キャディ株式会社

■仕事概要
【テクノロジーで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
国内180兆円規模とも言われるモノづくり産業では、多くのメーカー企業やサプライパートナー企業が、見積業務や管理業務に忙殺される、営業力が足りない、情報やネットワークが乏しい、など、あらゆる理由によってがんじがらめにされ、本来の開発力や技術力を発揮しきれていません。
こうした縛りを様々な側面から解決していくことで、各企業のポテンシャルを解放することが私たちの使命です。
そのためにはデジタル化されていない領域を中心として、テクノロジーを活用していくことで、小さな町工場も、歴史ある大規模メーカーも、創立まもないベンチャーも、すべてのモノづくり企業が強みを活かして輝き、新たな価値がたくさん生まれる。そんな未来にたどり着くために、あなたの技術を使ってみませんか？

【品質保証で「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
キャディはモノづくりのあらゆる側面を改善するためのソフトウェア開発を行っています。そのソフトウェアはキャディ内部のメンバーが利用するものもあれば、メーカー企業やサプライパートナー企業が利用するものもあります。提供しているソフトウェアが、利用者の負担を従来の1/10に減らすモノであったとしても、時々、動かなくなるだけで、それがユーザーにとってクリティカルなタイミングであれば、たちまち信用を失い、使ってもらえなくなります。継続的に価値の提供し続けるためには、機能だけでなく品質も重要であることをキャディは理解しています。
そしてキャディのソフトウェアは必ずしもITに精通した方々が使うものではありません。例えばパートナー企業ではモノづくりが主業務で我々のソフトウェアはそれをサポートするものです。単に高機能というだけではなく使い勝手や動作速度もユーザー体験を大きく左右します。キャディのQAエンジニアは、開発者と共に、そうした魅力的品質を向上する役割も担います。

■業務内容
キャディのビジネスオペレーションチームや、顧客、サプライパートナーの利用するシステムの品質保証を行います。

■職務内容
・キャディが開発するソフトウェアプロダクトの品質を保証する役割です
　- 要求される品質レベルの定義をプロダクトチームで行う
　- 対象システムの仕様を品質観点でレビューし改善の提案を行う
　- テスト計画、テスト設計、テスト実施を行う
　- 見つけた不具合を報告し対応策を開発者と議論する

■開発環境
・利用言語
　- フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript
　- バックエンド: Rust, Kotlin, TypeScript
・フレームワーク・ライブラリ
　- フロントエンド: React, Apollo, Next.js, styled-components, WebGL, WebAssembly
　- バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Diesel), Kotlin (Micronaut, Exposed), Node.js (Express, NestJS)
・インフラ: GCP, GKE
・データベース: PostgreSQL, Firestore
・API: GraphQL, REST, gRPC
・認証: Auth0
・開発ツール: GitHub, CircleCI, Figma, Sentry, DataDog, Storybook
・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro

■開発組織
・テクノロジー本部付き
　- 実務はプロダクト開発チームの一員として行います
　- エンジニアリングマネージャーによるサポート
　- 将来的に独立したQAチームを構成する計画です
・スクラムベースの開発サイクル
　- JIRAによるチケット管理

■必須スキル
・モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
・ソフトウェアテストの知識
・WebアプリケーションのQA経験
・適切な粒度と手法で、テスト設計を行えること
・不具合を適切に報告し、対策を議論するコミュニケーション能力
・Jiraなどのチケット管理ツールの利用経験

■歓迎スキル
・JSTQB ALTM/ALTAの保有
・複数チームに跨る大規模システムにおけるテスト戦略の策定経験
・テスト自動化に関する知識・経験
・探索的テストの知識・経験
・CI/CDに関する知識・経験
・スクラムチームで業務を行った経験
・Git/GitHubの利用経験
・ソフトウェアの開発経験

■求める人物像
【大胆に挑戦し、卓越したいポイント】
キャディのビジネスは急速に拡大しています。売上規模の拡大だけでなく、扱う領域がドンドン広がっています。創業当初は板金加工だけだったものが、今では装置一式やプラント一式をまとめて発注していただけるようになっています。当然、顧客やサプライパートナーの数も増え、並行して扱う受発注の数も今とは比べ物にならないレベルになります。仮にシステムが止まってしまった時の影響も、数億円の売上規模の時と数千億円の売上規模の時では大きく異なります。ビジネスが急速に拡大していく中でも、安定した品質でシステムを提供し続けられることが重要です。そのためには単に完成品のテストをするだけでは不十分で、より上流工程での品質の作り込みが求められます。
そしてもう一つの拡大の軸がグローバル化です。これまでの国内だけだったビジネスを日本以外にも広げ、海外の顧客やパートナーとの取引が始まります。言語だけではなく通貨の違いや商習慣、国ごとの規制の違いなどもシステムでサポートしていく必要があります。さらにビジネスだけでなく、開発の拠点という意味でもグローバル化を検討しています。世界各地で開発されるソフトウェアの品質を保証するというのは、これまでよりも一段複雑度が上がりますが、やりがいのある業務だと思います。

■選考で大事にしていること
・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感
・モノづくり産業の業務プロセス変革に対する興味
・未経験の技術への貪欲さ
・チームワークを大事に、考えやアイデアを積極的に共有できるか
・オーナーシップを持ってスピーディに課題に挑戦できるか

【テクノロジーで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
国内180兆円規模とも言われるモノづくり産業では、多くのメーカー企業やサプライパートナー企業が、見積業務や管理業務に忙殺される、営業力が足りない、情報やネットワークが乏しい、など、あらゆる理由によってがんじがらめにされ、本来の開発力や技術力を発揮しきれていません。

こうした縛りを様々な側面から解決していくことで、各企業のポテンシャルを解放することが私たちの使命です。

そのためにはデジタル化されていない領域を中心として、テクノロジーを活用していくことで、小さな町工場も、歴史ある大規模メーカーも、創立まもないベンチャーも、すべてのモノづくり企業が強みを活かして輝き、新たな価値がたくさん生まれる。そんな未来にたどり着くために、あなたの技術やスキルを使ってみませんか？

【キャディ初のSaaSプロダクトへの挑戦】
キャディは主に製造業エンタープライズ向けの特注部品の受注生産を請け負う事業を行っており、各開発チームはその業務を支える「受発注プラットフォーム」の開発を行っています。受発注プラットフォームはいくつかのシステムで構成されますが、社内向けシステムの部分も多く、システムそのものを販売するようなビジネスモデルはこれまで行っていませんでした。
そんなキャディが受発注プラットフォームでの知見や研究開発成果などを元に、新しいSaaSプロダクトを立ち上げます。それは製造業の調達領域に流通している2D図面、特に紙図面を元データとする図面画像データを、よりインテリジェントに管理できるサービスです。
これまでの知見や研究開発成果をフル活用していくものになると同時に、SaaS事業という事業としても大きなチャレンジになります。我々はこの事業を既存主力事業以上の大きなビジネスに育てたいと思っており、受発注プラットフォームの単なるスピンオフに終わらせないつもりです。
このような挑戦に一緒に取り組みたいエンジニアの方を募集しています。

■業務内容
・図面データ活用クラウドの設計・開発・運用
・図面データ活用クラウドのグロースに必要な機能改善
・顧客ヒアリング同行など、図面データ活用クラウドのグロースに必要な調査協力

■職務内容
・図面データ活用クラウドのフロントエンド開発
・図面データ活用クラウドのバックエンド開発
・図面データ活用クラウドに必要なデータパイプライン構築

■開発環境
・利用言語
　- フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript
　- バックエンド: TypeScript
・フレームワーク・ライブラリ
　- フロントエンド: React, Next.js
　- バックエンド: Firebase, Algolia, OpenSearch
・インフラ: GCP
・データベース: Firestore, CloudSQL, OpenSearch
・認証: Auth0, Firebase
・開発ツール: GitHub, CircleCI, DataDog
・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro

■開発組織
数名の図面管理SaaS開発チームに所属

■必須スキル
・図面管理SaaS事業のグロースへの興味
・Webアプリケーションのフルサイクル的な開発経験
・リレーショナルデータベースの利用経験
・2言語以上のプログラム言語の経験（フロントエンドも含む）
・AWS、GCP等のパブリッククラウドを利用した開発経験
・Git/GitHubを利用したチーム開発スキル

■歓迎スキル
・Rust、Scala等の強い静的型付け、関数型の要素のある言語での開発経験
・マイクロサービスの設計、開発、運用経験
・セキュリティ意識したウェブ開発経験
・大規模サービスの設計や開発の経験
・Docker等のコンテナ技術の利用経験
・Kubernetesを用いたサービスの運用経験
・BFFやGraphQLサーバーの開発または利用経験
・React、GraphQLなどを利用した Webフロントエンドアプリケーション開発スキル
・Webページの高速化および最適化の経験
・SSR、CSR、SSG、AMP、PWAなどを用いた開発経験

■語学力
英語：ビジネスレベル歓迎
日本語：ビジネスレベル

■求める人物像
【大胆に挑戦し、卓越したいポイント】
キャディ初のSaaSプロダクトとしてビジネス的な挑戦も大きいですが、セキュリティや負荷対応など外部向けSaaSとして技術的に抑えなければいけない箇所もたくさんあります。
一方、研究開発の成果を実用化していくプロダクトでもあるので、図面に対する研究開発チームと連携しながら、新しい図面管理や図面の検索体験を実現していくチャレンジがあります。

エンジニアリングマネジメントで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」

■仕事概要
【テクノロジーで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
国内180兆円規模とも言われるモノづくり産業では、多くのメーカー企業やサプライパートナー企業が、見積業務や管理業務に忙殺される、営業力が足りない、情報やネットワークが乏しい、など、あらゆる理由によってがんじがらめにされ、本来の開発力や技術力を発揮しきれていません。
こうした縛りを様々な側面から解決していくことで、各企業のポテンシャルを解放することが私たちの使命です。
そのためにはデジタル化されていない領域を中心として、テクノロジーを活用していくことで、小さな町工場も、歴史ある大規模メーカーも、創立まもないベンチャーも、すべてのモノづくり企業が強みを活かして輝き、新たな価値がたくさん生まれる。そんな未来にたどり着くために、あなたの技術やスキルを使ってみませんか？

【エンジニアリングマネジメントで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
キャディでは既に多くの製造案件を実際に行っていますが、製造案件に対して数多くの仮説検証を行いながら、同時にテクノロジーを開発している企業です。モノづくり産業の課題に対してどれだけ精度高く仮説検証できるか、そしてそれがテクノロジーによってどれだけ解決できるかが、モノづくり産業の構造変革につながると信じています。
それはエンジニアリングをどれだけあるべき姿にできるかという挑戦でもあるのです。我々はソフトウェアで世界を変えられると信じています。キャディの主なテクノロジーであるソフトウェアを、どのようなチームでどのように作るか、そしてそれをどのように予測し計画し実行するか、といったエンジニアリングに対するマネジメントが、キャディがそのミッションを本当に達成できるかどうかにとってのKey Success Factorの一つであることは間違いないでしょう。

■業務内容
・複数のエンジニアリングチームのマネジメント全般
- テックリードと協力・分担しながらのチームマネジメント
・エンジニアリング組織の組織改善や制度設計や改善

■職務内容
・以下の各開発チームにおけるエンジニアリングマネジメント
- 製造原価計算プロダクト
- 製造工程・サプライチェーン管理プロダクト
- 図面管理プロダクト
- 製造パートナー連携プロダクト
- その他、新規プロダクトも企画中
・各開発チームにおけるスクラムコーチング
・エンジニアリング組織における採用、育成、リソースマネジメント、
評価制度等の制度設計とその改善
・プレイングマネージャーとして開発を担当することも、場合によっては
エンジニアロールを務めることも可能

■開発環境
・利用言語
- フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript
- バックエンド: Rust, Kotlin, TypeScript
- データサイエンス: Python, R
・フレームワーク・ライブラリ
- フロントエンド: React, Apollo, Next.js, styled-components, WebGL, WebAssembly
- バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Diesel), Kotlin (Micronaut, Exposed), Node.js (Express, NestJS)
- データサイエンス: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
・インフラ: GCP, GKE
・データベース: PostgreSQL, Firestore
・API: GraphQL, REST, gRPC
・認証: Auth0
・開発ツール: GitHub, CircleCI, Figma, Sentry, DataDog, Storybook
・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro

■開発組織
・各開発チーム
- 4-5名のチームが中心
- チームに所属する、または横断ロールとして複数チームと関わる
- テックリードと連携しチームの開発をサポート
・スクラムベースの開発サイクル
- JIRAによるチケット管理

■必須スキル
・モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
・ソフトウェアエンジニア、システムエンジニアとしての職務経験
・課題設定および解決、コミュニケーション、ドキュメンテーション力などのビジネス基礎力
・エンジニアリングマネジメントの経験
（詳しくはカジュアル面談や選考プロセスの中でお伺いします）

■歓迎スキル
・エンジニアリングの技術広報なども含めた採用ファネルマネジメント経験
・大人数のソフトウェアエンジニアが関わるプロジェクトでのエンジニアリングマネジメント経験
・リモート勤務中心で働くチームでのリーダー経験、組織マネジメント経験
・Scrum Allianceの各種認定
・エンジニアリング組織や人事制度の設計や運営の経験

■求める人物像
【大胆に挑戦し、卓越したいポイント】
キャディは事業も組織も急成長しているスタートアップであり、エンジニアリング組織についても同様です。競争の激しいエンジニア採用市場で戦いながら、一方で組織としてもあるべき姿に近づけていかねばなりません。
また、事業成長に必要なテクノロジーをいかにして生み出すかという点においても解かれるべき課題が数多くあります。ビジネスサイドやプロダクトマネージャーとの連携を円滑に行いながら、各エンジニアのモチベーションを高め、テクノロジーによるムーンショットを目指して欲しいです。
組織として決まりきったものは何もありません。作るのは、あなたです。

データを活用し「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」

■仕事概要
キャディには、受発注や製造工程のプロセスの中で生れまた大規模なデータがあります。一連のプロセスに紐づく全てのデータを活用することが、モノづくり産業のプロセス全体の改善につながるとキャディは信じています。
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 PipelineやKubernetes上での開発環境の整備、運用
・社内のデータに関する課題のヒアリング、活用のための要件を満たせるタスク定義
・Data LakeやFeature Storeなど、データを蓄積する基盤の構築
・BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進

■必須スキル
・キャディのミッションである「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」ことへの共感
・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
・MLOps、SREに関連した3年以上の業務開発経験
・GCP、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

■歓迎スキル
・Vertex Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどのデータパイプライン技術を用いた開発経験
・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
・Hadoop、Sparkなどの分散処理技術にを用いた開発、運用経験
・Opensearchなどの全文検索エンジンの開発、運用経験
・Data LakeやFeature Storeなどの構築、運用経験
・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

■求める人物像
・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感がある
・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
・ミッション達成に関わる全ての事象に対してリーダーシップを発揮できる
・妥協を減らすための思考やプロセス改善ができる

データの力で「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」

■仕事概要
キャディには、受発注や製造工程のプロセスの中で生れまた大規模なデータがあります。一連のプロセスに紐づく全てのデータを活用することが、モノづくり産業のプロセス全体の改善につながるとキャディは信じています。
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
キャディが保有するパートナー様の図面画像を解析し、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。
・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発、CI/CDを用いたデプロイ
・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
・Deep Learningを用いた図面の分類モデルの構築、アノテーションの仕組み作り
・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
・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
・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化

【業務例2】サプライチェーンにおけるデータ分析
キャディは受発注における、加工会社の推薦や生産管理、物流拠点での受け入れなどのサプライチェーン構築、マネジメントを行っています。それらのデータを解析し、コスト削減やエコノミクス改善のための仮説立て、データ解析、仮説検証を行います。
・オペレーションの観察、ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築
・社内および顧客企業と連携した、データ収集、パイプライン構築、分析基盤構築のリード
・需要予測、在庫最適化等を目的とするデータ分析、最適化手法の開発
・実データのクレンジング、構造化、説明可能性の高いモデルの構築
・製造業に関わる外部変数の収集、分析

【業務例3】：調達フローにおける最適化アルゴリズムの適用
キャディが持つ流通、調達のフローや、実際のサプライパートナーの現場に対して、最適化アルゴリズムを適用し、コスト削減や業務の効率化を行います。
・キャディが持つ製造拠点内の業務フローのデータ化、収集、分析のための基盤構築
・画像解析技術やデータ分析、異常検知等の技術を用いた拠点業務の自動化
・顧客からの課題のヒアリング、タスク定義とシステム開発
・ヒューリスティクス、数理計画、機械学習などの複合的なアプローチを用いた調達フロー最適化
・IoTデバイスを用いた拠点や工場内のデータの収集、および活用プロジェクトの立案、推進

■必須スキル
・キャディのミッションである「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」ことへの共感
・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3年以上の業務経験
・機械学習、統計のモデルの精度改善の経験
・PythonまたはRustを用いたWebサービスに関わるAPIの開発、運用経験
・GCP、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

■歓迎スキル
・GPUを用いたデータ処理の経験（CUDA、OpenCL、cudf、CuPyなど）
・Vertex Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどのデータパイプライン技術を用いた開発経験
・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

■求める人物像
・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感がある
・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
・ミッション達成に関わる全ての事象に対してリーダーシップを発揮できる
・妥協を減らすための思考やプロセス改善ができる

アルゴリズムの力で「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」

■仕事概要
キャディが持つ図面や製造工程に関するデータは、非常に大きく複雑です。これらの一連のデータを解析し紐付けて活用することが、モノづくり産業のプロセス全体の改善につながるとキャディは信じています。
複雑なデータと課題に対し、精度が高くロバストなアルゴリズムを現実的な計算量で記述し、継続的にサービスとして提供できる豊富な知識と高い技術を期待します。
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。
・図面データ形状認識アルゴリズムの開発
・2D図面から様々な情報を抽出するアルゴリズム構築・検証
・CADデータから様々な情報を抽出するアルゴリズム構築・検証
・図面データを解析し製造工程を半自動で認識するアルゴリズムの開発
・図面ビューアでのレンダリングアルゴリズムの開発

■必須スキル
・キャディのミッションである「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」ことへの共感
・C++またはRustによる開発経験
・Git、CI/CDなどの開発ツールの利用経験

■歓迎スキル
・競技プログラミングの経験
・幾何学、代数学、集合論の基礎知識
・データ構造やアルゴリズム、計算量についての基礎知識
・3D及び2DのCAD・図面データを扱う開発の経験
・WebGL/OpenGL/Metalなどのグラフィックスライブラリを用いた開発経験
・C++テンプレートを用いたメタプログラミングの経験
・WebAssemblyを用いた開発経験
・画像処理タスクに対する直近3年以内の研究活動経験

■求める人物像
・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感がある
・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
・チームワークを大事に、考えやアイデアを積極的に共有できる
・オーナーシップを持ってスピーディに課題に挑戦できる

データで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」

■仕事概要
※上記画像は製造業のイメージです
【テクノロジーで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
国内180兆円規模とも言われるモノづくり産業では、多くのメーカー企業やサプライパートナー企業が、見積業務や管理業務に忙殺される、営業力が足りない、情報やネットワークが乏しい、など、あらゆる理由によってがんじがらめにされ、本来の開発力や技術力を発揮しきれていません。
こうした縛りを様々な側面から解決していくことで、各企業のポテンシャルを解放することが私たちの使命です。
そのためにはデジタル化されていない領域を中心として、テクノロジーを活用していくことで、小さな町工場も、歴史ある大規模メーカーも、創立まもないベンチャーも、すべてのモノづくり企業が強みを活かして輝き、新たな価値がたくさん生まれる。そんな未来にたどり着くために、あなたの技術を使ってみませんか？

【データで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
キャディには数多くの図面データや見積もりデータ、業務プロセスのデータが溜まっています。このデータをより活用しやすい形に変え、素早く仮説検証を回していくことで、モノづくり産業の課題に少しずつ答えを出していくことを目指しています。
キャディに溜まっているデータだけでなく、モノづくり産業には他にもまだ活用されきっていないデータがたくさんあるはずです。価値あるデータを見極め、データを活用できる状態にしていくことが、モノづくり産業を負債から解き放つことになるでしょう。

■業務内容
- DevOps/DBA領域
　- BigQuery,Firestore,PostgreSQLなどの構築、運用、パフォーマンス最適化
　- データベースのバックアップ、リストアなどの運用自動化ツールの開発
　- データベースの新バージョンや新機能の検証、導入
　- 分析基盤の設計、構築
　- 新機能検証，クエリチューニングを含む負荷対策，障害対応
- データエンジニア領域
　- 大規模データのテーブル設計、ETL開発、ETLジョブの保守・運用
　- データの保守、運用
　- データ利用者との要件定義、利用サポート

■職務内容
- 業務プロセスデータの基盤設計および構築
- 製造原価見積もりデータ
- 取引実績データ
- 製造管理プロセスデータ
- 各種プロダクトの利用状況データ
- 事業仮説や業務改善仮説を得るための基盤データの分析
- 各アルゴリズム担当と連携したデータ処理パイプラインの実現

■開発環境
- 利用言語
　- フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript
　- バックエンド: TypeScript, Rust, Kotlin
　- データサイエンス: Python, R
- フレームワーク・ライブラリ
　- フロントエンド: React, Apollo, Next.js, styled-components, WebGL, WebAssembly
　- バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Diesel), Kotlin (Micronaut, Exposed), Node.js (Express, NestJS)
　- データサイエンス: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
- インフラ: GCP, GKE
- データベース: PostgreSQL, Firestore
- API: GraphQL, REST, gRPC
- 認証: Auth0
- 開発ツール: GitHub, CircleCI, Figma, Sentry, DataDog, Storybook, Jupyter Notebook, Google Colab
- コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

■開発組織
- 各開発チーム
　- 製造原価計算プロダクト
　- 製造工程・サプライチェーン管理プロダクト
　- 図面管理プロダクト
　- 製造パートナー連携プロダクト
　- その他、新規プロダクトも企画中
- 各開発チームの運営
　- 4-5名のチームが中心
　- チームに所属する、または横断ロールとして複数チームと関わる
　- テックリードやエンジニアリングマネージャーによるサポート
- スクラムベースの開発サイクル
　- JIRAによるチケット管理

■必須スキル
- DevOps/DBA領域
　- モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
　- SQLの分析での利用経験
　- Linuxの基礎的知識
　- データベースの運用経験、またはデータベーススペシャリストの資格
　- データベースの状況監視や最適なパフォーマンスチューニングの経験
　- Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
　- パブリッククラウドの基礎的知識
　- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験
- データエンジニア領域
　- モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
　- SQLの分析での利用経験
　- Linuxの基礎的知識
　- テーブル設計、データの保守・運用経験（バッチ処理を含む）
　- Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
　- パブリッククラウドの基礎的知識
　- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験

■歓迎スキル
- ネットワークに対する基礎知識
- DockerやKubernetes等のコンテナ技術の運用経験
- 再現性を重視したインフラ、Infrastructure-as-Codeの実戦経験
- GCPを利用したシステムの運用経験
- BigQueryやApache Beamなどを利用したデータ分析基盤の構築・運用経験
- Datadogの運用経験
- Elasticsearchの運用経験
- RustやPythonやRによる開発または分析業務の経験
- データベースオペレーション自動化の開発経験
- マスターデータマネジメントの経験
- 事業側の制約とバランスを取りながら，データの一元化を推進した経験

■求める人物像
【大胆に挑戦し、卓越したいポイント】
キャディのプロダクトが増え、事業が成長するにつれて、多くのデータが溜まるようになってきました。一部ではそれを活用する動きがあるものの、モノづくり産業のポテンシャルを解放するには十分とは言えません。今後も成長を続けるプラットフォームとして、データの基盤と活用体制を見直す時期に来ています。
多くのユニコーン企業がそうであるように、データをどのように活用するか、そしてそれが再現性のある形になっているかは、事業成長のスピードに直結します。あなたの技術でキャディをデータで急成長する企業にしてみませんか。

【テクノロジーで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
国内180兆円規模とも言われるモノづくり産業では、多くのメーカー企業やサプライパートナー企業が、見積業務や管理業務に忙殺される、営業力が足りない、情報やネットワークが乏しい、など、あらゆる理由によってがんじがらめにされ、本来の開発力や技術力を発揮しきれていません。

こうした縛りを様々な側面から解決していくことで、各企業のポテンシャルを解放することが私たちの使命です。

そのためにはデジタル化されていない領域を中心として、テクノロジーを活用していくことで、小さな町工場も、歴史ある大規模メーカーも、創立まもないベンチャーも、すべてのモノづくり企業が強みを活かして輝き、新たな価値がたくさん生まれる。そんな未来にたどり着くために、あなたの技術やスキルを使ってみませんか？

【インフラ・基盤の構築・運用で「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
どんなに業務を変革するアプリケーションを開発したとしても、それを動かすインフラがなければ意味がありません。
予測と制御が可能で、伸縮性のあるインフラがあってこそ、アプリケーションの価値を最大化できるでしょう。
拡大と多様化を続けるアプリケーションを適切にサーブできるインフラ、そしてそれを実現するための仕組みやDevSecOpsはキャディにとって欠かせないものです。

また、キャディ自身の取引先や案件のカバー範囲は広がり続け、取引規模も急拡大を続けている中で、キャディが開発しているモノづくり産業向けの各種プロダクトは常に変化を求められています。
パブリッククラウドの可能性を十分に引き出しながら、ニーズに合わせて柔軟に、かつ安全で統制の効いたシステムをデリバリーすることが、急拡大するビジネスを支える基盤となります。

■仕事概要
キャディには、オペレーションチームや、顧客、サプライパートナーの利用するシステムが複数存在します。
開発チームがこれらシステムの開発・運用に集中できるように、セキュリティ・信頼性・可用性などの様々な側面でサポートすることで、キャディ全体の提供価値の最大化を図る必要があります。
Platform Engineerは、インフラストラクチャや基盤となるシステムの開発・運用を行うことや、システムをより高度に運用できるようにするための設計や支援を行います。
会社規模と関連システムの増加により表出する課題に向き合い、チームで協力しながら開発・運用・啓蒙活動を推進することを期待します。
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。
・デプロイ等の各種オペレーションを自動化するためのツールの活用、開発、運用、高度化
・障害検知やキャパシティプランニングのためのモニタリング環境の構築、運用
・技術スタックの標準化、共通化
・ミドルウェアの技術選定、検証
・アプリケーションやミドルウェアの運用、パフォーマンスの改善
・SLI/SLOの策定、運用

■開発環境
・利用言語
　- フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript
　- バックエンド: Rust, Kotlin, TypeScript
・フレームワーク・ライブラリ
　- フロントエンド: React, Apollo, Next.js, styled-components, WebGL, WebAssembly
　- バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Diesel), Kotlin (Micronaut, Exposed), Node.js (Express, NestJS)
・インフラ: GCP, GKE
・データベース: PostgreSQL, Firestore
・API: GraphQL, REST, gRPC
・認証: Auth0
・開発ツール: GitHub, CircleCI, Figma, Sentry, DataDog, Storybook
・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro

■必須スキル
・Linuxの基礎的知識
・Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
・パブリッククラウドの基礎的知識
・Webアプリケーションのバックエンド開発経験（静的型付け言語だと尚可）
・Git/GitHub等を利用したチーム開発スキル

■歓迎スキル
・Webサービスのフロントエンド開発、運用経験
・SREチームでの実務経験
・ネットワークに対する基礎知識
・Kubernetes等のコンテナ技術の運用経験
・再現性を重視したインフラ、Infrastructure-as-Codeの実戦経験
・GCPを利用したシステムの運用経験
・Datadog等のモニタリング基盤の構築・運用経験
・Elasticsearch/OpenSearchの運用経験
・50人以上規模のエンジニアリングチームの技術基盤やサービス安定化を担った経験
・分散システムの構築、運用経験
・社内向け、社外向けシステムにおける認可ポリシーの設計・運用経験
・セキュリティエンジニアとしての経験

■求める人物像
・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感がある
・Platform teamの行動指針への共感がある
・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
・チームワークを大事に、考えやアイデアを積極的に共有できる
・ オーナーシップを持ってスピーディに課題に挑戦できる

システムのバックエンドで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」

【テクノロジーで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
国内180兆円規模とも言われるモノづくり産業では、多くのメーカー企業やサプライパートナー企業が、見積業務や管理業務に忙殺される、営業力が足りない、情報やネットワークが乏しい、など、あらゆる理由によってがんじがらめにされ、本来の開発力や技術力を発揮しきれていません。

こうした縛りを様々な側面から解決していくことで、各企業のポテンシャルを解放することが私たちの使命です。

そのためにはデジタル化されていない領域を中心として、テクノロジーを活用していくことで、小さな町工場も、歴史ある大規模メーカーも、創立まもないベンチャーも、すべてのモノづくり企業が強みを活かして輝き、新たな価値がたくさん生まれる。そんな未来にたどり着くために、あなたの技術を使ってみませんか？

【システムのバックエンドで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
キャディがデジタル化・システム化しようとしているモノづくり産業は、未だ明確な型や解がない領域もたくさんあります。それを少しでも定義し、改善していくことが、モノづくり産業の業務そのものを明確化し改善していくことにつながります。そのためには変更に開かれたデータ設計や再利用しやすい実装を通して、堅牢で適度に柔軟性のあるシステム開発が必要となるでしょう。

また、キャディが開発しているものは平たくいえば業務システムですが、であるからこそ利用する人々の生きた業務の抽象であるべきです。業務プロセスやそれを構成する要素をよく理解し、適切なデータ構造や設計を選択していくことが、翻って利用する人々の業務を再定義し、最適化された業務へとつながっていくと信じています。

■業務内容
・キャディのオペレーションチームや、顧客、サプライパートナーの利用するシステムのバックエンドシステムの設計、実装
・ミドルウェア、フレームワーク等の技術選定・検証
・バックエンドシステム全体のアーキテクチャ設計
・各種定性・定量リサーチ（ユーザー調査・ログ分析・問い合わせ分析など）に基づくシステムの改善
・アルゴリズム、フロントエンドとのインターフェース設計

■職務内容
・各開発チームでのサーバーサイドアプリケーション開発
　- 製造原価計算プロダクト
　- 製造工程・サプライチェーン管理プロダクト
　- 図面管理プロダクト
　- 製造パートナー連携プロダクト
　- その他、新規プロダクトも企画中

■開発組織
・いずれかの開発チームに所属
　- 4-5名のチームが中心
　- チーム間異動は適宜
　- テックリードやエンジニアリングマネージャーによるサポート
・スクラムベースの開発サイクル
　- JIRAによるチケット管理

■開発環境
・利用言語
　- フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript
　- バックエンド: Rust, Kotlin, TypeScript
・フレームワーク・ライブラリ
　- フロントエンド: React, Apollo, Next.js, styled-components, WebGL, WebAssembly
　- バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Diesel), Kotlin (Micronaut, Exposed), Node.js (Express, NestJS)
・インフラ: GCP, GKE
・データベース: PostgreSQL, Firestore
・API: GraphQL, REST, gRPC
・認証: Auth0
・開発ツール: GitHub, CircleCI, Figma, Sentry, DataDog, Storybook
・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro

■必須スキル
・モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
・Webアプリケーションのバックエンド開発経験（静的型付け言語だと尚可）
・データ構造やアルゴリズムについての基礎知識
・リレーショナルデータベースの利用経験
・2言語以上のプログラム言語の経験（フロントエンドも含む）
・AWS、GCP等のパブリッククラウドを利用した開発経験
・Git/GitHubを利用したチーム開発スキル

■歓迎スキル
・Rust、Scala等の強い静的型付け、関数型の要素のある言語での開発経験
・マイクロサービスの設計、開発、運用経験
・セキュリティ意識したウェブ開発経験
・大規模サービスの設計や開発の経験
・Docker等のコンテナ技術の利用経験
・Kubernetesを用いたサービスの運用経験
・BFFやGraphQLサーバーの開発または利用経験
・React、GraphQLなどを利用した Webフロントエンドアプリケーション開発スキル

■求める人物像
〈大胆に挑戦し、卓越したいポイント〉
キャディが現在トライしているのは製造業でも「多品種少量生産の調達」という領域です。これまで殆どイノベーションが起こっていない領域だからこそ、業務プロセスの改善余地が大きいですが、一方で定型化されていない業務も多くあります。ビジネス側メンバーと連携し、あるべき業務プロセスへと仮説検証を続けていく必要があり、そのために堅牢で適度に柔軟性のあるサーバーサイドアプリケーションを構築し続けるチャレンジがあります。
また、取引先や案件のカバー範囲は広がり続け、取引規模も急拡大を続けている中で、システムが扱うデータは増え続けています。データを適切に保管するシステムの堅牢さはもちろん、データの将来的な活用まで見据えたアーキテクチャにぜひ挑戦してみてください。

フロントエンドで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」

■仕事概要
・キャディのオペレーションチームや、顧客、サプライパートナーの利用するシステムの
Webフロントエンドの設計、実装
・ビジネス側とのすり合わせを元にしたUI/UXの改善案の策定、実装
・各種定性・定量リサーチ（ユーザー調査・ログ分析・問い合わせ分析など）に基づくUI/UXの改善
・ミドルウェア、フレームワーク等の技術選定・検証

■職務内容
・各プロダクトチームでのフロントエンド開発
　- 見積もり自動算出プロダクト
　- 製造工程管理プロダクト
　- 図面管理プロダクト
　- 製造パートナー連携プロダクト
　- その他、新規プロダクトも企画中

■開発環境
・利用言語
　- フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript
　- バックエンド: TypeScript, Rust, Kotlin
・フレームワーク・ライブラリ
　- フロントエンド: React, Apollo, Next.js, styled-components, WebGL, WebAssembly
　- バックエンド: Rust (tokio, tonic, diesel), Kotlin (Micronaut, Exposed), Node.js (express, NestJS)
・インフラ: GCP, GKE
・データベース: PostgreSQL, Firestore
・API: GraphQL, REST, gRPC
・認証: Auth0
・開発ツール: GitHub, CircleCI, Figma, Sentry, DataDog, Storybook
・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

■開発組織
・いずれかのプロダクトチームに所属
　- 4-5名のチームが中心
　- チーム間異動は適宜
　- テックリードやエンジニアリングマネージャーによるサポート
・スクラムベースの開発サイクル
　- JIRAによるチケット管理

■必須スキル
・モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
・React、Vue、Angular などのフロントエンドフレームワークを利用した開発経験
・TypeScriptによる開発経験
・顧客やユーザーに最適化されたUI/UXをヒアリング・仮説検証する能力
・Git/GitHubを利用したチーム開発スキル

■歓迎スキル
・一からサービスを作ったことのある経験
・WebアプリケーションのUI設計やデザイン経験
・WebAssemblyを用いた開発経験
・Node.jsなどによるバックエンド開発の経験
・GraphQL、Apolloなどを使ったBFFの開発または利用経験
・Webページの高速化および最適化の経験
・SSR、CSR、SSG、AMP、PWAなどを用いた開発経験

■求める人物像
【大胆に挑戦し、卓越したいポイント】
キャディが現在トライしているのは製造業でも「多品種少量生産の調達」という領域です。これまで殆どイノベーションが起こっていない領域だからこそ、業務プロセスの改善余地が大きいですが、一方で定型化されていない業務も多くあります。ビジネス側メンバーと連携し、あるべき業務プロセスへと仮説検証を続けていく必要があり、そのために変化に強いフロントエンドを構築し続けるチャレンジがあります。
また、既存の受発注プラットフォームに限らず、その周辺に新プロダクトが次々と生まれていく予定です。まだ解かれていない製造業における課題を、あなたの開発するフロントエンドでぜひ解決に導いてください。

■選考で大事にしていること
・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感
・モノづくり産業の業務プロセス変革に対する興味
・未経験の技術への貪欲さ
・情報技術やプログラミング技術の基礎
・チームワークを大事に、考えやアイデアを積極的に共有できるか
・オーナーシップを持ってスピーディに課題に挑戦できるか