포지션 상세

このポジションはLAPRAS Global Bridgeの案件であり、勤務地は日本です。
履歴書などの提出書類は日本語で提出願います。
이 포지션은 LAPRAS Global Bridge 채용건이라 근무지는 일본입니다.
이력서 등 제출 서류는 일본어로 제출 부탁드립니다.

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。

https://caddi.com/

주요업무

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

자격요건

・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

[キャディ株式会社] Machine Learning Engineer_근무지 일본

포지션 상세

주요업무

자격요건

기술 스택 • 툴

태그

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근무지역