AIエンジニア・データサイエンティスト/3309

仕事内容: 【仕事内容】 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。 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。 【業務例】図面に対する画像認識システムの構築 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。 ・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 ・画像認識モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・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 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ 【業務例】CADデータに対する解析システムの構築 CADデータを解析し、CAD内の情報や3D形状情報から必要な情報を抽出する技術開発を行います。 ・CAD解析モデル・アルゴリズムの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成したCAD解析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 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・CADデータから情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ 【業務例】機械学習プロジェクトマネジメント 図面解析モデルをはじめとした機械学習モデル開発のプロジェクトマネジメントを行います。 ・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 ・プロダクトマネージャーと議論し、機械学習モデルのKPI詳細化・スケジュール合意 ・必要に応じてアノテーションを定義し、アノテーションチームと適宜連携しデータセット作成 ・図面解析・CAD解析に記載の業務例を自身 or チームの機械学習エンジニアとともに推進 【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

求める人材: 【必須条件】 ・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、Rust等を用いた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 ・日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力 ※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 【歓迎条件】 ・画像認識やOCR、3D解析に関連する業務経験 ・MLプロジェクトマネジメントやMLチームリードのご経験 GPUを用いたデータ処理の経験（CUDA、OpenCL、cudf、CuPyなど） ・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 ・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 ・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 ・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 （https://caddi.com/ja-jp/company/mission/） ・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

東京都台東区浅草橋4-2-2D'sVARIE浅草橋ビル総合受付6階 キャディ株式会社 勤務地: 〈勤務地〉 東京都台東区浅草橋4-2-2D'sVARIE浅草橋ビル　総合受付：6階 【アクセス】 JR浅草橋駅西口から徒歩2分・馬喰町駅から徒歩8分

年俸850万円～1200万円 給与: <給与> 想定年収：850万円～1200万円 月給： 賞与回数： 昨年度賞与実績： インセンティブ： 〈年収例〉 〈補足情報〉 入社時年俸は850万円～1200万円程度を想定 ※年収を12で割った金額を月額固定給として支給いたします。 昇給：年2回 試用期間：3ヵ月（この間の給与・待遇等に変わりはありません）

シフト制 勤務時間・曜日: 〈勤務時間〉 11:00~16:00 夜間勤務： 月間平均残業時間：

休暇・休日: 〈休日休暇〉 休日：土日祝休み 年間休日： 休暇制度：介護休暇、産休・育休、有給休暇、夏季休暇、年末年始休暇、特別休暇、リフレッシュ休暇、慶弔休暇 補足情報：◇完全週休2日制（土日祝） ◇年次有給休暇（入社6カ月経過後）・入社時特別有給（3日間） ◇夏季休暇（3日間、7～12月で自由に取得可能） ◇年末年始休暇（6日間） ◇看護・介護休暇（年間4日間まで）※ペットも対象 ◇リフレッシュ休暇（勤続5年ごとに連続5日） ◇慶弔休暇

【保険制度】 ・雇用保険 ・労災保険 ・健康保険 ・厚生年金 待遇・福利厚生: 〈福利厚生・諸手当〉 産休・育休、社会保険完備、交通費支給、健康診断 補足情報：◇ストックオプション制度あり ◇交通費実費支給 ◇子ども手当 ◇部活動支援費（1活動1500円/1名） ◇Teaming Offsite費用補助（5,000円/1名、Q1回まで） ◇チーム内交流の食事代補助（2,000円/1名、月1回まで） ◇異なるチーム同士の交流の食事代補助（3,000円/1名、月1回まで） ◇サーバー代補助（1万円/月まで、エンジニアが対象） ◇書籍購入支援 ◇外部研修受講費支給 ◇結婚お祝い金（5万円）、出産お祝い金 （10万円） ◇引っ越し補助金 ◇社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金） ◇PC支給 ◇健康診断・婦人科検診費用全額補助、人間ドック費用補助 ◇全社表彰や部署ごとのアワード ◇副業可

試用期間なし

その他: 有料職業紹介事業者名：株式会社LINKS 有料職業紹介許可番号：12-ユ-301208 本求人は株式会社LINKSにて採用支援をしている求人です。 本求人への応募によって、個人情報の取り扱い指針に同意した上で、株式会社LINKSに個人情報を提供するものとみなされます。 雇用形態: 正社員 給与・報酬: 8,500,000円 - 12,000,000円 年俸 平均所定労働時間（1か月当たり）: 160時間