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■募集背景
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、調達・製造のワンストップパートナー「CADDi MANUFACTURING」とサプライチェーンにおけるデータをアセット化するプロダクト「CADDi DRAWER」の2事業を展開しています。
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の技術により構造化し様々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、2023年からは海外（アメリカ・ベトナム）での販売も開始しました。
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。その先にお客様のワークスタイルや文化を変革し、製造業全体の改革につなげていきたい。そのような世界を一緒につくっていくための仲間を募集しています。
■業務内容
MLOps Engineerは、Machine Learning 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。また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進を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。
機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、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
VertexやArgo Workflow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コストの最適化
モデリング担当者、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MLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上での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モデルの作成など、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。
参考URL：
▼サプライチェーンに始まる、グローバル製造業の再進化。キャディ創業5年記（CEO加藤）
https://note.com/yushirodesu/n/n88f2399dcfc8
▼プロダクトが何かを変える瞬間に立ち会うこと（CADDi DRAWERプロダクト責任者白井）
https://note.com/yosukeshirai/n/n060824de8982
▼製造業のベテランに倣い、ベテランを超えるプロダクト開発（テクニカルプロダクトマネージャー今井）
https://note.com/imaimai/n/n5b1578e3cf98
▼共同創業者であるCEO加藤・CTO小橋からのメッセージ
https://www.youtube.com/watch?v=kkH5gnRxexc
▼CADDi Tech採用サイト
https://recruit.caddi.tech/
▼CADDi TECH BLOG
https://caddi.tech/
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
チームについて
CADDi DRAWER Groupでは、現在は約50名のエンジニアが開発に携わっています。
チームの構成はTeam Topologiesをベースにしており、組織には以下のような特徴があります。
チーム構成：機能開発、ML/MLOps、データパイプライン開発、Enabling（QA・SRE）など9チーム（1チーム3-6名程度）に分かれて活動しています。
多国籍な組織：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。
CADDi におけるML/MLOpsの役割については、こちら（https://levtech.jp/media/article/interview/detail_276/）をご参照ください
メンバー紹介（https://recruit.caddi.tech/member）
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
※特に関係するものを太字にしています