MLエンジニア/機械学習基盤によるデータ活用で製造業に変革を
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機械学習エンジニア

MLエンジニア/機械学習基盤によるデータ活用で製造業に変革を

キャディ株式会社キャディ株式会社
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給与・報酬:年収 500万円〜1,200万円想定稼働時間:09:00 〜 18:00
雇用形態:正社員勤務地:相談の上決定する

現状と課題

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。

お願いする業務

データサイエンティストと協業し,機械学習モデルが継続的にサービスに対して価値を提供できるよう,基盤の構築,保守,運用を行います

機械学習モデルの開発基盤の構築
  • GPU開発環境の構築

 - オンプレ・クラウド関わらず仕組みの設計  - コスト管理/障害対応/実験ログ管理

  • データセットサーバーの構築

 - データフロー設計  - ガバナンス設計および運用  - コスト管理/障害対応

  • サービスに対する機械学習モデルのデプロイ基盤構築

 - 継続的なデプロイメントの仕組みづくり  - ログ管理/障害対応

  • データサイエンティストが作成した機械学習モデルの既存アプリケーションへの適用および運用
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

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採用に関する条件

雇用形態

正社員

給与・報酬

年収 500万円〜1,200万円(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)

想定稼働時間

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)

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
    • Pythonによる開発経験
    • 機械学習基盤の開発・運用経験
    • GCP/AWSでの業務経験
    • Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
    • デプロイパイプライン設計・運用経験
    • データサイエンティストとの連携能力
    • Gitなどのバージョン管理システムの利用経験
    • CI/CDパイプラインの開発・運用経験
    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

    歓迎します✨

      • GPU処理を用いた開発経験
      • 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
      • Datadogの運用経験
      • 分散処理に関する開発・運用経験
      • Rustによる開発経験
      • 機械学習に対する基本的な理解
      • 機械学習モデルの開発・運用経験

      社内制度(待遇・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)

      勤務地

      相談の上決定する

      サービス内容について

      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

      選考フロー

      • カジュアル面談
      • 1次面接
      • 2次面接

      ※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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      キャディ株式会社

      https://corp.caddi.jp/

      所在地

      〒111-0051 東京都台東区蔵前1-4-1

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