MLOps Engineer

最寄駅

各線 浅草橋駅から徒歩2分 JR総武本線 馬喰町駅から徒歩8分

業務内容

【募集背景】
私たちCADDiは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、製造業におけるデータプラットフォームプロダクト「CADDi Drawer」を展開しています。
2022 年にローンチした「CADDi Drawer」は、製造業の中でも最重要といわれる図面データを機械学習など様々な技術により構造化し多様な情報と結び付けることで、情報資産としての活用を可能にしました。既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、急成長中です。2023 年からは海外（アメリカ・タイ・ベトナム）での販売も開始し、グローバル展開も加速させています。

今後は、図面以外にも製造業の知見をテクノロジーによって再現・集約することで、部門や会社を超えた全体最適の実現を目指しています。
開発としては、データプラットフォームとしての機能強化、プラットフォーム上で動く複数の新規アプリケーション開発、飛躍的に増加するユーザー数・データ量に耐えうる基盤の強化など、取り組みたいテーマが数多くあります。
難易度が高くチャレンジしがいのあるプロダクト開発に一緒に取り組む仲間を募集しています。

【業務内容】
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やArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用
・推論・学習プラットフォームのコストの最適化
・モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化

CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。

【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
・ML Engineer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】
エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーがそれぞれ各種機能開発（図面活用・検索・見積等）、データ基盤開発、機械学習／MLOps、R＆D、Enabling（QA・SRE）、Securityなど、1チーム4〜6名程度×10数チームに分かれて活動しています。
「各チームの裁量とスピード感の担保」と「チーム横断での標準化による全体最適」の両立を目指し、チームトポロジーの考え方を取り入れた組織設計を行っています。
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。

【開発環境】
・言語
　- フロントエンド：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、Next.js、WebGL、WebAssembly
　- バックエンド：Rust（axum）、Node.js（Express、Fastify、NestJS）、※PyTorch
・インフラ：※Google Cloud、Google Kubernetes Engine、Anthos Service Mesh
・データベース・データウェアハウス：CloudSQL（PostgreSQL）、AlloyDB、Firestore、※BigQuery
・API：GraphQL、※REST、gRPC
・監視・モニタリング：Datadog、Sentry、※Cloud Monitoring
・環境構築：※Terraform
・CI／CD：※Github Actions
・認証：Auth0
・開発ツール：※GitHub、※GitHub Copilot、Figma、Storybook
・コミュニケーションツール：※Slack、Discord、※JIRA、※Miro、※Confluence
※特に関係するもの

【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Q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。

応募条件

【応募資格（必須）】
・Google Cloud、AWSなどクラウドサービスを利用したサービス開発、運用経験
・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
・Python、Rust、Go、Java、Scala、Kotlin、C++等によるアプリケーション開発経験
・日本語での流暢なビジネスコミュニケーションが可能な方
　- テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること
　- 例：日本語能力試験N2程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等

【応募資格（歓迎）】
・Vertex AI Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどを用いて機械学習パイプラインを開発した経験
・MLOps、SREに関連した開発経験
・ML 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改善・提供した経験
・大規模サービスでの負荷、スケーラビリティを考慮した開発経験
・Data LakeやFeature Storeなどの構築、運用経験
・Data-centricに機械学習モデルを改善するために、データ品質を高める施策を実施した経験
・BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進の経験
・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

【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
　- ML／MLOpsに必要な関連技術のキャッチアップに意欲的な方
・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

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、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：対策あり

喫煙対策：禁煙

喫煙に対する特記事項：無

案件番号

JN00381586