフォーム」の開発を行っています。受発注プラットフォームはいくつかのシステムで構成されますが、社内向けシステムの部分も多く、システムそのものを販売するようなビジネスモデルはこれまで行っていませんでした。 そんなキャディが受発注プラットフォームでの知見や研究開発成果などを元に、新しいSaaSプロダクトを立ち上げます。それは製造業の調達領域に流通している2D図面、特に紙図面を元データとする図面画像データを、よりインテリジェントに活用できるサービスです。 これまでの知見や研究開発成果をフル活用していくものになると同時に、SaaS事業という事業としても大きなチャレンジになります。我々はこの事業を既存主力事業以上の大きなビジネスに育てたいと思っており、受発注プラットフォームの単なるスピンオフに終わらせないつもりです。 このような挑戦に一緒に取り組みたいエンジニアの方を募集しています。 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】 ・図面データ活用クラウドの設計・開発・運用 ・図面データ活用クラウドのグロースに必要な機能改善 ・顧客ヒアリング同行など、図面データ活用クラウドのグロースに必要な調査協力 【職務内容】 ・図面データ活用クラウドのフロントエンド開発 ・図面データ活用クラウドのバックエンド開発 ・図面データ活用クラウドに必要なデータパイプライン構築 【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 ・フレームワーク・ライブラリ  - フロントエンド: React, Next.js  - バックエンド: Firebase, Algolia, OpenSearch ・インフラ: GCP ・データベース: Firestore, CloudSQL, OpenSearch ・認証: Auth0, Firebase ・開発ツール: GitHub, CircleCI, DataDog ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro 【開発組織】 数名の図面データ活用クラウド開発チームに所属
TECH-13. QAエンジニア

TECH-13. QAエンジニア

※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? 【品質保証で「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】 キャディはモノづくりのあらゆる側面を改善するためのソフトウェア開発を行っています。そのソフトウェアはキャディ内部のメンバーが利用するものもあれば、メーカー企業やサプライパートナー企業が利用するものもあります。提供しているソフトウェアが、利用者の負担を従来の1/10に減らすモノであったとしても、時々、動かなくなるだけで、それがユーザーにとってクリティカルなタイミングであれば、たちまち信用を失い、使ってもらえなくなります。継続的に価値の提供し続けるためには、機能だけでなく品質も重要であることをキャディは理解しています。 そしてキャディのソフトウェアは必ずしもITに精通した方々が使うものではありません。例えばパートナー企業ではモノづくりが主業務で我々のソフトウェアはそれをサポートするものです。単に高機能というだけではなく使い勝手や動作速度もユーザー体験を大きく左右します。キャディのQAエンジニアは、開発者と共に、そうした魅力的品質を向上する役割も担います。 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】 キャディのビジネスオペレーションチームや、顧客、サプライパートナーの利用するシステムの品質保証を行います。 【職務内容】 ・キャディが開発するソフトウェアプロダクトの品質を保証する役割です  - 要求される品質レベルの定義をプロダクトチームで行う  - 対象システムの仕様を品質観点でレビューし改善の提案を行う  - テスト計画、テスト設計、テスト実施を行う  - 見つけた不具合を報告し対応策を開発者と議論する 【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, Kotlin, TypeScript ・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) ・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 ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro 【開発組織】 ・テクノロジー本部付き  - 実務はプロダクト開発チームの一員として行います  - エンジニアリングマネージャーによるサポート  - 将来的に独立したQAチームを構成する計画です ・スクラムベースの開発サイクル  - JIRAによるチケット管理
TECH-14. MLOpsエンジニア

TECH-14. MLOpsエンジニア

データを活用し「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、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。 MLOps Engineerは、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、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。 ・機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築 ・本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 ・Vertex PipelineやKubernetes上での開発環境の整備、運用 ・社内のデータに関する課題のヒアリング、活用のための要件を満たせるタスク定義 ・Data LakeやFeature Storeなど、データを蓄積する基盤の構築 ・BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進 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 ・Data活用の未領域に挑むAI Lab  過去のAI Labの未来を紹介するイベントの登壇レポートです  https://caddi.tech/archives/3003
TECH-16. プロダクトデザイナー

TECH-16. プロダクトデザイナー

実際に商流に入り込んでいるキャディでは、積み重なった長い業務フローの中でアナログとデジタルにまたがったUX設計による革新の主導が求められています。100年以上イノベーションの起こらなかった世界にソリューションを提供することで与えられるインパクトは途方も無い規模です。 この無限に広がる可能性に対して、優秀なエンジニア・プロダクトマネージャーとタッグを組み、世界標準を生み出す組織の中心で活動してみませんか? 【業務内容】 デザイナー各自の強みを活かし、組織一丸となって取り組みます。 ・デザインワークへ固執せずに柔軟性を持ち、アウトカムのために何を優先すべきかの判断を間違えずプロダクト開発に寄与する。 ・開発チーム、デザイナーチームでのナレッジの共有を相互に行い組織的なアウトプットを行う。 【職務内容】 ・問いに対するソリューションを可視化し本当に解くべき課題を顕在化させる。 ・仮説に対しファクトとなる一次情報を集めUXを設計する。 ・プロトタイピングやモデリングを行い実現可能性を探る。 ・上記全てを用いPMやエンジニアと協力することでチームのアウトプットを最大化する 【使用技術・ツール】 ・Figma ・miro ・Jira ・Slack