Machine Learning Engineer

最寄駅

【東京本社】 各線 浅草橋駅から徒歩5分 都営地下鉄各線 蔵前駅から徒歩5分 【関西サテライトオフィス】 JR東西線 北新地駅から徒歩3分 大阪メトロ谷町線 東梅田駅から徒歩5分 京阪電鉄中之島線 大江橋駅から徒歩6分 ※リモートワークをベースとしています 【勤務地変更の可能性】なし

業務内容

【業務内容】
Machine Learning Engineer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。

▼業務例
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。
※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

【得られる経験】
・熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い技術的課題に挑戦する経験
・機械学習に加え、ソフトウェア領域など幅広い領域に精通したメンバーと共に仕事をする経験
・技術をどのようにビジネスとして価値展開するかまで踏み込んで課題解決をする経験
・MLOpsやプロダクトマネジメントのメンバーとも距離が近く、will次第で仕事の幅を広げることができる

【チームについて】
CADDi DRAWER Groupでは、現在は約40名のエンジニアが開発に携わっています。
チームの構成はTeam Topologiesをベースにしており、組織には以下のような特徴があります。

チーム構成：
機能開発、機械学習／アルゴリズムモデル開発、MLOps、データパイプライン開発、Enabling（QA・SRE）など9チーム（1チーム3-6名程度）に分かれて活動しています。

多国籍な組織：
開発メンバーのうち2割は海外（アジア、ヨーロッパ、北米など）出身メンバーです。一部チームでは英語をメインとしたコミュニケーションが行われていたり、重要な会議は日本語／英語両方で開催するなど、多国籍なメンバーが活躍できる組織づくりに挑戦しています。
CADDi におけるML／ML Opsの役割については、こちらをご参照ください

【働き方】
▼働く場所について
リモートワークをベースとしています。
メンバー同士の交流を目的として、週1回程度の出社推奨日や週に1～2回程度のオフサイトミーティングを設けています。
詳細はチームにより多少異なりますので、面談や面接にてご質問ください。
中部・関西・九州など、首都圏以外在住のメンバーも複数名活躍しています。
出社を希望される場合、いつでもオフィスを使っていただくことも可能です。

▼働く時間について
フレックスタイム制（コアタイム11:00～16:00）
※働き方にするご質問がございましたら、採用プロセスの中でお気軽にご相談ください。

【利用言語】
▼下記はプロダクト開発チームの開発環境のため、Machine Learning Engineerが利用する開発環境は必要に応じて決定します
フロントエンド：HTML、CSS、TypeScript
バックエンド：Rust、TypeScript、Python
フレームワーク・ライブラリ
フロントエンド：React、Apollo、Next.js、WebGL、WebAssembly
バックエンド：Rust（Tokio、tonic、Disel、axum、SeaORM）、Node.js （Express、Fastify、NestJS）、PyTorch
インフラ：Google Cloud、Google Kubernetes Engine、Istio
データベース：PostgreSQL、Firestore
API：GraphQL、REST、gRPC
認証：Auth0
開発ツール：GitHub、GitHub Copilot、Github Actions、Terraform、Figma、Sentry、Datadog、Storybook
コミュニケーションツール：Slack、Discord、JIRA、Miro

【業務変更の可能性】なし

応募条件

【応募資格（必須）】
・機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識
・機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する業務経験
・機械学習、統計のモデルの精度改善の経験
・PythonまたはRustを用いたWebサービスに関わるAPIの開発、運用経験
・Google Cloud、AWSなどクラウドサービスを利用した業務経験
・Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 ・Git、CI／CDを用いたチーム開発、運用経験

【応募資格（歓迎）】
・GPUを用いたデータ処理の経験（CUDA、OpenCL、cudf、CuPyなど）
・Vertex Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどのデータパイプライン技術を用いた開発経験
・Kaggleなどのデータ分析コンテストにおける複数回の入賞経験
・機械学習、データサイエンス分野における主要学術誌での論文執筆経験
・数値最適化手法のビジネス上の課題に対する活用経験
・フロントエンド、バックエンドに関わるWebサービス開発経験 ・分散処理に関する開発・運用経験

【求める人物像】
・キャディのミッション「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」に共感する方
・未経験の技術や物事に対して貪欲に学び挑戦する姿勢がある方
・本質的な課題に向き合い、当事者意識をもって解決に向けた行動ができる方
・変化が早く不確実性の高い状況において、前向きな姿勢と建設な議論を通じて業務を遂行できる方
・相手のコンテキストや解像度に配慮し、他者をリスペクトする姿勢でコミュニケーションや議論ができる方

こだわりポイント

女性が活躍、学歴不問、即日スタート、経験者優遇、在宅勤務、駅から徒歩5分以内、10時以降出社OK、フレックスタイム制、週休2日制、土日祝日休み、交通費支給、社会保険完備、家族手当、育児支援制度、ストックオプション制度、研修あり、その他特別制度あり

受動喫煙防止情報

屋内受動喫煙対策：なし

案件番号

502934282