キャディ株式会社のStaff Software Engineer, Platform求人
キャディ株式会社
- 職種
- ―
- 年収
- ―
- エリア
- 東京
※「正式に応募する」は、職務経歴書 、履歴書 が必要です。個人設定よりご登録をお願いします。
尚、カジュアル面談は保証されているものではなく不成立になる場合もございますのでご了承ください。
仕事内容
私たちは、製造業AIデータプラットフォーム「CADDi」のアーキテクチャリニューアルを進めています。このプラットフォームは、製造業のバリューチェーン全体にわたるデータを解析し、構造化して企業が活用できるようにする基盤です。本ポジションでは、このプロジェクトにおいて3つの主要なレイヤーであるData Layer、Semantic Layer、Discovery & Agentの領域を担当します。具体的には、技術リードとしてアーキテクチャ設計、技術選定、技術検証を主導しつつ、技術チームやプロダクトマネージャー（PdM）と連携して中～大規模開発を推進します。
業務には、データ基盤プロダクトの設計・構築・運用が含まれ、Semantic LayerやCustom Data Pipelineの設計も担当していただきます。また、CI/CDの高度化やドキュメント作成も行い、技術的な判断をしながらプロジェクトを進めます。求めるスキルセットには、バックエンドアーキテクチャの設計経験、静的型付け言語での開発経験、Dockerネイティブなインフラでの開発経験、そして分散コンピューティングやデータパイプラインに関する知識が含まれます。
この役割は、製造業の変革に寄与する重要なポジションです。私たちは、技術的な制約とビジネス要件を両立させた解決策の設計・提案ができる方を求めています。業界知識や最新技術のトレンドを常にキャッチアップし、自ら問題解決に取り組む姿勢が重要です。
募集要項
| 勤務地 | - |
|---|---|
| 給与 | 1. 年収：1000万円〜1800万円 月給：年収を12で割った金額を月額固定給として支給 昇給：年2回 その他：ストックオプション制度あり 給与の記載は以上です。 |
| 勤務時間 | フレックスタイム制（コアタイム11:00～16:00） |
| 休暇制度 | - 完全週休2日制（土日祝） - 年次有給休暇（入社6カ月経過後）・入社時特別有給（3日間） - 夏季休暇（3日間、7〜9月で自由に取得可能） - 年末年始休暇（6日間） - 看護・介護休暇（年間4日間まで）※ペットも対象 - リフレッシュ休暇（勤続5年ごとに連続5日） - 慶弔休暇 - 育児休業・介護休業（試用期間終了後から取得可能） |
| 待遇・福利厚生 | - 各種手当 - 交通費実費支給 - 通勤手当実費支給 - 子ども手当18歳以下の扶養家族1人につき1.5万円/月 - 社員同士の交流支援 - 部活動支援費（1活動1500円/1名） - Teaming Offsite費用補助（5,000円/1名、四半期1回まで） - チーム内交流の食事代補助（2,000円/1名、月1回まで） - 異なるチーム同士の交流の食事代補助（3,000円/1名、月1回まで） - 成長サポート - サーバー代補助（1万円/月まで、エンジニアが対象） - 書籍購入支援 - 外部研修受講費支給 - ライフイベント・ファミリー支援 - 育児休業・介護休業（試用期間終了後から取得可能） - 結婚お祝い金（5万円）、出産お祝い金（10万円） - 引っ越し補助金 - その他 - 社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金） - PC支給 - 健康診断・婦人科検診費用全額補助、人間ドック費用補助 - 全社表彰や部署ごとのアワード |
| リモートワーク | - |
| その他 | - 応募要件: 一定規模の複雑度を持つWebアプリケーションにおける、バックエンドアーキテクチャの設計リード経験 技術選定およびアーキテクチャ設計の実践能力 静的型付け言語（Java、Rust、Scala等）を用いた、Webアプリケーションのバックエンド開発・運用経験 Dockerネイティブなインフラ環境（Google Cloud、Kubernetes等）での開発経験 非機能要件（可用性、応答性能、セキュリティ等）の設計経験 以下のいずれかの経験 大規模データ基盤、分散コンピューティング、データパイプラインの設計・開発・運用経験 大規模データの格納や分散処理に関する深い技術的知見 非同期ジョブ（特にジョブ基盤）の設計・構築経験 - 望ましい経験: Semantic Layer、Data Layerの構築経験 抽象化されたAPI（REST、gRPC、GraphQL等）の設計・開発経験 マイクロサービスの設計・開発・運用経験 ドメイン駆動設計（DDD）に基づく開発経験 データフォーマット（Apache Iceberg、Parquet、Avro等）の知識 分散処理フレームワーク（Apache Spark、Apache Beam等）の利用経験 Ontology（オントロジー）を活用したデータモデルの設計経験 Ontologyに基づく推論・検索機能の開発経験 機械学習・AIチームと連携するための基礎知識 開発計画の立案、要件定義、スケジューリング、進捗管理の経験 |
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