400万人が利用する会社訪問アプリ

  • MLエンジニア
  • 3エントリー

Machine Learning Engineer

MLエンジニア
中途
3エントリー

on 2024/10/20

110 views

3人がエントリー中

Machine Learning Engineer

オンライン面談OK
東京
中途
海外進出している
東京
中途
海外進出している

小橋 あき

スタンフォード大学・大学院にて電子工学を専攻。世界最大の軍事企業であるロッキード・マーティン米国本社で4年超勤務。ソフトウェアエンジニアとして衛星の大量画像データ処理システムを構築し、JAXAやNASAも巻き込んでの共同開発に参画。その後、クアルコムで半導体セキュリティ強化に従事した後、アップル米国本社に就職。ハードウェア・ソフトウェアの両面からiPhone、iPad、Apple Watchの電池持続性改善などに従事した後、シニアエンジニアとしてAirPodsなど、組み込み製品の開発をリード。2017年11月に、キャディ株式会社を加藤と共同創業。

【創業ストーリー/CTO】テクノロジーで、製造業に関わる人、みんなを幸せにしたい

小橋 あきさんのストーリー

山下 裕晃

キャディ株式会社で図面データ活用クラウドサービス Drawerの新規 新規事業であるプラント向けの受発注ビジネスの基盤システムの立ち上げを行なっています。 ビジネス側と強くタッグを組みつつもエンジニアは1人という状況で、会社最大の事業部全部の基盤システムを一気に立ち上げるということもあり、全てに少しずつリソースを張るのではなく、ローコードツールを使って即座に組み上げられる部分では積極的に用いたり、既存システムを導入をしたりすることでベース部分を早期に押さえつつ、複雑なロジックが必要なバックエンドに開発リソースを集中投下する、など濃淡をつけてPJを推進しています。 それ以前はバックエンドエンジニア兼DevOpsエンジニアとして、SCM管理システムや図面管理システム、製作パートナーとの連携システムの開発などを行なっていました。 使用言語はRustやTypeScript、Kotlinで、DDDを意識した開発を行なっていました。 インフラ面では、Terraform, k8s, Kustomize, CircleCI + Orbs を用いて、 インフラコードによる環境構築及びGitOpsの考えを取り入れたCI/CD基盤の構築などを行ってきました。 --- (以下前職) 株式会社SHIFTで、サービス企画・設計・開発をしていました。 【サービス開発】 サービス内容としては、テスト工程の大幅な削減と、それを実現させるために必要なスキルセットの低減を目的とした 「自動テストを自動で生成・実行・結果のレポーティング」を行うサービスです。 これは、元々、DevOpsエンジニアとして開発フローの改善に取り組んでいくなかで、 自分が関わった会社だけは良くすることが出来ても、多くの会社にこのDevOpsという考えや効果を広めるためには誰もが使えるサービスに落とし込む必要あると考え、自ら企画・開発、そして初期顧客の獲得まで行い社内サービスとして立ち上げを行いました。 現在は、引き続きプロダクトの設計・開発を行いながら、オフショア先のチーム管理(英語で行なっています)や、導入を行う際の営業支援から現場への導入サポート、社内外へのDevOpsの概念普及のための勉強会・公演まで幅広く行なっています。 公開されているものとしては、会社を代表してJaSSTというカンファレンスで登壇しています。(3年連続で登壇してます) http://jasst.jp/symposium/jasst19tokyo/pdf/F6.pdf http://jasst.jp/symposium/jasst18tokyo/details.html#D6

「当たり前を守りたい」DevOpsエンジニアとして社会のインフラになれる事業を創る

山下 裕晃さんのストーリー

高藤 謙佑

元々は上場企業のグループ会社で上流工程から下流工程へIT開発に関わる全般並びにマネジメントを業務を経験。様々な開発手法や言語を学ぶうちに業務がつまらなく感じたため、現職へ転職。 現職では元々稼働していたシステム全般を全て設計を見直しマイクロサービスアーキテクチャをベースにPython/Typescriptを利用したシステムへ刷新。 各種機能の設計だけでなく実装も行なっています。 Pythonに関しては社内で利用するIoC Containerを内包するFrameworkの開発など会社の基幹部分に寄与してきました。 プロダクトのDomainの設計から実装 (コアビジネスロジックの実装 / REST API / Message Queuing を使ったDomain Event連携)をHaskellで実装 (Haskell + RabbitMQ + PostgreSQL(Aurora) + MySQL(Aurora)) 型プログラミング知識を得ること、安定的かつ高速な処理を実現することを目的としてHaskellやRustを利用したサービスの実装を個人的に行っています。 現在はキャディ株式会社でバックエンドエンジニアとして勤務

「現場とテック」両輪のバランスが大事。経営視点を持った”俯瞰型”エンジニアとして、120兆円の社会課題解決に挑む。

高藤 謙佑さんのストーリー

山田 圭一

キャディ株式会社にバックエンドエンジニアとして入社後、 事業のスケールを支えるためのプロダクト開発に注力しています。 バックエンドだけでなく、フロントエンドやインフラなど広く開発運用行っています。 ■やってきたこと 2011年4月、株式会社サイバーテックに入社。主にJavaやPHPを使った受託開発や保守を担当する。 2013年2月、株式会社コロプラに転職。バックエンドエンジニアとして、10個以上のスマートフォン向けアプリ開発に従事。新作開発から運用まで一通りの開発を行いながら、リーダーとしてマネジメントも経験。 2019年9月、キャディ株式会社に転職。フロント・バックエンド・インフラと横断的に携わり、2つのプロダクトの立ち上げと運用に従事。 2021年7月、Platform Teamを組成。組織横断で活動し、新規サービスの立ち上げサポートや標準化の推進。また、チームの目標設定や評価改善、採用活動などのマネジメント全般を行っている。

キャディ株式会社のメンバー

スタンフォード大学・大学院にて電子工学を専攻。世界最大の軍事企業であるロッキード・マーティン米国本社で4年超勤務。ソフトウェアエンジニアとして衛星の大量画像データ処理システムを構築し、JAXAやNASAも巻き込んでの共同開発に参画。その後、クアルコムで半導体セキュリティ強化に従事した後、アップル米国本社に就職。ハードウェア・ソフトウェアの両面からiPhone、iPad、Apple Watchの電池持続性改善などに従事した後、シニアエンジニアとしてAirPodsなど、組み込み製品の開発をリード。2017年11月に、キャディ株式会社を加藤と共同創業。

なにをやっているのか

ものづくりの業界はグローバルで2000兆円以上の巨大なマーケットにも関わらず、 100年以上イノベーションが起きてない産業です。 私達はものづくり産業において、 これまで世界の誰も解けなかった問題を解決し、 そのポテンシャルを解放します。 (参考) ・プロダクトが何かを変える瞬間に立ち会うこと https://note.com/yosukeshirai/n/n060824de8982 ・至誠とテクノロジーで、モノづくり産業を変えよう。/キャディ創業3年記|note https://note.com/yushirodesu/n/n412ac5846d2c
CADDi Drawerを中心に様々な新規プロダクトをプラットフォーム上に開発/展開しています。
展示会でのブース出展なども通じて大手メーカーの顧客獲得も行っています。
グローバル4拠点に拡大し、世界中で使われるプロダクトを目指して開発を進めています。
創業7期目を迎えた弊社も、既に従業員が500名を超えております。
2023年7月には、シリーズCラウンドで総額118億円の資金調達を実施。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。

なにをやっているのか

CADDi Drawerを中心に様々な新規プロダクトをプラットフォーム上に開発/展開しています。

展示会でのブース出展なども通じて大手メーカーの顧客獲得も行っています。

ものづくりの業界はグローバルで2000兆円以上の巨大なマーケットにも関わらず、 100年以上イノベーションが起きてない産業です。 私達はものづくり産業において、 これまで世界の誰も解けなかった問題を解決し、 そのポテンシャルを解放します。 (参考) ・プロダクトが何かを変える瞬間に立ち会うこと https://note.com/yosukeshirai/n/n060824de8982 ・至誠とテクノロジーで、モノづくり産業を変えよう。/キャディ創業3年記|note https://note.com/yushirodesu/n/n412ac5846d2c

なぜやるのか

2023年7月には、シリーズCラウンドで総額118億円の資金調達を実施。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。

【モノづくり産業のポテンシャルを解放する】 モノづくりに携わるすべての人が、本来持っている力を最大限に発揮できる社会を実現する。 そのために私たちは、産業の常識を変える「新たな仕組み」をつくります。 現在ここでは、非常に多くの力が埋もれたままになっています。 見積業務や管理業務に忙殺される、営業力が足りない、情報やネットワークが乏しい。 あらゆる理由によってがんじがらめにされ、本来の開発力や技術力を発揮しきれていません。 こうした縛りをほどくことで、各企業のポテンシャルを解放。 産業全体に大きな力を生み出し、豊かにすることが私たちの使命です。 小さな町工場も、歴史ある大規模メーカーも、創立まもないベンチャーも。 すべてのモノづくり企業が強みを活かして輝き、新たな価値がたくさん生まれる。 そんな未来を切り開くために、私たちは挑み続けます。 (参考) 【CADDi Drawer】Brand movie「会社も、自分も、変わることができる」 https://youtu.be/t_kPudq7UW8?si=zwY1x8iEqkgqZ3rl

どうやっているのか

グローバル4拠点に拡大し、世界中で使われるプロダクトを目指して開発を進めています。

創業7期目を迎えた弊社も、既に従業員が500名を超えております。

【CADDi VALUES】 ◆ もっと大胆に / Think Big ◆ 卓越しよう / Be Distinctive ◆ 一丸で成す / As One ◆ 至誠を貫く / Uphold Integrity 【ものづくり産業に革命を起こすAIデータプラットフォーム】 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等の技術を用いて構造化し、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。 また2024年に販売を開始した「CADDi Quote」は、調達の見積業務においてデータとAIによって革命的な効率化を実現しました。 既に国内の大手メーカー様に幅広くご活用いただいており、リリースから現在までの約2年間では日本の歴史上類を見ないスピードで売上を拡大しております。 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、代表の加藤もUSに常駐するなど、グローバルでの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、組織づくりに一緒に取り組む仲間を募集しています。 (参考) キャディ、製造業AIデータプラットフォームとしての、第二章。 https://note.com/yushirodesu/n/n604bcca89964

こんなことやります

## 業務内容 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。 【業務例①】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②】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③】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 ## 必須要件 - 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 ## 歓迎要件 - 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
0人がこの募集を応援しています

    0人がこの募集を応援しています

    話を聞きに行くステップ

    1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
    2. 会社からの返信を待つ
    3. 話す日程を決める
    4. 話を聞きに行く
    募集の特徴
    オンライン面談OK

    会社情報

    2017/11に設立

    535人のメンバー

    • 海外進出している/
    • 1億円以上の資金を調達済み/
    • 3000万円以上の資金を調達済み/

    東京都台東区浅草橋4-2-2 D'sVARIE浅草橋ビル(総合受付6階)