経験者募集！英語力を活かせるお仕事・在宅勤務OK の求人です！
アピールポイント！
【求人の特徴】
学歴不問・英語力を活かせる・即日スタート・経験者優遇・在宅勤務・駅から徒歩5分以内・10時以降出社OK・フレックスタイム制・週休2日制・土日祝日休み・交通費支給・社会保険完備・家族手当・育児支援制度・ストックオプション制度・その他特別制度あり
募集要項
| 職種 | Senior Software Engineer, Backend - Analysis Platform - |
|---|---|
| 仕事内容 | 【雇入れ直後】 【募集背景】 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。 【業務内容】 Backend Engineer（Analysis Platform）は、アプリケーション開発チームや機械学習モデル構築チームと協業し、機械学習、データサイエンスの技術成果をプロダクトへ継続的に提供するためのバックエンド基盤の構築、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るべく、データ収集パイプラインの構築やデータ活用の促進について、基盤の観点から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。 ・機械学習をシステムで利用するためのAPIやBatch基盤構築、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 ・同期／非同期基盤上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用 ・推論・学習プラットフォームのインフラコストの最適化 ・機械学習モデル構築の担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化 CADDiの Backend Engineer（Analysis Platform）は実プロダクトにおいて機械学習を利用するためのバックエンドの構築・運用をするご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成まで、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。 【このポジションの面白さ・得られる経験】 ・熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い技術的課題に挑戦する経験 ・機械学習をプロダクトで利用・運用するためのバックエンド構築・運用経験 ・バックエンド、インフラ、機械学習などの領域に精通した多様専門性を持つなメンバーと共に仕事をする経験 ・技術をどのようにビジネスとして価値展開するかまで踏み込んで課題解決をする経験 ・ML Engineerやプロダクトマネジメントのメンバーとも距離が近く、will次第で仕事の幅を広げることができる 【所属組織について】 ・CADDi Drawer開発組織のいずれかのチームへの配属を想定しています。 ・開発組織の全体像 - エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーがそれぞれ各種機能開発（図面活用・検索・見積等）、データ基盤開発、機械学習／MLOps、R＆D、Enabling（QA・SRE）、Securityなど、1チーム4~6名程度×10数チームに分かれて活動しています。 - 「各チームの裁量とスピード感の担保」と「チーム横断での標準化による全体最適」の両立を目指し、チームトポロジーの考え方を取り入れた組織設計を行っています。 - 開発メンバーのうち2割は海外（アジア、ヨーロッパ、北米など）出身メンバーです。一部チームでは英語をメインとしたコミュニケーションが行われていたり、重要な会議は日本語／英語両方で開催するなど、多国籍なメンバーが活躍できる組織づくりに挑戦しています。 【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 【働き方】 ▼働く場所について ・リモートワークをベースとしています。 - メンバー同士の交流を目的として、週1回程度の出社推奨日やQに1 2回程度のオフサイトミーティングを設けています。 - 詳細はチームにより多少異なりますので、面談や面接にてご質問ください。 ・中部・関西・九州など、首都圏以外在住のメンバーも複数名活躍しています。 ・出社を希望される場合、いつでもオフィスを使っていただくことも可能です。 ※働き方にするご質問がございましたら、採用プロセスの中でお気軽にご相談ください。 【変更の範囲】 なし |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 | 年収 7,000,000円 〜 12,000,000円 |
| 給与詳細（年収例）・手当 | 【年収】7,000,000円~12,000,000円 ※. 昇給あり 年2回 入社時年俸は700万円~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。 ストックオプション制度あり |
| 研修・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 |
| 待遇・福利厚生 | 【福利厚生】 ▼社員同士の交流支援 ・部活動支援費（1活動1500円／1名） ・Teaming Offsite費用補助（5000円／1名、Q1回まで） ・チーム内交流の食事代補助（2000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（3000円／1名、月1回まで） ▼成長サポート ・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 ▼ライフイベント・ファミリー支援 ・育児休業・介護休業（試用期間終了後から取得可能） ・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 ▼その他 ・PC支給 ・健康診断・婦人科検診費用全額補助、人間ドッグ費用補助 ・全社表彰や部署ごとのアワード 【交通費など】 交通費実費支給（1ヶ月3万円を上限としオフィス出社日数分を支給・遠方在住者は上限6万円／月を支給） 【諸手当】 子ども手当：18歳以下の扶養家族一人につき1.5万円／月 |
| 勤務地 | 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 |
| 通勤アクセス | 各線 浅草橋駅から徒歩2分 JR総武本線 馬喰町駅から徒歩8分 |
| 勤務時間 | フレックスタイム制 【コアタイム】11:00~16:00 |
| 休日・休暇 | ・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 |
| 応募条件 | 【必須要件】 ・Google Cloud、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 ・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 ・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N1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】 ・SRE、バックエンド開発、MLOpsに関連した開発経験 ・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 ・ML 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改善・提供した経験 ・BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進の経験 ・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 ・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 【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 ・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 ・Backend Engineer（Analysis Platform）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 |
| 受動喫煙対策 | 【屋内の受動喫煙対策】あり 【対策】禁煙 【特記事項】無 |