TECH-05. ジオメトリーエンジニア

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仕事内容

※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? 【アルゴリズムで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】 モノづくり産業では人手による作業が数多く残っています。図面の読解や、製造原価の見積もりなど、人の判断を必要とする業務は自動化が難しい作業でした。キャディはそのアルゴリズム化に挑戦しています。 恩恵を受ける人々の多さから、CADデータではなくあえて紙の図面の解析アルゴリズムに挑戦しています。見積もりの自動化についてはサプライパートナーが負荷の高い間接業務から解放されるために、独自アルゴリズムの計算エンジンを開発しています。 いずれも完全なアルゴリズム化はまだ道半ばですが、この困難なチャレンジからモノづくり産業のポテンシャルが真に解放されることを目指しています。 共同創業者であるCEO加藤・CTO小橋からのメッセージ https://www.youtube.com/watch?v=kkH5gnRxexc キャディの事業ミッションや開発文化、プロダクトの方向性、今後の展望について話しています。ぜひ一度ご覧ください。 【業務内容】 - 図面データ形状認識アルゴリズムの開発 - 3D 及び 2D の CAD・図面データ形状認識アルゴリズムの開発 - 解析された図面データから製造工程を半自動化するアルゴリズム開発 - 製造原価計算のアルゴリズム開発 - 原価計算や受発注管理に必要な製造工程の分析・予測 【職務内容】 - 図面ビューワーでのレンダリングアルゴリズム開発 - 図面解析チームでの図面解析R&D - 図面の構成要素を構造データとして抽出するアルゴリズムのR&D - 図面の差分表示など図面同士の類似や差異を特定するアルゴリズムのR&D - 図面ビューワーへのつなぎこみ - 製造原価計算チームでの計算アルゴリズム開発 - 各アルゴリズムの生産管理プロダクトへのつなぎこみ 【開発環境】 - 利用言語: Rust, Python - フレームワークやライブラリ: WebGL, WebAssembly, TensorFlow, pytorch - 開発ツール: GitHub, CircleCI, CMake - コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA 【開発組織】 - 数名の図面解析チーム - CAD系データのベテランや元ML研究者など、多様なスキルセットのチームメンバー - 数名の製造原価計算チーム - 競技プログラミング巧者やバックエンドエンジニアがRustを中心に開発 - スクラムベースの開発サイクル - JIRAによるチケット管理

仕事のやりがい

・0→1のプロダクトのフェーズで、裁量権をもって業務を行うことができます ・チームの仕組みづくりに携わることができます ・180兆円のマーケットの改革に携わることできます ・まだ誰も構築していない「製造業調達領域のプラットフォームを築く」という難易度の高い課題解決に、優秀な仲間と一緒に取り組むことができる 【兆単位プラットフォームへの10課題】 ① 「Whole Product」構築;オペレーション×テクノロジーの融合 ② 世界最大産業のサービス・アプリプラットフォームの創造 ③ オンライン・オフライン融合でのカスタマーサクセスのモデル化 ④ サプライサイドのスケールと製造業everything storeへの挑戦 ⑤ 業界スタンダードとなる特注品プライシングロジック開発 ⑥ QDL(Quality/Delivery/Logistics)の標準化とスケールの実現 ⑦ グローバルマーケットプレイスに向けた受発注両サイドの拡張 ⑧ 製造産業のコアとなる図面解析・受発注アルゴリズム開発 ⑨ グローバルスケールの組織戦略構築・実装 ⑩ 重厚長大B2Bプラットフォームでのメトリクス開発

一緒に働くチームメンバー

キャディには、多様なバックグラウンドのメンバーがいます。 コンサルティングファーム、商社、製造業、教師、パイロット、国際情報オリンピック銀メダリスト、投資ファンドVP、メガベンチャー、スタートアップ出身者などさまざまです。 ■キャディ代表取締役 / 加藤 勇志郎 東京大学卒業後、2014年に外資系コンサルティング会社のマッキンゼー・アンド・カンパニーへ入社。2016年に同社マネージャーに昇進。日本・中国・アメリカ・オランダなど、グローバルな領域で製造業メーカーを多方面から支援するプロジェクトをリード。 特に、重工業、大型輸送機器、建設機械、医療機器、消費財を始めとする大手メーカーに対して購買・調達改革をサポートした。他、IoT/Industry4.0領域を立ち上げ時から牽引。製造業分野の持つポテンシャルに惹かれ、2017年11月にキャディ株式会社を創業。 ■キャディCTO / 小橋 昭文 スタンフォード大学・大学院で電子工学を専攻。在学中から航空機や軍事機器の開発製造会社ロッキード・マーティン・米国本社で勤務。ソフトウェアエンジニアとして大量の衛星データの解析に従事。米クアルコムにて半導体セキュリティ強化に従事した後、Apple米国本社で電池の持続性改善や、『AirPods』のセンサー部分の開発をリード。2017年11月にキャディの創業に参画し、現職に至る

応募について

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 - C++またはRustによる開発経験(研究・趣味含む) - computer visionの領域をはじめとする、何らかの数理アルゴリズムの研究または実務経験 - データ構造やアルゴリズム、計算量についての基礎知識 - 基礎的な数学力(大学教養課程程度) - 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

- Rustによる開発経験 - Pythonによる開発経験 - WebGL/OpenGL/Metalなどのグラフィックス経験 - 競技プログラミング経験 - 幾何学、代数学、集合論の基礎知識 - 誤差追跡知識 - C++テンプレートを用いたメタプログラミングの経験 - 画像分類または画像認識タスクに対する研究経験 - CV分野の最新研究成果のキャッチアップ

こんな人におすすめ

【大胆に挑戦し、卓越したいポイント】 図面の読解や、製造原価の見積もりなど、自動化が難しいとされる業務のアルゴリズム化に挑戦するだけでなく、それを実用可能な状態にしていくことを目指しています。 論理的にはどんなに精度の高いアルゴリズムだとしても、現実的な計算量でなければ意味がなく、さらにもし利用者が驚く実行時間で実現できれば、確実に彼らの業務を変えることができるでしょう。 【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 ・データ構造やアルゴリズム、計算量など情報技術の基礎 ・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 【参考記事】 https://caddi.tech/archives/1651 https://caddi.tech/archives/1495 https://caddi.tech/archives/836

求人内容

募集背景

【80億円の資金調達に伴い、組織体制を強化します】 大手外資系コンサル会社に在籍していた代表が、「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」というミッションを掲げ、製造業界の課題を解決すべく立ち上げた当社。2017年11月の設立以来、大手メーカーなどからのお問い合わせが殺到しています。2018年に10億円、2021年8月には80億円の資金を調達し、さらなる事業拡大を進めていきます。

選考フロー

▼【STEP1】Web応募書類による書類選考 ▼【STEP2】1次面接 ▼【STEP3】2次面接 ▼【STEP4】最終選考 ※書類選考に1週間程度お時間を頂きます。 ※選考回数は変わる可能性がございます ※面接日、入社日はご相談に応じます。お気軽にお問い合わせください

こんなことやってます

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! 〜多重下請け構造から"強み"で繋がるフラットな構造へ〜 「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。

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