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■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

新規設立するUX/UIチームにて、自社サービスの”Go シリーズ”のWeb・アプリに関するUXデザイン、UIデザインを全てお任せします。
toB向けのコンサルティングサービスから、プラットフォーム、アプリまで幅広いプロダクトに関われる環境であり、将来的にはデザインチームのマネジメントとして活躍いただくチャンスもあります。
Goシリーズは現在、プロダクト開発強化のフェーズにあり、Go Works, Go Insightを融合していくためのデザインを一新する方向です。
KMMSのブランディングの一新等更なる成長のための、強いブランディング組織をリードしていただくことを期待しています。

■具体的な仕事内容
・当社のクラウドサービス(Go Works/Go Insight)のUI/UXデザイン(PC/モバイル）
・PdM/PjMと連携してプロトタイピング、リサーチ、ユーザーテストを通じた新機能や機能改善の検討
・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

■プロダクト紹介
【Go Insight】
コニカミノルタマーケティングサービス株式会社が自社開発し、主に大手メーカー様・小売業者様といったクライアントに対して提供しています。
小売店舗の天井にカメラを設置することで、買い物客の属性や滞在状況、購買行動を可視化・解析し、クライアントに対して新たな販売施策をご提案出来るコンサルティングサービスです。
従来の顧客分析に活用されている購買履歴データや各種販促履歴・気象データ等にとどまらず、これまでデータ化できていなかった「店舗における非購売者を含む消費者行動データ」を、コニカミノルタ独自の画像解析技術とディープラーニング技術により取得。
顧客購買行動について、これまでにないマーケティングリサーチを実現できるサービスとして、クライアントに新たな示唆をもたらすことを可能にしています。

【Go Works】
コニカミノルタマーケティングサービス株式会社が自社開発で提供している、SaaSプロダクト。
企業のマーケティング担当者の販促物制作業務におけるノンコア業務を削減し、業務DXを支援するクラウドツールです。
これまで販促物の数量手配、案件管理、発注管理は紙やエクセルで行われ、製作物のデザインデータも属人的に管理されることが当たり前でしたが、それらの業務をGo Worksに置き換えることで、マーケターのノンコア業務にかかるコストを削減することが可能になっています。
サイエンスの力で無駄な業務を削減し、DX推進によってマーケターの働き方改革を推進したいという想いが根源にあり、全てのお客様が笑顔で働ける環境を作ることをミッションとしています。
今後は、SaaSプロダクトとして中小企業向けに販路を拡大していく予定です。

■必須要件
・顧客に最適化されたUI/UXをヒアリング・仮説検証する能力
・WEBサービスのフロントエンド開発、運用経験
・ユーザー目線でサービス体験を向上させることができる力
・Git/GitHubを利用したチーム開発スキル

■歓迎要件
・一からサービスを作ったことのある経験
・WEBサービスのUI設計、デザイン経験
・SPA, SSRの開発, 運用経験
・WebAssembly の開発, 運用経験
・サーバーサイドの開発経験

■求める人物像
弊社のミッション・ビジョン・バリュー（BLACK SHEEP）に共感いただける方。

Go InsightチームのDevOpsエンジニアをご担当いただきます。
Go InsightはIoTエッジデバイスによるAI解析とクラウドを組み合わせた最先端のシステムであり、裁量をもって働くことのできるポジションとなります。

■具体的な仕事内容
・Go Insightのシステム運用保守
・システム稼働の監視、不具合発生による対応
・データプラットフォームにおけるアーキテクチャ設計/開発

■仕事の魅力
GoInsightは、IoTxAIxビックデータxクラウドを融合したシステムであり、その最先端な開発に裁量を持って携わることができます。
特に、自社サービスとして展開しているため自身が想い描くサービス像を実現することも可能です。
また、事業としては新規事業領域であり、今後大きくスケールする可能性があるためDevOpsとしての業務は大変重要な役割と位置づけされております。
様々な業界や職種の方とコミュニケーションをとりつつ、スピード感をもってDevOps開発に携わることで、自社サービスに貢献している実感を得やすい環境となります。

■開発環境
サーバーサイド：　　Go, Python, Flask
プロビジョニング：　Terraform, Ansible
フロントエンド：　　JS, jQuery, DHTMLX, WIJIMO
監視：　　　　　　　DataDog, CloudWatch, Grafana
クラウドサービス：　AWS
分析基盤：　　　　　Google Data Studio, Elastic Search, Metabase, Tableau
AWSサービス：　　　EC2、RDS, Lambda, S3, ELB, CloudFront, API Gatway, Redshift, ECS
開発ツール：　　　　Github, Teams, Backlog, Jenkins, ConcourseCI
仮想化基盤：　　　　Docker, Vagrant
ミドルウェア：　　　Apache, nginx
DB：　　　　　　　　MySQL, PostgreSQL

■技術面・環境面のアピールポイント
・AWSサービスに関し、柔軟性高く利用/検証可能。また最新のAWSサービスに関する情報展開あり。
・必要な学習における書籍購入等は会社負担。
・基本的に他社へ常駐はなく、自社サービス開発のためエンジニアの働き方はリモートワークがメイン。

■Go Insight
小売店舗の天井にカメラを設置することで、買い物客の属性や滞在状況、購買行動を可視化・解析し、新たな施策につなげるコンサルティングサービス。
従来のPOSデータを生かした分析は、商品が購入されなかった場合や販促物の効果測定ができない、という課題があったが、Go Insightはコニカミノルタの画像解析技術とAI技術を用い、これまでは解析できなかった顧客の購買行動が解析できるため、クライアントに新たな示唆をもたらすことができる。

■必須要件
・クラウドシステムの設計/構築経験
・システムの監視業務経験

■求める人物像
・当社のサービス、ミッション、バリューに共感出来る方
・失敗を恐れず、常に最新・最適な技術の習得や活用にチャレンジ出来る方
・チームのメンバーと協働しながら、個人が成長出来る組織の構築を共に目指せる方

Go InsightチームのWebアプリエンジニアをご担当いただきます。

■具体的な仕事内容
・Go Insightや周辺製品の新機能開発や既存機能の改善、不具合改修
・ユニットテストやブラウザテスト、継続的デリバリーの維持、推進
・改善系や技術系のタスクの立案、設計、実装
・サポート窓口からの技術的な問い合わせの対応や障害対応

■仕事の魅力
Go Insightは、IoTxAIxビックデータxクラウドを融合したシステムであり
その最先端な開発に裁量を持って携わることができます。
特に、自社サービスとして展開しているため、自身が想い描くサービス像を実現することも可能です。
また、事業としては新規事業領域であり、今後大きくスケールする可能性があるため
Webアプリエンジニアの業務は大変重要な役割と位置づけされております。
様々な業界や職種の方とコミュニケーションをとりつつ、
スピード感をもって開発に携わることで、自社サービスに貢献している実感を得やすい環境となります。

■開発環境
サーバーサイド：　　Flask, Python, Go
プロビジョニング：　Ansible
フロントエンド：　　JS, Vue.js
監視：　　　　　　　fluentd, CloudWatch、Grafana
クラウドサービス：　AWS
分析基盤：　　　　　BigQuery, Athena, Google Data Studio, tableau
AWS：　　　　　　　ECS, Fargate, Lambda, RDS, DynamoDB, S3, ALB, Redshift
開発ツール：　　　　Github, Backlog, ConcourseCI
仮想化基盤：　　　　Docker
ミドルウェア：　　　nginx,
データベース：　　　MySQL, PostgreSQL
【技術面・環境面のアピールポイント】
・AWSサービスに関し、柔軟性高く利用/検証可能。また最新のAWSサービスに関する情報展開あり。
・必要な学習における書籍購入等は会社負担。
・基本的に他社へ常駐はなく、自社サービス開発のためエンジニアの働き方はリモートワークがメイン。

■Go Insight
小売店舗の天井にカメラを設置することで、買い物客の属性や滞在状況、購買行動を可視化・解析し、新たな施策につなげるコンサルティングサービス。
従来のPOSデータを生かした分析は、商品が購入されなかった場合や販促物の効果測定ができない、という課題があったが、Go Insightはコニカミノルタの画像解析技術とAI技術を用い、これまでは解析できなかった顧客の購買行動が解析できるため、クライアントに新たな示唆をもたらすことができる。

■必須要件
・データの整形/加工/可視化、データベースのTBL定義/構築といったデータエンジニアとしてのスキルセット
・Web アプリケーション開発における設計/実装/試験等の実務経験

■歓迎要件
・ダッシュボードを活用したWebアプリケーション開発経験
・クラウド上でデータを管理するプラットフォーム設計、開発、実装に携わった経験
・システムをAWS上に構築するうえでの、必要なAWSサービス選定、クラウド運用費の見積もり経験
・システム間連携するためのAPI設計・開発経験
・コンピューターサイエンスの知識
・持続的なサービス開発に対する見識
・DevOpsの実践経験

■求める人物像
・当社のサービス、ミッション、バリューに共感出来る方
・失敗を恐れず、常に最新・最適な技術の習得や活用にチャレンジ出来る方
・チームのメンバーと協働しながら、個人が成長出来る組織の構築を共に目指せる方

Go WorksチームのWebアプリエンジニアをご担当いただきます。

■具体的な仕事内容
・Go Worksや周辺製品の新機能開発や既存機能の改善、不具合改修
・ユニットテストやブラウザテスト、継続的デリバリーの維持、推進
・改善系や技術系のタスクの立案、見積、設計、実装
・サポート窓口からの技術的な問い合わせの対応や障害対応
・ビジネス側からの要件に関する対策検討や工数見積

■仕事の魅力
GoWorksは、マーケティング業界のDX推進に変革を起こす最先端のシステムであり、その開発に裁量を持って携わることができます。
自社サービスのため、自身が想い描くサービス像を実現することも可能です。
また、お客様先に常駐しているスペシャリストと呼ばれる当社社員がいるため、お客様からの要望を直接ヒアリングしております。
お客様の要望を中心として、様々な業界や職種の方とコミュニケーションをとりつつ、スピード感をもってDX開発に取り組むことができるため、自社サービスに貢献している実感も得やすい環境です。

■開発環境
サーバーサイド：　　PHP(CakePHP),Python
プロビジョニング：　Terraform, Ansible
フロントエンド：　　JS, jQuery, DHTMLX, WIJIMO
監視：　　　　　　　DataDog
クラウドサービス：　AWS
分析基盤：　　　　　Google Data Studio, Elastic Search, Metabase, Tableau
AWSサービス：　　　EC2、RDS, Lambda, S3, ELB, CloudFront, ElastiCache
開発ツール：　　　　Github, Teams, Backlog, Jenkins
仮想化基盤：　　　　Docker, Vagrant
ミドルウェア：　　　Apache, nginx
DB：　　　　　　　　MySQL, PostgreSQL

■技術面・環境面のアピールポイント
・AWSサービスに関し、柔軟性高く利用/検証可能。また最新のAWSサービスに関する情報展開あり。
・必要な学習における書籍購入等は会社負担。
・基本的に他社へ常駐はなく、自社サービス開発のためエンジニアの働き方はリモートワークがメイン。

■Go Works
販促物やカタログの製作業務の効率化を支援するクラウドツール。
これまで販促物の数量手配、案件管理、発注管理は紙やエクセルで行われ、製作物のデザインデータも属人的に管理されてきた。それらの業務をGo Worksに置き換えることで、マーケターのノンコア業務にかかるコストを削減することが可能になっている。

■必須要件
・CakeもしくはLaravelといったPHPフレームワークを使ったWebアプリケーション開発経験

■歓迎要件
・AWSに関する知識

■求める人物像
・当社のサービス、ミッション、バリューに共感出来る方
・失敗を恐れず、常に最新・最適な技術の習得や活用にチャレンジ出来る方
・チームのメンバーと協働しながら、個人が成長出来る組織の構築を共に目指せる方
・お客様のノンコア業務を減らすということに価値を感じ、GWに想いを持って開発してくださる方

Go Worksチームの開発責任者（エンジニアマネージャー）をご担当いただきます。

■具体的な仕事内容
・特定のプロジェクトorプロダクトチームのエンジニアリングマネージャーとして、プロジェクトマネジメント、プロセスマネジメント、ピープルマネジメント、チームビルディング促進などを行う。
・エンジニアリング組織全体 (テクノロジー本部) の採用、育成、リソースアロケーション、評価制度の立案と実行といったマネジメントを遂行する。

■仕事の魅力
GoWorksは、マーケティング業界のDX推進に変革を起こす最先端のシステムであり、その開発に裁量を持って携わることができます。
自社サービスのため、自身が想い描くサービス像を実現することも可能です。
また、お客様先に常駐しているスペシャリストと呼ばれる当社社員がいるため、お客様からの要望を直接ヒアリングしております。
お客様の要望を中心として、様々な業界や職種の方とコミュニケーションをとりつつ、スピード感をもってDX開発に取り組むことができるため、自社サービスに貢献している実感も得やすい環境です。

■Go Works
販促物やカタログの製作業務の効率化を支援するクラウドツール。
これまで販促物の数量手配、案件管理、発注管理は紙やエクセルで行われ、製作物のデザインデータも属人的に管理されてきた。それらの業務をGo Worksに置き換えることで、マーケターのノンコア業務にかかるコストを削減することが可能になっている。

■必須要件
・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
・プロジェクトマネジメントの経験
・クラウドにおけるシステム全体のアーキテクト設計経験
・要素技術を軸とした年度ごとの開発計画策定経験

■歓迎要件
・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
・10人以上のソフトウェアエンジニアが関わるソフトウェアやシステムのエンジニアリングチームやプロジェクトのマネジメント経験。
・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
・HTML/JSによるフロントエンド開発経験:
・PHPによるバックエンド開発経験
・Webアプリにおけるデータベース設計経験
・Webアプリにおけるパフォーマンス設計、改善経験
・システム運用費の算出、削減提案の経験
・システム間連携するためのAPI設計・開発経験
・システム監視、運用経験

■求める人物像
・当社のサービス、ミッション、バリューに共感出来る方
・失敗を恐れず、常に最新・最適な技術の習得や活用にチャレンジ出来る方
・チームのメンバーと協働しながら、個人が成?出来る組織の構築を共に目指せる方
・お客様のノンコア業務を減らすということに価値を感じ、GWに想いを持って開発してくださる方

【仕事概要】
プレイドのエンジニアは、その大きな可能性を探索し、新たな価値に変えてユーザーに提供するため、 状況や適性に応じて柔軟に担当する領域を変えながら開発を進めていきます。 その領域はフロントエンドからバックエンド、App開発、アーキテクチャー設計、開発基盤の構築など多岐に渡ります。
【領域/開発例】
・イベントストリーム解析基盤の開発
・行動ログを解析するスケーラブルなクラウドインフラの構築・運用
・データを直感的に探索・活用できるデータプラットフォームの開発
　- SQLのクロスコンパイラやパーサーライブラリ開発
　- SpreadsheetやChart/DashboardやQuery Editorなどの複雑UIの開発
　- Airflowなどのデータパイプライン基盤の開発
　-Standard SQLの実行エンジン / キャッシュサーバーの開発
・サイト / アプリ上での行動ログをもとに最適な体験をユーザーに提供するための SDK 開発
・最新技術を利用しプライバシーとセキュリティを守るため基盤設計や実装
・クライアント企業が直感的にストレスなく目的を達成できる管理画面の開発
・ユーザーの行動ログを解析・応用することでの新たなプロダクトの価値創出
・クライアント企業からのフィードバックをもとにした高速なプロダクト改善
・ビジネス/デザイナーメンバーと共同しながらの新規プロダクト・事業創出

【こんな方と働きたい】
・プロダクトの提供価値最大化の観点から目的思考でプロダクト開発に向き合える方
・正解や解き方が自明ではない問題に対して、探索的に試行錯誤を繰り返すことをポジティブに楽しめる方
・目的達成のため、必要に応じて柔軟に自分自身を変えながら、ぐんぐん成長していける方
・特定の技術領域の専門性を持ち、チームとしての可能性を広げたり、周囲のメンバーにポジティブな刺激を与えられる方

■ポジションについて
フライウィールでは、デジタルビジネスプラットフォーム Conata(コナタ)™をはじめ、企業がデータを活用し収益化するためのソリューションを提供しています。パートナー及びクライアントの拡大や案件増加に伴い、扱うデータの量や種類も拡大しており、安定した価値をクライアントに提供し続けるための、ソフトウェア開発をリーダーとして推進し、クライアントフォーカスのエンジニア組織をリードいただけるソフトウェアエンジニアリードを募集します。

■所属
プラットフォームエンジニアリング、クライアントフォーカス部門

■業務内容
・各プロジェクトにおいて、企画検討～ソリューション提供までの各工程で開発チームのリーダーとしてフロントに立ってシステム開発を遂行する。
・企画検討段階ではお客様への提案やサービス要件の整理を実施し、また開発着手後はスクラッチ開発／パッケージを活用した開発のそれぞれをチームのリーダーとして推進する。
・conataを構成するレコメンド・検索・広告配信エンジンや、エンタープライズ事業におけるシステムの新コンポーネントの開発、継続的なパフォーマンス改善

■開発環境
クラウド: AWS, GCP, Azure
インフラ: Kubernetes, Terraform
開発言語: Java, Kotlin, Python, TypeScript
フレームワーク等 (UI, API): gRPC, OpenAPI, React, Next.js, Express, TypeORM, Micronaut, MySQL
フレームワーク等 (Data): AWS Athena, AWS Redshift, GCP BigQuery, Snowflake, Tableau, AWS QuickSight, dagster, Apache Airflow, Apache Spark, Pulsar

■必須条件
・Java、C++、Golang、C#などの1つ以上のプログラミング言語でソフトウェア開発の経験
・3年以上のアプリケーション開発に関する経験（経験分野は問わない）、システム運用及び運用設計に関する経験
・3 人以上の開発チームのリーダーとして、開発現場において技術面のリーダーシップを取った経験
・課題解決に主体的に取り組むことができる方
・チームを超えたスムーズなコミュニケーション能力、リレーション構築能力
・臨機応変に状況に対応できる柔軟性
・フライウィールのミッションとバリューに共感できること

■歓迎条件
・次の分野に携わった経験: ウェブ アプリケーション開発、Unix / Linux環境、分散および並列システム、機械学習、情報検索、自然言語処理、レコメンデーションシステム、ターゲティングシステム、大規模ソフトウェア システムの開発、セキュリティ ソフトウェア開発
・クラウド（GCP、AWS、Azureなど）を用いた開発経験
・捉えどころのない複雑な問題に対するソリューションを設計・開発し、課題解決をおこなった経験
・コンピュータ サイエンス、コンピュータ エンジニアリング、電気工学、または関連する分野の修士号または博士号

■ポジションについて
フライウィールはデータサイエンティストを募集しています。データサイエンティストはエンジニア・プロダクトマネージャーと連携しながら、パートナーが保有する大規模なデータを分析し、広告・EC・物流などの分野で新規プロダクトの開発および既存プロダクトの最適化で重要な役割を担います。またビジネスチームと協力して、データに裏付けられたソリューションの提案を支援します。

■所属
プラットフォームエンジニアリング部門, データチーム

■業務内容
・パートナーが保有するデータの分析
・プロダクトのコアになるモデル・アルゴリズムの開発と改良
・分析のための環境構築とデータ処理
・データの視覚化・ダッシュボード作成
・データ分析の結果に基づいたレポート作成・ソリューション提案

■必要条件
・計算機科学、統計学、数学などに関する学士号、もしくはそれに相当する知識と業務経験
・3年以上の大規模データ分析に関わる実務経験
・Python, R, Juliaなどを使ったデータ分析の経験
・検定、回帰分析など基本的な統計学の知識
・SVMやランダムフォレストなど基本的な機械学習の手法の知識
・Pythonなどによる基本的なプログラミングスキル
・データベースとSQLの基礎的な理解
・基本的なビジネスの理解
・少なくともひとつの事業領域におけるドメイン知識
・コミュニケーション能力
・データへの興味と情熱

■歓迎条件
・機械学習、特に下記分野に関する知識経験
　-CTR/CVR予測
　-需要予測などの時系列予測
　-最適化（発注、棚割り、Pricing）
・KPI設計、TableauなどBIツールを使った可視化など、Business Intelligenceに関する知識と経験
・計算機科学、統計学、数学などに関する修士号
・自然言語処理の知識
・AWS, GCPなどのクラウドの利用経験
・ビジネスレベルの英語能力（読み書き含む）

■ポジションについて
フライウィールでは、パーソナライズプラットフォーム Conata(コナタ)™をはじめ、企業がデータを活用し、収益化するためのソリューションを提供しています。膨大なデータを扱っている フライウィールのパートナー及びクライアントのシステムでは、データをエネルギーとしたビジネスインパクト実現のために欠かせない技術的要件として、日々の安定した稼働が求められます。そして、共にビジネスをスケールさせるためには、クライアントごとにシステムを個別に1から作るのではなく、再利用可能な形で共通化できるような設計と実装が必要不可欠です。このようにシステムの開発・運用に求められる技術の幅も広がるなかで、継続的価値をパートナー及びクライアントに提供し続けるため、インフラチームのメンバーを募集いたします。

■所属
プラットフォームエンジニアリング部門

■業務内容
・システム構築・運用
　-AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスの管理・運用
　-クラウドサービス上での Kubernetesクラスタの構築と運用
　-システムメトリクスの可視化、監視、障害対応
　-負荷試験、セキュリティー対策、ボトルネック調査、アーキテクチャの改善
・各事業（Conataを構成するエンジンや、NTTドコモやアスクルとのプロジェクトのシステムなど）におけるシステムのアーキテクチャ、ミドルウェア、マネジメントサービスなどの選定や構築・運用
・CI/CDパイプラインの構築・運用
・他のエンジニア職と共通の業務
　-サービスの安定提供を24×7で維持するためのシステム運用
　-システムの技術的な問題の発見と解決
　-運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発

■必須条件
・Containerベースのシステム構築・運用経験
・AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスを使用したシステムの管理・設計経験

【以下ソフトウェアエンジニア共通】
・コンピューターサイエンスの学士号、もしくはそれに相当する知識と業務経験
・Java、C++、Golang、C# などの1つ以上のプログラミング言語でソフトウェア開発の経験
・新しい技術、ツール、プログラミング言語を必要に応じて学ぶ能力と意欲
・臨機応変に状況に対応できる柔軟性
・フライウィールのミッションとバリューに共感できること

■歓迎条件
・Kubernetesによるコンテナ運用管理、およびクラスタ構築経験
・Terraformを使ったインフラ構成管理、運用経験
・CI/CDパイプラインの構築・運用経験
・Apache AirflowやKubeflow Pipelineなどのワークフロー管理基盤の構築運用経験
・Apache PulsarやApache Kafkaなどのメッセージキューなど、OSSによるデータ関連インフラ構築・運用経験

【以下ソフトウェアエンジニア共通】
・コンピュータ サイエンス、人工知能、機械学習または関連する技術分野の修士号または博士号
・次の分野に携わった経験：ウェブ アプリケーション開発、Unix / Linux環境、モバイルアプリの開発、分散および並列システム、機械学習、情報検索、自然言語処理、ネットワーキング、大規模ソフトウェア システムの開発、セキュリティ ソフトウェア開発
・クラウド（GCP、AWS、Azureなど）を用いた開発経験
・捉えどころのない複雑な問題に対してソリューションを設計・開発し、高い影響力を示した経験

■ポジションについて
フライウィールでは、パーソナライズプラットフォーム Conata(コナタ)™をはじめ、企業がデータを活用し収益化するためのソリューションを提供しています。フライウィールのクライアントが扱うシステムは、膨大なデータを扱っており、クライアントの拡大と共に、扱うデータの量や種類も拡大しています。
ソフトウェアエンジニア　データエンジニアリングは、データサイエンティストや他のエンジニアと協力しながら、データ基盤を整備・改善して課題解決を行っていく役割です。大事なデータを守りながら、フライウィール全体のデータ活用を推進します。

■所属
プラットフォームエンジニアリング部門

■業務内容
・データ収集
　-自社・パートナー・クライアントのサービスからログを取得するためのSDKの開発
　-パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのデータインテグレーション基盤の構築
　-Webクローリングやスクレイピングなどの、webから情報を収集するシステムの構築

・データ管理
　-収集したデータを保存するデータレイクの設計と構築
　-加工済みデータを保存するデータウェアハウス(DWH)の設計と構築
　-データの閲覧・処理権限の管理

・データ処理
　-バッチ / ストリーミングベースのデータパイプラインの開発と運用
　-BIツールを用いたデータの可視化

・他のエンジニア職と共通の業務
　-サービスの安定提供を24×7で維持するためのシステム運用
　-システムの技術的な問題の発見と解決
　-運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発

■必須条件
・AWSやGCP、Azureなどのクラウドにおける開発経験

下記の項目を1つ以上満たす方
・データベース、データウェアハウスを使ったデータ基盤の開発経験
・データ処理パイプラインの開発経験
・Apache Hadoop、Sparkなどの分散データ処理の開発経験
・Webスクレイピングなどのwebから情報を収集するシステムの開発経験

【以下ソフトウェアエンジニア共通】
・コンピューターサイエンスの学士号、もしくはそれに相当する知識と業務経験
・Java、C++、Golang、C# などの1つ以上のプログラミング言語でソフトウェア開発の経験
・新しい技術、ツール、プログラミング言語を必要に応じて学ぶ能力と意欲
・臨機応変に状況に対応できる柔軟性
・フライウィールのミッションとバリューに共感できること

■歓迎条件
・Apache Airflowなどのワークフロー管理フレームワークを用いた、データ処理パイプラインの開発経験
・Apache SparkやApache Flinkなどの分散処理フレームワークを用いたデータ処理の開発経験
・Apache PulsarやApache Kafkaなどのメッセージキューを用いた開発経験
・Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたシステムの開発経験
・検索やレコメンド、ターゲティング広告など、データがコアであるシステムのバックエンド開発経験
・機械学習のモデルの作成と運用経験

【以下ソフトウェアエンジニア共通】
・コンピュータ サイエンス、人工知能、機械学習または関連する技術分野の修士号または博士号
・次の分野に携わった経験：ウェブ アプリケーション開発、Unix / Linux環境、モバイルアプリの開発、分散および並列システム、機械学習、情報検索、自然言語処理、ネットワーキング、大規模ソフトウェア システムの開発、セキュリティ ソフトウェア開発
・クラウド（GCP、AWS、Azureなど）を用いた開発経験
・捉えどころのない複雑な問題に対してソリューションを設計・開発し、高い影響力を示した経験