募集要項
- 仕事内容
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【業務内容】
Backend Engineer（Analysis Platform） は、アプリケーション開発チームや機械学習モデル構築チームと協業し、機械学習、データサイエンスの技術成果をプロダクトへ継続的に提供するためのバックエンド基盤の構築、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るべく、データ収集パイプラインの構築やデータ活用の促進について、基盤の観点から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。
■機械学習をシステムで利用するためのAPIやBatch基盤構築、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
■同期／非同期基盤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インフラコストの最適化
■機械学習モデル構築の担当者、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 Backend Engineer（Analysis Platform） は実プロダクトにおいて機械学習を利用するためのバックエンドの構築・運用をする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モデルの作成まで、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。
- 応募資格
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- 必須
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【必須経験・スキル】
■ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（5年以上）
■ソフトウェア開発におけるリード経験
・チームリーダーやプロジェクト推進など、規模を問わず、設計・開発・運用やそれに伴う必要なコミュニケーションをリードした経験を重視
▽以下のうちいずれかの経験（2年以上）
■クラウドインフラを用いた共通基盤（インフラまたはバックエンド）の開発経験
■検索システムまたは推薦システムの開発経験
■SRE等の活動を通じたクラウドインフラの運用経験
■機械学習システムにおいて、非機能要件や運用面を考慮しながら設計・開発・運用を行った経験
■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N1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
【歓迎経験・スキル】
■大規模サービスでの負荷、スケーラビリティを考慮した開発経験
■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
■ML 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改善・提供した経験
■機能開発チームと協業し、機械学習を用いたプロダクト機能を設計・実装・運用した経験
■BigQuery や dbt， Looker Studio を用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進の経験
■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
■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
■外国籍エンジニアなど、異なる言語を利用
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 東京都
- 年収・給与
- 700～1200万円
