Business social network with 90K professionals
/assets/images/24651701/original/2c164d38-5592-4767-a524-72ca81779685?1789477338){kind=avatar}
キャディ株式会社's members
A Kobashi
スタンフォード大学・大学院にて電子工学を専攻。世界最大の軍事企業であるロッキード・マーティン米国本社で4年超勤務。ソフトウェアエンジニアとして衛星の大量画像データ処理システムを構築し、JAXAやNASAも巻き込んでの共同開発に参画。その後、クアルコムで半導体セキュリティ強化に従事した後、アップル米国本社に就職。ハードウェア・ソフトウェアの両面からiPhone、iPad、Apple Watchの電池持続性改善などに従事した後、シニアエンジニアとしてAirPodsなど、組み込み製品の開発をリード。2017年11月に、キャディ株式会社を加藤と共同創業。
加藤 勇志郎
キャディ株式会社 代表取締役CEO 東京大学卒業後、2014年にマッキンゼーアンドカンパニーに新卒入社。2年後の2016年にマネージャーに就任。 シニアマネージャーとして、製造業の全社調達改革領域及びIoT/AI領域をリードするほか、グローバル戦略構築、新規事業策定などに従事。大手メーカー15社程度の調達改革に従事した結果、同分野への課題意識から2017年末にキャディ株式会社を創業。 製造業領域の「特注品のAmazon」として、日本国内だけでも120兆円の巨大領域に、自動見積・受発注プラットフォームを提供しています。ものづくりの世界を、テクノロジーの力でよりアツく元気で豊かにしていきたいです。 積極採用中ですので是非お声がけください！ 週末は、愛犬（ボーダーコリー）とたわむれたり、山川に行ったりしています！
キャディ株式会社's members
スタンフォード大学・大学院にて電子工学を専攻。世界最大の軍事企業であるロッキード・マーティン米国本社で4年超勤務。ソフトウェアエンジニアとして衛星の大量画像データ処理システムを構築し、JAXAやNASAも巻き込んでの共同開発に参画。その後、クアルコムで半導体セキュリティ強化に従事した後、アップル米国本社に就職。ハードウェア・ソフトウェアの両面からiPhone、iPad、Apple Watchの電池持続性改善などに従事した後、シニアエンジニアとしてAirPodsなど、組み込み製品の開発をリード。2017年11月に、キャディ株式会社を加藤と共同創業。
Job Description
What we do
キャディ株式会社は、「物的イノベーションを10倍加速する」をビジョンとするグローバルスタートアップです。
製造業のバリューチェーン上に散在するあらゆるデータをAIで解析・構造化・意味付け・関連付けすることで、組織全体で活用できるデータ基盤を構築する「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を開発・提供しています。
「製造業ディスカバリーエンジンCADDi Explorer」「製造業AIエージェントCADDi Agent」を中核に、バリューチェーン全工程を支える業務特化プロダクト群を通じて、製造業の判断と実行を高度化し、経営レベルのインパクトを生み出します。
日本をはじめ、アメリカ、ベトナム、タイを含む4カ国で事業を展開し、日経225構成企業のディスクリート系製造業の半数以上をはじめ、全世界22カ国で導入されています。
累計資金調達額は257.3億円。
What we do
キャディ株式会社は、「物的イノベーションを10倍加速する」をビジョンとするグローバルスタートアップです。
製造業のバリューチェーン上に散在するあらゆるデータをAIで解析・構造化・意味付け・関連付けすることで、組織全体で活用できるデータ基盤を構築する「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を開発・提供しています。
「製造業ディスカバリーエンジンCADDi Explorer」「製造業AIエージェントCADDi Agent」を中核に、バリューチェーン全工程を支える業務特化プロダクト群を通じて、製造業の判断と実行を高度化し、経営レベルのインパクトを生み出します。
日本をはじめ、アメリカ、ベトナム、タイを含む4カ国で事業を展開し、日経225構成企業のディスクリート系製造業の半数以上をはじめ、全世界22カ国で導入されています。
累計資金調達額は257.3億円。
Why we do
【モノづくり産業のポテンシャルを解放する】
AIが人間の知能の限界を超えていく中で、私たちは今後ますます物質的・物理的な限界を意識することになります。人間の安全、貧困層の物へのアクセス、環境問題——これらはその象徴です。この課題を解決する主役は、世界最大の基幹産業であるモノづくりを担う製造業です。
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を持ち、長い歴史の中で世界中の先人たちが知見を積み重ね、人類の進化を支えてきた産業です。一方で、図面・仕様書・コスト・品質データといった重要情報は各部門にサイロ化され、ベテランの経験や勘への依存が続いています。本来発揮すべき開発力や技術力が埋もれたままになっている企業が少なくありません。
こうした構造的な課題を解決するために、キャディは製造業AIデータプラットフォームCADDiを開発・提供しています。製造業の知見とAI・テクノロジーの力で、点在する経験とデータを資産に変え、生産活動と意思決定を高度化する。製造業における世界最大のテクノロジーインフラとなり、イノベーションを生みやすくする。そして人間の物質的限界を押し上げる産業へと進化させ、人類の発展を根底から支えていく——それがキャディの使命です。
大胆に挑み、卓越した人材が至誠を貫き、一丸となって事を成す。どれほど大きくなっても、仲間たちが未来を本気で語り合える組織を築いていきます。
How we do
【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
世界最大の基幹産業である製造業に変革をもたらすために、キャディは4つのバリューを行動の基盤としています。
正解のない未踏領域に大胆に挑み、卓越した成果を追求し、出身国18カ国のメンバーが一丸となって課題に向き合う。そして誠実さを貫くことで、顧客・パートナー・社会からの長期的な信頼を築いていきます。
グローバル4拠点（日本・アメリカ・ベトナム・タイ）に拡大し、多様なバックグラウンドを持つ約900名のメンバーが、世界中で使われるプロダクトを目指して開発・事業推進を進めています。製造業・コンサル・商社など異なる業界出身者が集まり、それぞれの専門性を掛け合わせることで、これまでにない製造業の変革を実現しています。
製造業には膨大な"知の資産"が存在し、AI活用において大きなポテンシャルを秘めています。一方で、そのデータは非構造的で、企業ごとに積み上げてきたモノづくりの前提やプロセスも異なります。それらの違いを越えてデータを活用するためには、深い業界知識を備えた製造業特化のバーティカルAIが不可欠です。
時間に埋もれた過去の試行錯誤や、各地の工場・国境を越えて蓄積されてきた現場の経験を、製造業に特化したAIが構造化し結びつける。これまで埋もれていた知がつながり、新たな価値創出へとつながっていきます。
As a new team member
＜データで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」＞
【業務内容】
- DevOps/DBA領域
- BigQuery,Firestore,PostgreSQLなどの構築、運用、パフォーマンス最適化
- データベースのバックアップ、リストアなどの運用自動化ツールの開発
- データベースの新バージョンや新機能の検証、導入
- 分析基盤の設計、構築
- 新機能検証，クエリチューニングを含む負荷対策，障害対応
- データエンジニア領域
- 大規模データのテーブル設計、ETL開発、ETLジョブの保守・運用
- データの保守、運用
- データ利用者との要件定義、利用サポート
【職務内容】
- 業務プロセスデータの基盤設計および構築
- 製造原価見積もりデータ
- 取引実績データ
- 製造管理プロセスデータ
- 各種プロダクトの利用状況データ
- 事業仮説や業務改善仮説を得るための基盤データの分析
【開発環境】
・利用言語
- フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript
- バックエンド: TypeScript, Rust, Kotlin
- データサイエンス: Python, R
・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)
- データサイエンス: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
・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, Jupyter Notebook, Google Colab
・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA
【開発組織】
・各開発チーム
- 製造原価計算プロダクト
- 製造工程・サプライチェーン管理プロダクト
- 図面管理プロダクト
- 製造パートナー連携プロダクト
- その他、新規プロダクトも企画中
・各開発チームの運営
- 4-5名のチームが中心
- チームに所属する、または横断ロールとして複数チームと関わる
- テックリードやエンジニアリングマネージャーによるサポート
・スクラムベースの開発サイクル
- JIRAによるチケット管理
【必須スキル】
- DevOps/DBA領域
- モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
- SQLの分析での利用経験
- Linuxの基礎的知識
- データベースの運用経験、またはデータベーススペシャリストの資格
- データベースの状況監視や最適なパフォーマンスチューニングの経験
- 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
- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験
- データエンジニア領域
- モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
- SQLの分析での利用経験
- Linuxの基礎的知識
- テーブル設計、データの保守・運用経験（バッチ処理を含む）
- 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
- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験
【歓迎スキル】
- ネットワークに対する基礎知識
- Dockerや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
- BigQueryやApache Beamなどを利用したデータ分析基盤の構築・運用経験
- Datadogの運用経験
- Elasticsearchの運用経験
- RustやPythonやRによる開発または分析業務の経験
- データベースオペレーション自動化の開発経験
- マスターデータマネジメントの経験
- 事業側の制約とバランスを取りながら，データの一元化を推進した経験
1 recommendation
Highlighted stories
1 recommendation
/assets/images/24651701/original/2c164d38-5592-4767-a524-72ca81779685?1789477338){kind=avatar}
/assets/images/24651701/original/2c164d38-5592-4767-a524-72ca81779685?1789477338){kind=avatar}