Machine Learning Engineer
想定年収
850万円 ~ 1,200万円
勤務地
東京都
従業員数
700名（2025年7月時点）
仕事内容
Machine Learning Engineer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
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。
・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
・画像認識モデルの構築、アノテーションの仕組み作り
・大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討
・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
・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化
・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ
【業務例②】CADデータに対する解析システムの構築
CADデータを解析し、CAD内の情報や3D形状情報から必要な情報を抽出する技術開発を行います。
・CAD解析モデル・アルゴリズムの構築、アノテーションの仕組み作り
・作成したCAD解析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
・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化
・CADデータから情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ
【業務例③】機械学習プロジェクトマネジメント
図面解析モデルをはじめとした機械学習モデル開発のプロジェクトマネジメントを行います。
・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
・プロダクトマネージャーと議論し、機械学習モデルのKPI詳細化・スケジュール合意
・必要に応じてアノテーションを定義し、アノテーションチームと適宜連携しデータセット作成
・図面解析・CAD解析に記載の業務例を自身 or チームの機械学習エンジニアとともに推進
【参考記事】
■ML/MLOpsエンジニア向け採用資料
https://recruit.caddi.tech/machinelearning
■CADDi AI Labの進化 R&Dから実用プロダクトへの旅路
https://speakerdeck.com/imaimai0/caddi-ai-labnojin-hua-r-and-dkarashi-yong-purodakutohenolu-lu-number-pmconf2023
■CADDiの機械学習モデル開発の流れと継続的な改善
https://caddi.tech/archives/4370
■CADDi DRAWER_ 仕組みで品質を作る図面解析
https://speakerdeck.com/imaimai0/caddi-drawer-shi-zu-midepin-zhi-wozuo-rutu-mian-jie-xi
■キャディ: 図面データ活用クラウドで Vertex AI を採用、多様で大量の図面を扱う AI 基盤を実現
https://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/caddie-vertex-ai-for-drawing-data-utilization-cloud
■Vertexで3ヶ月で作る運用可能なML API基盤
https://caddi.tech/archives/4123
■図面をデノイジングする技術について - 【ABEJA × CADDi】
https://speakerdeck.com/caddi_eng/tu-mian-wotefalseisinkusuruji-shu-nituite
■図面からの母材形状認識 - 【ABEJA × CADDi】
https://speakerdeck.com/caddi_eng/tu-mian-karafalsemu-cai-xing-zhuang-ren-shi-abejaxcaddi
■キャディ小橋CTO「1000ページの図面解析は機械学習でも大変だった」AI Lab“戦略的”組織変更の裏側
https://levtech.jp/media/article/interview/detail_276/
仕事内容変更範囲
会社の指示する業務
職位
無し
募集背景
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。
募集人数
4人
応募条件
技能/経験
■応募資格（必須）
・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業務経験、機械学習、統計のモデルの精度改善の経験）
・Python、Rust等を用いたWebサービスに関わるAPIの開発、運用経験
・Google Cloud、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
・日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力（日本語能力試験N2程度）
■応募資格（歓迎）
・画像認識やOCR、3D解析に関連する業務経験
・MLプロジェクトマネジメントやMLチームリードのご経験
・GPUを用いたデータ処理の経験（CUDA、OpenCL、cudf、CuPyなど）
・Vertex AI Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどを用いて機械学習パイプラインを開発した経験
・機械学習、データサイエンスのモデルを継続的に改善・提供した経験
・Data-centricに機械学習モデルを改善するために、データ品質を高める施策を実施した経験
・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
学歴
不問
職務経験
要
業界経験
不問
年齢
年齢制限不問
英語力
不問
その他語学力
語学力詳細
ー
勤務条件
雇用形態
無期雇用
試用期間
有り(3ヶ月 その間待遇に変更はございません)
給与
年俸制
年収：850万円 ~ 1,200万円
月収：67万円～
月額基本給：50万円～
賞与・インセンティブ
年0回
年俸制のため実績なし
ミッショングレードに応じてストックオプション支給の可能性があります。
昇給
有り 年1回
勤務地
東京都
台東区浅草橋4-2-2 D'sVARIE浅草橋ビル（総合受付6階）
交通手段1 沿線名：JR・都営浅草線 駅名：浅草橋 最寄駅から：徒歩6分
勤務地変更範囲
出向
就業時間
09:00～18:00
休憩時間：60分
残業：月20時間～40時間程度
固定（定額）残業代制
清算期間：1ヶ月
残業手当
定額の残業代＋通常の残業代
固定残業時間 45時間 / 月
固定残業代 169,491円 / 月
45時間分を付与。超過後は超過分を支給。
通勤手当
交通費：一部支給(上限が3万円/月となります。)
その他手当
休日・休暇
完全週休二日制, 土, 日, 祝日, GW, 夏季休暇, 年末年始
年間休日：120
年間有給休暇：有給休暇は入社後6ヶ月目から付与されます
( 入社7ヶ月目には最低10日以上 )
【休日・休暇詳細】
入社後半年未満でも3日間まで有給休暇取得可
社会保険
雇用保険, 健康保険, 労災保険, 厚生年金
福利厚生
■制度
⼦ども⼿当
結婚休暇&お祝い⾦
出産休暇&お祝い⾦
短時間勤務制度
特定条件下でのリモート勤務
■健康管理
健康診断・婦⼈科検診費⽤負担
⼈間ドック
インフルエンザ予防接種
オフィスドラッグ
■取組
週次全社MTG
全社シャッフルランチ
ものづくり体験
■⽀援
書籍購⼊費全額負担
語学学習⽀援
卓越⽀援
希望スペックのPC・ディスプレイ⽀給
※エンジニア・デザイナー
サーバ代⽀給（月1万円まで）
※エンジニア・デザイナー
受動喫煙対策
就業場所 全面禁煙
備考
在宅勤務有り フルリモート可
選考内容
選考プロセス
適性試験：無し 、 面接回数：3回
求人No.：NJB2207159
最終更新日：2025/9/25
企業情報
企業名
キャディ株式会社
代表者名
代表取締役 加藤 勇志郎
設立
2017年11月
従業員数
700名（2025年7月時点）
資本金
100,000,000円（（資本準備金含み、217.2億円））
本社所在地
〒111-0051 東京都台東区浅草橋4-2-2 D'sVARIE浅草橋ビル（総合受付6階）
株式公開
未公開
日系・外資
日系
企業URL
https://caddi.com/
事業内容
【世界最大産業である製造業向けDXビジネスのトップランナー】
キャディは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに掲げ、製造業の受発注プラットフォーム事業と、図面データを活用したSaaS事業を展開するグローバルスタートアップです。 マッキンゼー出身のCEOとApple出身のCTOが創業。製造業という巨大市場における構造的な課題に対し、テクノロジーとオペレーションの両面からアプローチし、急成長を遂げています。
製造業の現場では、数百万枚におよぶ図面が紙やPDFで散在し、過去の資産が活用されずに同じ部品を設計・発注してしまう「車輪の再発明」が常態化していました。同社のプロダクトは、特許取得済みの独自技術を用いてこれらの図面を自動で解析・構造化することが可能になっており、これは単なる図面管理ツールではなく、「埋もれていたデータを資産に変える」という意義を持っています。既に多数の大手企業に同社のサービスが導入されており、製造業×DXのトッププレイヤーとして認知されていますが、世界最大産業である製造業を対象として独自技術に基づくDXコンサルティングのビジネスをさらに拡大展開していく計画です。
【キャディのコア事業】
① 図面データ活用クラウド『CADDi Drawer』（SaaS事業）
→独自の画像解析アルゴリズムにより、製造業の核心である「図面」をデジタル資産化するSaaSです。 単なる図面管理ツールではなく「似た図面をAIで検索」し、過去の発注価格やサプライヤー情報を紐付けることで、「調達コストの適正化」や「設計業務の効率化」という経営課題を直接解決します。多くのSaaSが「業務効率化」に留まる中、CADDi DrawerはPL（損益計算書）に直結する「原価低減」を実現するソリューションであり、顧客への提供価値の深さが圧倒的です。
② 部品調達プラットフォーム『CADDi Manufacturing』
→独自のテクノロジーを用いて、特注加工品の発注者（メーカー）と、世界中の加工会社を最適にマッチングし、品質保証まで行うサービスです。
【参考資料】
（ビジネス・コーポレート職向け）
https://speakerdeck.com/caddi_eng/caddi-recruit-202108
（エンジニア向け）
https://speakerdeck.com/caddi_eng/caddi-the-letter-from-cto-to-all-the-engineer-applicants
事業に関する特色
【キャディの強み】
～コンサル・他SaaSを凌駕する「リアル×テクノロジー」の優位性～
競合他社やコンサルティングファームと比較した際、キャディには製造業向けDXトップ企業たる所以でもある明確な「構造的な優位性」が存在します。
・「SaaS × プラットフォーム」の相互シナジー
→一般的なSaaS企業はソフトウェアのみを提供しますが、キャディは実際のモノづくり（受発注）の現場データを持っています。
→コンサルティングファームは戦略を描きますが、キャディはシステムと実行部隊の両輪で、顧客の課題を実働ベースで解決し切ることができます。
・圧倒的なデータアセット
→製造業で最も重要かつ複雑な「図面データ」を解析・構造化する技術において、世界トップクラスの知見を有しています。この独自データが参入障壁となり、他社の追随を許しません。
・グローバルな供給体制
→日本国内だけでなく、ベトナム、タイ、アメリカなどグローバルに拠点を展開。世界規模でのサプライチェーン最適化を実現できる数少ない日本企業です。
会社の特色
【キャディの社内体制について】
・ハイブリッド＆フレックスタイムワーク
出社と在宅を併用したハイブリッド勤務（職種や組織により週1～3回の出社が推奨）となっており、自由な働き方となっています。首都圏以外在住メンバーも多く活躍しています。フレックスタイムも導入しています。
・グローバル環境
日本・ベトナム・タイ・アメリカで事業展開しており、グローバル全社会議・イベントは日本語英語を同時使用して開催するなど、グローバルな社内環境となっています。
【キャディで働く魅力】
①社会課題のど真ん中に挑む手応え
→自動車、産業機械、プラントなど、GDPの約2割を占める日本の基幹産業「製造業」が抱える180兆円規模の調達市場。ここにある非効率を解消することは、日本経済の再活性化に直結します。
②高いタレント密度と成長環境
→マッキンゼー、Apple、Googleなど、グローバル企業出身者や、メガベンチャーのCTO経験者などが集結。非常に視座の高い環境で、本質的な課題解決能力を磨くことができます。
③キャリアバリュー（市場価値の向上）
→ユニコーン級の急成長スタートアップにおいて、事業の垂直立ち上げやグローバル展開のフェーズを経験できることは、キャリアにおいて極めて希少な資産となります。
その他の特色
【キャディのMission】
～モノづくり産業のポテンシャルを解放する～
モノづくりに携わるすべての人が、本来持っている力を最大限に発揮できる社会を実現する。
そのために私たちは、産業の常識を変える「新たな仕組み」をつくります。現在モノづくり産業では、非常に多くの力が埋もれたままになっています。
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。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。こうした縛りをほどくことで、各企業のポテンシャルを解放。産業全体に大きな力を生み出し、豊かにすることが私たちの使命です。
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。そんな未来を切り拓くために、私たちは挑み続けます。
【キャディのバリュー】
～もっと大胆に～
桁外れな目標を立てよう。一兎よりも二兎三兎追おう。解は必ずある。
卓越しよう
～まずは自らが卓越しよう～
その卓越した能力を持って、他者の成長にコミットしよう。
～一丸で成す～
個の総和でなし得ないことを、チームで達成しよう。最高のCADDiを、共に創ろう。
～至誠を貫く～
顧客、パートナー、同僚、そして自分。全てのステークホルダーに、誠実であろう。
【参考記事】
■キャディ、製造業AIデータプラットフォームとしての、第二章。
https://note.com/yushirodesu/n/n604bcca89964
■プロダクト・CADDi Drawer について
https://caddi.com/ja-jp/drawer/
https://www.youtube.com/watch?v=PkYNqOgZ0_k
■プロダクト・CADDi Quote について
https://caddi.com/quote/
■新構想 「製造業AIデータプラットフォーム CADDi」を発表 〜事業統合により、製造業のデジタル変革を加速。1年で300人の採用を目指す〜
https://caddi.com/press/20240716/
■製造業サプライチェーンの変革に挑むキャディ 総額118億円のシリーズC資金調達を実施
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000071.000039886.html
■【91億円調達】AI×SaaSで狙う、キャディの世界戦略
https://newspicks.com/news/14014814/body/?ref=search
■どうして今キャディに？元NewsPicks・元Sansan CTOが語る「日本発グローバルプロダクト」の勝ち筋
https://newspicks.com/news/10953680/body/?ref=search
■取引先例
東京エレクトロン九州株式会社、株式会社KOKUSAI ELECTRIC、株式会社荏原製作所、村田機械株式会社、株式会社ニューフレアテクノロジー、キヤノンマシナリー株式会社、栗田工業株式会社、パナソニック株式会社、川崎重工業株式会社、PACRAFT 株式会社、ファスフォードテクノロジ株式会社、株式会社なんつね、YKK AP株式会社、その他約3500社
売上実績
求人No.：NJB2207159
最終更新日：2025/9/25