IT（PM・SE） - データサイエンティスト・データアナリスト
IT（PM・SE） - AI・MLエンジニア
技術系（機械設計・製造技術） - IoT・AI・データマネジメント

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。

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。

【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

【参考記事】
■ML/MLOpsエンジニア向け採用資料
https://recruit.caddi.tech/machinelearning
■CADDi AI Labの進化 R&Dから実用プロダクトへの旅路
https://speakerdeck.com/imaimai0/caddi-ai-labnojin-hua-r-and-dkarashi-yong-purodakutohenolu-lu-number-pmconf2023
■CADDiの機械学習モデル開発の流れと継続的な改善
https://caddi.tech/archives/4370
■CADDi DRAWER_ 仕組みで品質を作る図面解析
https://speakerdeck.com/imaimai0/caddi-drawer-shi-zu-midepin-zhi-wozuo-rutu-mian-jie-xi
■キャディ: 図面データ活用クラウドで Vertex AI を採用、多様で大量の図面を扱う AI 基盤を実現
https://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/caddie-vertex-ai-for-drawing-data-utilization-cloud
■Vertexで3ヶ月で作る運用可能なML API基盤
https://caddi.tech/archives/4123
■図面をデノイジングする技術について - 【ABEJA × CADDi】
https://speakerdeck.com/caddi_eng/tu-mian-wotefalseisinkusuruji-shu-nituite
■図面からの母材形状認識 - 【ABEJA × CADDi】
https://speakerdeck.com/caddi_eng/tu-mian-karafalsemu-cai-xing-zhuang-ren-shi-abejaxcaddi
■キャディ小橋CTO「1000ページの図面解析は機械学習でも大変だった」AI Lab“戦略的”組織変更の裏側
https://levtech.jp/media/article/interview/detail_276/

■休日：完全週休二日制, 土, 日, 祝日, GW, 夏季休暇, 年末年始

■応募資格（必須）
・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（日本語能力試験N2程度）

■応募資格（歓迎）
・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

■職種未経験者：不可