【週4リモート／自社AISaaS／製造業DX】機械学習エンジニア◆異次元のスピードで成長中のデータ活用企業

キャディ株式会社は、製造業のサプライチェーン改革を目指し、技術力とデータを活用したAIプラットフォームを提供する企業です。代表取締役はマッキンゼーでの豊富な経験を踏まえ、2017年にキャディを創業。「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」を使命に掲げ、特に調達の業務効率化や品質管理に関する課題解決に取り組んでいます。

主力プロダクトである『CADDi Drawer』は、図面データを資産化し、見積りや品質管理の効率化をサポートするAIプラットフォームです。わたしたちは、図面や見積りの自動化、情報の一元管理、業務効率の向上、DXが進まない製造業界の課題に対して、技術とデータを活用して再発明を予防し、企業の競争力を高めることを目指しています。

開発組織には、Kaggle Grandmasterや元CTOなど、各領域のエキスパートが集結。個々人の卓越した専門性が、組織としての強さの源泉です。現在、同時多発的なプロダクト開発が控えているフェーズを迎えており、これからジョインする大多数のエンジニアは開発の最前線に立ち、自ら創ったプロダクトで事業をつくり、売上をつくり、業界を変えていくことが求められます。

事業も組織も異次元のスピードで拡大している環境だからこそ、得られる成⻑機会が豊富です。日々打席に立ち続け、難しい意思決定を繰り返すことで、エンジニアとして飛躍的に成⻑できる環境が整っています。

【当社で働く魅力】
■圧倒的な市場規模×課題の大きさ
製造業の調達市場は国内120兆円、世界では2000兆円規模の巨大市場にもかかわらず、未だ大きなイノベーションが起きていません。当社はこの領域に真正面から取り組み、グローバル一兆円のプラットフォームとなることを目指しています。当社で働くことは、世界規模の調達領域の課題に対してグローバルスタンダードを創っていくことを意味します。

■リアルな世界をシステムに落とし込む難しさ×おもしろさ
当社は自社で調達部品の受発注～品質・納期・コスト管理・納品まで責任を持っておこないながら、システムの力を活用した業務改革をすすめています。
製造業のサプライチェーンや図面に関わる課題は複雑で多岐にわたり一筋縄にはいきませんが、だからこそ、その世界をシステムで表現する試みは奥が深く、おもしろ味があります。
また、自ら商流に入り込んでいるからこそ、製造業における課題感の解像度が高まり、ノウハウやデータがたまっていき、今後新たなビジネスを展開するチャンスも増えていきます。

■グローバル視点での仕事
前提として、製造業のサプライチェーンが国境をまたいでいること、製造業における課題は世界共通であるため、わたしたちが挑戦しているのは言語や文化の壁を超えて勝負しやすい領域だと考えています。
実際に2022年にベトナム・タイ、2023年にアメリカに拠点を設立。2024年からは代表の加藤が米国に住み市場開拓を行うなど、グローバル進出への本気度が高いです。
2024年3月には、米ファストカンパニー社が発表した「Most Innovative Companies 2024」に日本のスタートアップで唯一、製造業関連SaaSとしても唯一選出されました。

【柔軟な働き方】
フレックスタイム制とハイブリッド勤務（リモートワーク×出社）を採用しています。特に、毎週水曜日が「コミュニケーションデー」 として出社が推奨され、他の日はリモートでの業務に集中できるため、メリハリのある働き方が可能です。

機械学習エンジニアは、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、運用をおこないます。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。

①【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おこないます。
・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づくり
・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

②【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おこないます。
・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づくり
・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

③【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おこないます。
・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

【募集背景】
わたしたち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さまざま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。すで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。

■得られる経験
・熱量の高いメンバーとともに、難易度の高い技術的課題に挑戦する経験
・機械学習に加え、ソフトウェア領域など幅広い領域に精通したメンバーとともに仕事をする経験
・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
・MLOps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しだいで仕事の幅を広げられる

【働きやすい環境】
〈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（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）

〈成長サポート〉
■サーバ代補助（月1万円まで、エンジニアが対象）
■書籍購入支援
■外部研修受講費支給

〈健康管理〉
■健康診断、婦⼈科検診費⽤負担
■⼈間ドック費用補助
■インフルエンザ予防接種
■オフィスドラッグ

〈ライフイベント・ファミリー支援〉
■育児休業・介護休業（入社3カ月後から取得可能）
■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

〈その他取り組み〉
■CADDiAward：全社表彰や部署ごとのアワード
■週次全社MTG
■全社シャッフルランチ
■ものづくり体験
■組織健康度の継続的な改善
■副業OK（申請制／本業に支障が出ない範囲内で可能）