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Senior Engineering Manager, Machine Learning / キャディ株式会社

Salary: 1200 - 1800 百万円

Japanese only
English: FluentJapanese: Fluent
CADDi

Senior Engineering Manager, Machine Learning

職務内容

所属組織と業務内容

  • Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当
    • ※担当する組織規模は3チーム10数名

Analysis Groupのミッションと現在地

  • 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。
  • 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。

キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは

  • 担当する部やグループの成果を最大化することがミッション。
  • OKRを設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行う。
  • テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なる。

このポジションの面白さ・得られる経験

  • 開発した機能や解析結果が、プロダクトの成長やビジネスの意思決定に影響を与える経験
  • 難しい課題を熱量の高いメンバーと共に解いていく経験
  • データ分析、アプリケーション開発、MLOps、SREなど、多様な専門性を持つチームと連携しながらプロダクト開発を進める経験
  • 産業構造を変革するプロダクトの開発を通して、社会に価値を提供する経験
  • グローバルで展開するプロダクトやグローバルにまたがる開発組織のスケールに貢献する経験
  • 日本を代表とするスタートアップの元CTOなど経験豊富なメンバーと共に働く経験

応募資格

応募資格（必須）

  • 機械学習モデルをエンジニアとして開発し、プロダクトリリースした経験
  • 機械学習エンジニアが所属する組織において、マネージャーとして成果をリードした経験
  • 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、日本出身のメンバーも含めた組織のマネージャーとして採用や評価・育成に携わった経験等

応募資格（歓迎）

  • 急成長する組織におけるマネジメント経験
  • 多国籍にわたるメンバーで構成された組織におけるマネジメント経験
  • ビジネスレベルの英語力
  • プロダクトマネージャーの経験

求める人物像

  • キャディのミッション「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」に共感する方
  • チームメンバーの考え方に寄り添いながら、ティーチングやコーチングを使い分け、ポテンシャルを最大限に引き出せる方
  • 本質的な課題に向き合い、当事者意識をもって解決に向けた行動ができる方
  • 変化が早く不確実性の高い状況において、前向きな姿勢と建設な議論を通じて業務を遂行できる方
  • 相手のコンテキストや解像度に配慮し、他者をリスペクトする姿勢でコミュニケーションや議論ができる方

給与

  • 入社時年俸は1,200万円～1,800万円程度を想定
  • 昇給年2回
  • 年収を12で割った金額を月額固定給として支給
  • ストックオプション制度あり

開発環境

言語

  • フロントエンド: TypeScript
  • バックエンド: Rust, TypeScript, Python

フレームワーク・ライブラリ

  • フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly
  • バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch

インフラ

  • Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh

データベース・データウェアハウス

  • CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery

API

  • GraphQL, REST, gRPC

監視・モニタリング

  • Datadog, Sentry, Cloud Monitoring

環境構築

  • Terraform

CI/CD

  • Github Actions

認証

  • Auth0

開発ツール

  • GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook

コミュニケーションツール

  • Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

採用フロー

  1. カジュアル面談（希望された場合）
  2. 書類選考
  3. 技術課題（オンラインのコーディングテスト）
    • 実務でEMがコーディングをすることは稀ですが、技術組織のManagerとして必要な「論理的な思考能力」「最低限のコーディング能力」の確認を目的としています。
  4. 人事面談
    • 選考要素はなく、条件面等のすり合わせや選考を受けるにあたっての疑問解消の場
  5. 一次面接
    • これまでのご経験をベースに、取り組まれてきたことや成果を中心にお伺い
  6. ワークサンプル面接
    • 事前課題に取り組み、面接当日にディスカッション
  7. 最終面接（CTOまたはVP）
  8. オファー面談

※必要に応じて追加面接の場合あり
※希望に応じて選考途中でも社員とのカジュアル面談可能
※応募～内定は1カ月程度が平均的ですが、お急ぎの場合は相談可能

募集要項

働き方

働く場所について

  • 週1〜3日の出社がベース

出社頻度

  • 都心近郊在住者：週1〜3日程度（プロジェクト状況やフェーズで変動）
  • 遠方・地方在住者：月1〜2回程度の出張ベースでの出社（東京または大阪オフィス）

アーキテクチャの大規模変更時等、対面コミュニケーション重視で一時的に出社頻度が高まる場合あり。成果最大化のため勤務形態や出社ルールは柔軟にアップデート予定。

働く時間について

  • フレックスタイム制（コアタイム11:00～16:00）

オフィス

  • 東京都台東区浅草橋4-2-2D'sVARIE浅草橋ビル　総合受付：6階
  • JR浅草橋駅西口から徒歩2分・馬喰町駅から徒歩8分

雇用形態

  • 正社員
  • 試用期間3ヵ月（この間の給与・待遇等に変わりなし）

休日

  • 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

手当・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
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