TECH-06. データサイエンスエンジニア

データ分析

仕事内容

【業務内容】 例1:図面解析 キャディが保有するパートナー様の図面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う - 図面からの自動情報抽出 - 図面の高解像度処理 - 類似図面検索 - 図面からの自動工程分解 - 図面からの自動設計ミス検出 例2:サプライチェーンデータ分析 キャディは発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。 - キャディの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 - 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・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 【開発環境】 - 利用言語: Python, R - フレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn - 開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colab - 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※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? 【データサイエンスで「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。しかし、キャディには受発注や製造工程のプロセスの中で生まれたデータがたくさんあります。数多くの図面データや見積もりデータなど、一連の業務プロセスに紐づくデータであり、これらに対して何らかのパターン化を試みることが、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。 また、他にもまだ活用されきっていないデータがモノづくり産業にはたくさんあるはずです。様々なデータをデータサイエンスで活用しやすい状態にしていくことから、きっとモノづくり産業そのものの改革がはじまるはずです。 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。

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 - 統計学の基礎知識 - 機械学習を用いた研究または業務経験 - Pythonによる開発経験 - 実データに基づく問題解決能力、特に顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力 - 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

- GPU処理を用いた開発経験 - Kaggle等データ分析コンペティションの参加・受賞経験 - 最新論文の調査・読解およびサーベイ資料作成能力 - Rustによる開発経験 - 数理最適化(連続最適化・離散最適化・組合せ最適化等)の専門的知識・経験または実績 - SQLを用いたデータ加工経験 - データ加工処理の全体像の設計・構築・運用経験 - GCP等クラウド環境でのデータハンドリング

こんな人におすすめ

【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、前例がない・解法が定まっていない問題が多くあり、それをアルゴリズムで解決するのは前人未踏の領域だからこそ面白味があります。 また、現時点で溜まっているデータの活用だけでなく、どんなデータがあればどんなイノベーションが起こせるか、という発想で臨みたいキャディは考えています。あなたのスキルでデータの積み重ねから起こる変革にチャレンジしてみませんか。 【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/1517

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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