データエンジニア

仕事内容

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

応募資格

■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。

プログラム言語

• Python
• SQL
• R言語
• CSS
• HTML
• Kotlin
• その他

雇用形態

正社員

勤務地

東京都 台東区 蔵前1-4-1 総合受付3F

年収

応相談

給与

■給与
経験・能力を考慮し、当社規定のグレードごとの給与レンジに応じて決定　※給与改定は原則年2回

■福利厚生
・交通費支給（上限3万円）
・諸休暇（夏季休暇、年末年始休暇、リフレッシュ休暇、忌引き休暇等）
・補助金（引っ越し補助金、子ども手当、結婚お祝い金等）
・健康診断・婦人科検診費用負担
・オフィスドラッグ
・オフィスコンビニ
・学習支援（書籍購入制度、語学学習支援、モノづくり体験、外部研修サポートなど）
・全社表彰
・部活動
・エンジニアはPC、ディスプレイを希望のスペックで申請できます。
　※上限40万円までとし、それ以内であればPCの付属品も合わせて購入可能。
　※PCの交換サイクルは2年以上とします。

企業名

キャディ株式会社

会社概要

業界

設立

2017年11月

資本金

1億円

会社規模

100-999人

休日・休暇

待遇・福利厚生