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。
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。
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
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。
- 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
- 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
- JIRAによるチケット管理
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簡単1分登録(無料)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。
※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。
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