想定年収
340～1,600万円
勤務地
東京都
事業内容
【製造業の受発注プラットフォーム『CADDi』の運営】累計資金調達99.3億円！！
『CADDi』は、製造現場で扱われる図面をアップロードすると、部品の製造原価を自動的に算出し見積もりを提示。受注が成立すれば、最適な加工工場に発注するという仕組みです。裏側には、全国の約100の協力加工会社（町工場）の原価テーブルや得意分野といった情報データベースがあるので、相見積もりを取ることなく確定発注が行えます。『CADDi』のイノベーションは、まず図面データを解析し、必要な加工工程を割り出して価格を算定するアルゴリズムの開発（特許出願中）。これによって、従来は2週間程度かかることもあった見積もりを瞬時に提示できるようにしました。
『CADDi』は、製造現場で扱われる図面をアップロードすると、部品の製造原価を自動的に算出し見積もりを提示。受注が成立すれば、最適な加工工場に発注するという仕組みです。裏側には、全国の約100の協力加工会社（町工場）の原価テーブルや得意分野といった情報データベースがあるので、相見積もりを取ることなく確定発注が行えます。『CADDi』のイノベーションは、まず図面データを解析し、必要な加工工程を割り出して価格を算定するアルゴリズムの開発（特許出願中）。これによって、従来は2週間程度かかることもあった見積もりを瞬時に提示できるようにしました。
会社特徴
【総額80.3億円のシリーズB資金調達を実施】
シリーズBラウンドで総額80.3億円の資金調達を実施しました。今回調達した資金は、グローバルも含めた人材採用やCADDiの開発、そして新規事業に投資する予定です。これにより、受発注にとどまらず、設計から製造・物流・販売までのバリューチェーン全体のDXを加速し、製造業のデジタル化におけるデファクト・スタンダードを構築することで、2030年までに１兆円規模のグローバルプラットフォームになることを目指します。
※今回の増資により、累計調達額は99.3億円となりました。
シリーズBラウンドで総額80.3億円の資金調達を実施しました。今回調達した資金は、グローバルも含めた人材採用やCADDiの開発、そして新規事業に投資する予定です。これにより、受発注にとどまらず、設計から製造・物流・販売までのバリューチェーン全体のDXを加速し、製造業のデジタル化におけるデファクト・スタンダードを構築することで、2030年までに１兆円規模のグローバルプラットフォームになることを目指します。
※今回の増資により、累計調達額は99.3億円となりました。
仕事内容
キャディには、受発注や製造工程のプロセスの中で生れまた大規模なデータがあります。一連のプロセスに紐づく全てのデータを活用することが、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。
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。
【具体的には】
・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 PipelineやKubernetes上での開発環境の整備、運用
・社内のデータに関する課題のヒアリング、活用のための要件を満たせるタスク定義
・Data LakeやFeature Storeなど、データを蓄積する基盤の構築
・BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進
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。
【具体的には】
・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 PipelineやKubernetes上での開発環境の整備、運用
・社内のデータに関する課題のヒアリング、活用のための要件を満たせるタスク定義
・Data LakeやFeature Storeなど、データを蓄積する基盤の構築
・BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進
キャディ株式会社募集概要
勤務地
東京都台東区
給与詳細
経験・能力を考慮し、当社規定のグレードごとの給与レンジに応じて決定 ※給与改定は原則年2回
応募資格
・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
・MLOps、SREに関連した3年以上の業務開発経験
・GCP、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
【歓迎】
・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
・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
・Hadoop、Sparkなどの分散処理技術にを用いた開発、運用経験
・Opensearchなどの全文検索エンジンの開発、運用経験
・MLOps、SREに関連した3年以上の業務開発経験
・GCP、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
【歓迎】
・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
・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
・Hadoop、Sparkなどの分散処理技術にを用いた開発、運用経験
・Opensearchなどの全文検索エンジンの開発、運用経験
勤務時間詳細
就業時間：9:00～18:00
休日休暇
慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 看護・介護、リフレッシュ休暇<br>
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険 健康診断・婦人科検診費用負担、人間ドック
通勤手当 子ども手当、結婚 / 出産休暇&お祝い金、ものづくり体験、書籍購入費全額負担語学学習支援<br>
通勤手当 子ども手当、結婚 / 出産休暇&お祝い金、ものづくり体験、書籍購入費全額負担語学学習支援<br>
採用人数
若干名
