포지션 상세
このポジションはLAPRAS Global Bridgeの案件であり、勤務地は日本です。
履歴書などの提出書類は日本語で提出願います。
이 포지션은 LAPRAS Global Bridge 채용건이라 근무지는 일본입니다.
이력서 등 제출 서류는 일본어로 제출 부탁드립니다.
私たちCADDiは「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、製造業におけるデータプラットフォームプロダクト「CADDi Drawer」を展開しています。
2022 年にローンチした「CADDi Drawer」は、製造業の中でも最重要といわれる図面データを機械学習など様々な技術により構造化し多様な情報と結び付けることで、情報資産としての活用を可能にしました。既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、急成長中です。2023 年からは海外(アメリカ・タイ・ベトナム)での販売も開始し、グローバル展開も加速させています。
今後は、図面以外にも製造業の知見をテクノロジーによって再現・集約することで、部門や会社を超えた全体最適の実現を目指しています。
開発としては、データプラットフォームとしての機能強化、プラットフォーム上で動く複数の新規アプリケーション開発、飛躍的に増加するユーザー数・データ量に耐えうる基盤の強化など、取り組みたいテーマが数多くあります。
難易度が高くチャレンジしがいのあるプロダクト開発に一緒に取り組む仲間を募集しています。
https://caddi.com/
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やArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用
・推論・学習プラットフォームのコストの最適化
・モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化
CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。
・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
・日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力
テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること
例:日本語能力試験N2程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等
履歴書などの提出書類は日本語で提出願います。
이 포지션은 LAPRAS Global Bridge 채용건이라 근무지는 일본입니다.
이력서 등 제출 서류는 일본어로 제출 부탁드립니다.
私たちCADDiは「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、製造業におけるデータプラットフォームプロダクト「CADDi Drawer」を展開しています。
2022 年にローンチした「CADDi Drawer」は、製造業の中でも最重要といわれる図面データを機械学習など様々な技術により構造化し多様な情報と結び付けることで、情報資産としての活用を可能にしました。既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、急成長中です。2023 年からは海外(アメリカ・タイ・ベトナム)での販売も開始し、グローバル展開も加速させています。
今後は、図面以外にも製造業の知見をテクノロジーによって再現・集約することで、部門や会社を超えた全体最適の実現を目指しています。
開発としては、データプラットフォームとしての機能強化、プラットフォーム上で動く複数の新規アプリケーション開発、飛躍的に増加するユーザー数・データ量に耐えうる基盤の強化など、取り組みたいテーマが数多くあります。
難易度が高くチャレンジしがいのあるプロダクト開発に一緒に取り組む仲間を募集しています。
https://caddi.com/
주요업무
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やArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用
・推論・学習プラットフォームのコストの最適化
・モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化
CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。
자격요건
・Google Cloud、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
・日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力
テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること
例:日本語能力試験N2程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等