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■募集背景
私たちキャディは「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AIデータプラットフォームCADDi」を展開しています。
2022 年にローンチした「製造業データ活用クラウド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。また、2024年にローンチした「AI見積クラウド CADDi Quote」は、調達部門における見積依頼、見積回収、相見積比較、見積査定までの一連のプロセスをワンストップで管理し、調達改善のためのデータを資産化することを可能にしました。
CADDiは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、T2D3を大きく上回るスピードで成長しています。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、グローバル展開も加速させています。
今後は更に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数十個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・データ種類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。
Data & Analysis組織では、既存チームの拡大・新チームの立ち上げを見込んでおり、それぞれの領域を牽引できるマネージャーを募集しています。
※こちらの求人もご覧ください：Engineering_Manager, 機械学習領域
（https://open.talentio.com/r/1/c/caddi-jp-recruit/pages/106449）
■所属組織と業務内容
Data＆Analysis部 AI for Applicationチームに所属。プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。
プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。
既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。
現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。
※Data＆Analysis部は30名程度の組織です。上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。（2025年4月時点）
■キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは
担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。
向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。
EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。
■動画で知る、キャディのマネジメント哲学
VPoE藤倉が、強い開発組織を創るためのマネジメント哲学を語ります。
本動画がキャディの開発組織が目指すマネージャーの役割や考え方をご理解いただく一助となれば幸いです。
https://www.youtube.com/watch?v=uriCLphLHos
■成長企業の開発組織デザイン
このポジションの面白さ・得られる経験
開発した機能や解析結果が、プロダクトの成長やビジネスの意思決定に影響を与える経験
難しい課題を熱量の高いメンバーと共に解いていく経験
データ分析、アプリケーション開発、MLOps、SREなど、多様な専門性を持つチームと連携しながらプロダクト開発を進める経験
産業構造を変革するプロダクトの開発を通して、社会に価値を提供する経験
グローバルで展開するプロダクトやグローバルにまたがる開発組織のスケールに貢献する経験
日本を代表とするスタートアップの元CTOなど経験豊富なメンバーと共に働く経験
■開発環境
フロントエンド:TypeScript,React,Next.js
バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS)
機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI
インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows
Event Bus：Cloud Pub/Sub
DevOps：GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry
Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco
API:GraphQL,REST,gRPC
認証: Auth0
開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook
コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence
【キャディについて】
100年以上イノベーションが起きてない製造業の調達領域を変革！
「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに掲げ、発注者と品質・納期・価格が最も適合する加工会社を選定し最適なサプライチェーンを構築し納品まで管理することのできる、独自開発の原価計算アルゴリズムに則った自動見積もりシステムを搭載した製造業の受発注プラットフォーム「CADDi（キャディ）を提供しています。
国内で120兆円にのぼる製造業の調達領域のDX（デジタル・トランスフォーメーション）を牽引し、より生産性の高い仕事に注力しながら発注側も受注側も利益を上げられる、新たな産業構造を構築します。