• データサイエンティスト

データサイエンスエンジニア／データ活用で製造業に変革を

• 給与・報酬 : 年収 500万〜1,200万
• 勤務地 : 相談の上決定する
• 想定稼働時間 : 09:00 ~ 18:00
• 雇用形態 : 正社員

サービス内容

サービス概要

金属加工製品の自動見積・受発注プラットフォーム「CADDi（キャディ）」の運営を行っています。

CADDi 受発注プラットフォーム

• 製造原価計算
• 図面管理
• 製造工程・サプライチェーン管理
• 製造パートナー連携

サービスの現状、課題

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。

募集背景

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。

業務内容

例1：図面解析 キャディが保有するパートナー様の図面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う

• 図面からの自動情報抽出
• 図面の高解像度処理
• 類似図面検索
• 図面からの自動工程分解
• 図面からの自動設計ミス検出

例2：サプライチェーンデータ分析 キャディは発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。
サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。
それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。

• キャディの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
• 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・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

関わるチーム

• 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

開発環境

言語

• Python
• R

フレームワーク

• TensorFlow
• PyTorch
• scikit-learn

ソースコード管理

• GitHub

データベース

• BigQuery

プロジェクト管理

• Jira

情報共有ツール

• Slack
• Discord
• Miro

その他

• GCP

採用条件

必須条件

• 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
• 統計学の基礎知識
• 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
• 実データに基づく問題解決能力、特に顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
• Gitなどのバージョン管理システムの利用経験

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
• 情報技術やプログラミング技術の基礎
• 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

歓迎条件

• 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
• 最新論文の調査・読解およびサーベイ資料作成能力
• Rustによる開発経験
• 数理最適化（連続最適化・離散最適化・組合せ最適化等）の専門的知識・経験または実績
• SQLを用いたデータ加工経験
• データ加工処理の全体像の設計・構築・運用経験
• GCP等クラウド環境でのデータハンドリング

選考フロー

選考フローの手順

1. カジュアル面談
2. 1次面接
3. 2次面接
4. オファー面談

※コーディングテストを実施する場合がございます。
※選考フローは変更になる場合がございます。

採用情報

• 企業名

  キャディ株式会社

• URL

  https://corp.caddi.jp/

• 募集職種

  データサイエンティスト

• 所在地

  東京都台東区蔵前1-4-1

• 郵便番号

  〒111-0051

• 勤務時間

  09:00 ~ 18:00
  フレックスタイム(コアタイム11:00～16:00) / 休憩1時間含む / 時間外労働あり

• 休日・休暇

  - 土日 - 祝日 - 年末年始 - 夏季休暇 - 年次有給休暇 - 慶弔休暇 - 入社時特別休暇（入社後半年未満でも3日間まで有給休暇取得可）

• 給与

  年収 500万〜1,200万
  試用期間：原則3ヶ月 / 正社員または契約社員での採用となります

• 福利厚生

  - フルリモート可 - 希望スペックのPC・ディスプレイ支給 - サーバ代支給（月1万円まで） - 交通費全額支給（月3万円まで） - 子ども手当（18歳未満のお子様の扶養1人あたり月1.5万円支給） - 結婚、出産時の特別休暇、お祝い金 - 引越補助 - 書籍購入全額負担 - 語学学習支援 - 社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金）

• 事業内容

  いわゆる”マッチングサービス”ではない、金属加工製品の自動見積・受発注プラットフォーム「CADDi（キャディ）」の運営を行っています。
  事業および、開発に関する情報については、こちらに詳しくまとめておりますので、よろしければご一読いただければと思います。
  https://corp.caddi.jp/recruit/eng
  
  また、会社情報に関しては、こちらもご覧いただけますと幸いです。
  https://speakerdeck.com/caddi_eng/caddi-recruit-202008?slide=2

• 企業概要

  国内だけでも120兆円の市場規模がある製造業界（調達領域）において、様々なプロセスのアップデートに取り組んでいます。
  「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」というミッションを掲げ、2017年末に創業しました。
  
  製造業における日本初の受発注プラットフォームを展開し、世界中のあらゆるメーカーが得意分野に注力でき、フラットに繋がる。
  モノづくり企業や産業全体が持つポテンシャルを最大限引き出す、世界的インフラを創りたいと考えています。

※記載のない労働条件の詳細については企業にご確認ください