ものづくりの業界はグローバルで2000兆円以上の巨大なマーケットにも関わらず、 100年以上イノベーションが起きてない産業です。 私達はものづくり産業において、 これまで世界の誰も解けなかった問題を解決し、 そのポテンシャルを解放します。 （参考） ・プロダクトが何かを変える瞬間に立ち会うこと https://note.com/yosukeshirai/n/n060824de8982 ・至誠とテクノロジーで、モノづくり産業を変えよう。／キャディ創業3年記｜note https://note.com/yushirodesu/n/n412ac5846d2c

【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。 現在ここでは、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。 そんな未来を切り開くために、私たちは挑み続けます。 （参考） 【CADDi Drawer】Brand movie「会社も、自分も、変わることができる」 https://youtu.be/t_kPudq7UW8?si=zwY1x8iEqkgqZ3rl

【CADDi VALUES】 ◆ もっと大胆に / Think Big ◆ 卓越しよう / Be Distinctive ◆ 一丸で成す / As One ◆ 至誠を貫く / Uphold Integrity 【ものづくり産業に革命を起こすAIデータプラットフォーム】 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等の技術を用いて構造化し、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。 また2024年に販売を開始した「CADDi Quote」は、調達の見積業務においてデータとAIによって革命的な効率化を実現しました。 既に国内の大手メーカー様に幅広くご活用いただいており、リリースから現在までの約2年間では日本の歴史上類を見ないスピードで売上を拡大しております。 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、代表の加藤もUSに常駐するなど、グローバルでの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、組織づくりに一緒に取り組む仲間を募集しています。 （参考） 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

インフラの構築・運用で「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」 キャディには、オペレーションチームや、顧客、サプライパートナーの利用するシステムが複数存在します。 開発チームがこれらシステムの開発・運用に集中できるように、セキュリティ・信頼性・可用性などの様々な側面でサポートすることで、キャディ全体の提供価値の最大化を図る必要があります。 Platform Engineerは、インフラストラクチャや基盤となるシステムの開発・運用を行うことや、システムをより高度に運用できるようにするための設計や支援を行います。 会社規模と関連システムの増加により表出する課題に向き合い、チームで協力しながら開発・運用・啓蒙活動を推進することを期待します。 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。 ・デプロイ等の各種オペレーションを自動化するためのツールの活用、開発、運用、高度化 ・障害検知やキャパシティプランニングのためのモニタリング環境の構築、運用 ・技術スタックの標準化、共通化 ・ミドルウェアの技術選定、検証 ・アプリケーションやミドルウェアの運用、パフォーマンスの改善 ・SLI/SLOの策定、運用 【開発事例紹介】 - サービスメッシュのトライアル 今後の各種プロダクトの発展を見込み、サービスメッシュの検証と導入を少しずつ進めています。 各プロダクトや各マイクロサービスが、切り分けしやすい形でスケールさせていけるように、また開発者がそれに苦労することがないように、プラットフォームチームとしても準備を進めています。 - サービスモニタリングの標準提供 各プロダクトの運用や障害対応は、基本的には各プロダクトチーム側で行っていますが、その手段の一つとなるモニタリング基盤を整備を行っています。 今後、様々なプロダクトの立ち上げが見込まれる中で、各プロダクトチームがそういった部分で生産性を落とすことがないように、分散トレーシングを含めたノウハウの標準化と提供を進めています。 【開発環境】 - 利用言語 - フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript - バックエンド: Rust, Kotlin, TypeScript - フレームワーク・ライブラリ - フロントエンド: React, Apollo, Next.js, styled-components, WebGL, WebAssembly - バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Diesel), Kotlin (Micronaut, Exposed), Node.js (Express, NestJS) - インフラ: GCP, GKE - データベース: PostgreSQL, Firestore - API: GraphQL, REST, gRPC - 認証: Auth0 - 開発ツール: GitHub, CircleCI, Figma, Sentry, DataDog, Storybook - コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro 【必須スキル】 - Linuxの基礎的知識 - Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 - パブリッククラウドの基礎的知識 - Webアプリケーションのバックエンド開発経験（静的型付け言語だと尚可） - Git/GitHubを利用したチーム開発スキル 【歓迎スキル】 - WEBサービスのフロントエンド開発、運用経験 - SREチームでの実務経験 - ネットワークに対する基礎知識 -Kubernetes等のコンテナ技術の運用経験 - 再現性を重視したインフラ、Infrastructure-as-Codeの実戦経験 - GCPを利用したシステムの運用経験 - Datadogの運用経験 - Elasticsearchの運用経験 - 50人以上規模のエンジニアリングチームの技術基盤やサービス安定化を担った経験 - 分散システムの構築、運用経験 -社内向け、社外向けシステムにおける認可ポリシーの設計・運用経験 - セキュリティエンジニアとしての経験