求人番号：itlv000-010872
- 正社員
- 企業からのメッセージ
- 一部リモート
- 仕事内容
- 主な業務は、基盤の構築、保守、運用です。 ■目的：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にすること ■協業する人：データサイエンティスト ＜具体的な業務内容＞ ■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 【仕事の特色】 【プロダクトの魅力】 ■テクノロジーで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」 モノづくりが盛んな日本。この産業は、国内で180兆円規模を誇ります。その中でモノづくりを行っている多くのメーカー企業やサプライパートナー企業は、見積・管理業務に追われ、営業力不足、情報やネットワークが少ないといった理由で、なかなか身動きが取れない状況です。本来持っている開発能力や高い技術力を、思う存分には発揮できていません。 この状況を、多角的に解決していくことで、各企業が持っているポテンシャルをそのまま解放してあげることが同社の使命だと考えています。実現させるためには、デジタル化されていない領域を中心に、テクノロジーを駆使して、小さな町工場も大規模メーカーも、スタートアップのベンチャー企業も、それぞれの強みを活かしていく必要があります。そうすることで、新しい価値が次々と生まれ、各企業が、そこで働く人が、産業が輝きを増していくと考えているのです。そんな未来に、あなたの技術を使って行ってみませんか？ ■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」 モノづくり産業は、まだまだアナログな部分があります。図面の読解、製造原価の見積もりなど、人が判断する必要がある業務は、自動化を図ることができませんでした。そのため、人による作業が多く残っているのです。同社は、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。それは、たくさん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。こうしたものに対して何らかのパターン化を試みていこうとすることが、モノづくり産業のプロセス全体の改善につながっていくと信じて邁進している企業です。 上記以外にも、まだ活用されていないデータが業界にはたくさんあると確信しています。さまざま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に革命をもたらすことができると考えているのです。 ■大胆に挑戦し、卓越したいポイント 同社が挑戦している領域は、製造業の中の「多品種少量精算の調達」です。過去にイノベーションがあまり起きていない領域なので、課題が多く残っています。「前例がない」「解法が定まっていない」ということを、アルゴリズムで解決に導く。これが同社で仕事をする面白さであり、醍醐味です。 また、面白さはこれだけではありません。どのようなデータを活用したらイノベーションを起こせるのかを、考えながら行うことにもあります。その時に溜まっているデータだけを扱うのではなく、自分の発想を仕事に活かしていくことが可能です。 自分のスキルと発想で、データを積み重ねながら産業全体に変革を起こしていくことができます。 【配属予定チーム】 ・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】 ・利用言語：Python、R ・フレームワークやライブラリ：TensorFlow、PyTorch、scikit-learn ・インフラ：GCP、GKE ・データベース：BigQuery、PostgreSQL、Firestore ・開発ツール：GitHub、CircleCI、Jupyter Notebook、Google Colab、Sentry、DataDog ・コミュニケーションツール：Slack、Discord、JIRA
- 雇用形態
- 正社員
- 応募資格
- ・GPU処理を用いた開発・DockerやKubernetesなどのコンテナ技術の運用・再現性を重視したインフラ、Infrastructure-as-Codeの実践・Datadogの運用・分散処理に関する開発／運用・Rustによる開発・機械学習モデルの開発／運用・機械学習に対する基本的な理解
- 給与
- 【想定年収（概算）】500～1 000万円 （給与形態：月給） ■給与・評価等備考 ・給与：経験・スキル・年齢などを考慮の上、決定いたします。 場合によってはストックオプションを付与いたします。
- 福利厚生／諸手当
- ■保険制度 健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険 / 通勤手当 / 残業手当 / 慶弔休暇 / 年末年始 / 有給休暇 ■制度 1on1制度、書籍購入サポート、スナック・ドリンクフリー、Good practice sharing、出産祝い金、チームランチ制度、組織健康度の可視化、ストックオプション、好みの環境を支給、座り心地のいい椅子メンター制度、外部研修サポートCaddi Monthly Award、月次締め会、週次全体ミーティング ■福利厚生備考 ・1on1制度：月1回、チームリーダーやマネージャーと1対1で成長プランを描きます。・書籍購入サポート：スキルアップのために必要な書籍は全額会社負担で購入可能です。・Good practice sharing：週1回チームで集まって、お互いの良かったことをシェアします。 お互いに学び合いましょう。・出産祝い金：お子様が生まれたら、お祝い金として10万円を支給します。・チームランチ制度：週1回はチームでのランチ代を会社が全額支給いたします。仲間との交流を深めてください！・組織健康度の可視化：事業のKPI同様、組織についても健康度を可視化し、KPIとしてトラッキング・改善活動をしています。・好みの環境を支給：目安50万円程度まで。パソコン・ディスプレイ（何枚でも）・キーボード・マウス・メンター制度：別部署のメンターが付きます。 直属のメンバーじゃないからこそ、より深い相談ができます。・外部研修サポート：社外のセミナーの参加は自由！参加費を全額支給いたします。・Caddi Monthly Award：定期的にMVPを表彰しています。MVP受賞者には豪華景品も！・月次締め会：毎月1回会社の状況をシェアします。その後は、皆で打ち上げパーティー！
- 勤務時間
- 【勤務時間】09:00 ～18:00 フレックスタイム制 コアタイム11:00 ～16:00
【残業時間】10~30時間 - 休日／休暇
- 【年間休日数】125日
【休日制度】完全週休2日制（土・日）、祝、年末年始休暇、ゴールデンウイーク、慶弔休暇、有給休暇【休暇備考】・年間休日：120日以上 - 勤務地
- 東京都台東区
- 最寄り駅／アクセス
- 浅草橋駅 (東京都)
- 法人名
- キャディ株式会社
