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MLエンジニア
Mid-career
on 2021-04-26 547 views

MLやデータサイエンスでモノづくり産業のポテンシャルを解放する

キャディ株式会社

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  • 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。

  • 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年に同社史上最年少で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...

  • 元々は上場企業のグループ会社で上流工程から下流工程へIT開発に関わる全般並びにマネジメントを業務を経験。様々な開発手法や言語を学ぶうちに業務がつまらなく感じたため、現職へ転職。

    現職では元々稼働していたシステム全般を全て設計を見直しマイクロサービスアーキテクチャをベースにPython/Typescriptを利用したシステムへ刷新。

    各種機能の設計だけでなく実装も行なっています。

    Pythonに関しては社内で利用するIoC Containerを内包するFrameworkの開発など会社の基幹部分に寄与してきました。

    プロダクトのDomainの設計から実装 (コアビジネスロジックの実装...

  • CADDiにてQCDアルゴリズムを開発。C++17を主に使う。Golang, Rustを勉強中。

What we do

  • 独自のアルゴリズムで、3D CADデータから7秒で見積を算出。即時発注可能です。
  • 展示会でのブース出展なども通じて大手メーカーの顧客獲得も行っています。

100年以上イノベーションが起きてない製造業の調達領域を変革!
〜多重下請け構造から“強み”で繋がるフラットな構造へ〜

キャディが提供する製造業の受発注プラットフォーム「CADDi(キャディ)は、独自開発の原価計算アルゴリズムに則った自動見積もりシステムによって、発注者と品質・納期・価格が最も適合する加工会社を選定し最適なサプライチェーンを構築し納品まで責任を負います。

発注者側にとっては、従来2週間以上かかっていた相見積もりの負担や複数サプライヤーの管理工数を削減できるうえ、低価格かつ高品質な加工品の安定発注を可能にします。需要が大きくなった時は既存サプライやのキャパシティが溢れてしまう、根拠がない発注価格を見直したい、コア部品の調達改善により時間を割きたい。そんな課題を解決します。

加工会社側は、受注率約2割の相見積もり作成作業に追われたり、定常的な価格低減の交渉、一社(一業界)への売上依存体質による売り上げの不安定化、新規顧客開拓のリソース不足など、多くの問題に苦しんでいます。キャディが間に入ることにより、業界を横断した自社が得意とする案件を適正価格で発注が可能になり利益率も向上。結果的に複数業界から案件を分散受注できるので経営リスクも下げられます。

国内で120兆円にのぼる製造業の調達領域のDX(デジタル・トランスフォーメーション)を牽引し、より生産性の高い仕事に注力しながら発注側も受注側も利益を上げられる、新たな産業構造を構築します。

(参考)
・町工場に変革を。次世代マーケットプレイス型組織「CADDi」の全貌
https://ami.live/articles/6TJko25l0M6vIbDdC5xjd7

・町工場の75%が赤字である決定的な理由
https://forbesjapan-career.com/story/22

・元マッキンゼー社長"下町工場をクールに"
https://president.jp/articles/-/28507

・一緒に理想の未来を作りたい。下請けではなく、キャディのパートナーとして。
https://www.wantedly.com/companies/caddi/post_articles/164652

Why we do

  • 2019年11月、キャディ創立2周年をお祝いしました!
  • 経済産業省主導「J-Startup企業」に選出されました

【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。

現在モノづくり産業では、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。

How we do

  • キャディ本社は総武線浅草橋駅、浅草線蔵前駅から徒歩約6分の場所にあります。大阪にもオフィスがあります。
  • 四半期に一度、そのクオーターの成果を讃えるWin Partyを開催しています!

【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

【産業を大きく変えるための事業展開と組織拡大】
2018年末に10億円の資金調達を完了し、まさに事業成長を加速するタイミングです。

まず板金加工品という日本国内4兆円の市場に特化してサービスを立ち上げましたが、2019年からは板金加工以外にも製品カテゴリを広げます。将来的には、受発注をコアとした
世界的な製造業プラットフォームを構築していきます。

現在の社員数は約70名。戦略コンサル、大手メーカー、メガベンチャー、スタートアップ、商社、ゲーム会社など多様なバックグラウンドのメンバーが参画。
テクノロジーの力で製造業を変えるべく、日々パートナーやお客様のために、プロダクト開発・事業開発に取り組んでいます。

3年後にこの調達領域でアジアNo.1のプレイヤーとなるため、組織もハイペースで拡大していきます。

As a new team member

【データサイエンスで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
モノづくり産業では人手による作業が数多く残っています。図面の読解や、製造原価の見積もりなど、人の判断を必要とする業務は自動化が難しい作業でした。しかし、キャディには受発注や製造工程のプロセスの中で生まれたデータが沢山あります。数多くの図面データや見積もりデータなど、一連の業務プロセスに紐づくデータであり、これらに対して何らかのパターン化を試みることが、モノづくり産業のプロセス全体の改善につながるとキャディは信じています。
また、他にもまだ活用されきっていないデータがモノづくり産業には沢山あるはずです。様々なデータをデータサイエンスで活用しやすい状態にしていくことから、きっとモノづくり産業改革がはじまります。

【業務内容】
データサイエンティストと協業し,機械学習モデルが継続的にサービスに対して価値を提供できるよう,基盤の構築,保守,運用を行います

- 機械学習モデルの開発基盤の構築
- GPU開発環境の構築
- オンプレ・クラウド関わらず仕組みの設計
- コスト管理/障害対応/実験ログ管理
- データセットサーバーの構築
- データフロー設計
- ガバナンス設計および運用
- コスト管理/障害対応
- サービスに対する機械学習モデルのデプロイ基盤構築
- 継続的なデプロイメントの仕組みづくり
- ログ管理/障害対応
- データサイエンティストが作成した機械学習モデルの既存アプリケーションへの適用および運用

【開発環境】
- 利用言語: Python, R
- フレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
- インフラ:GCP,GKE
- データベース:BigQuery, PostgreSQL, Firestore
- 開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colab, Sentry, DataDog
- コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

【開発組織】
- 数名の図面解析チーム
 - CAD系データのベテランや元ML研究者など、多様なスキルセットのチームメンバー
- 数名の製造原価計算チーム
 - 競技プログラミング巧者やバックエンドエンジニアがRustを中心に開発
- 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】
- 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
- 統計学の基礎知識
- Pythonによる開発経験
- 機械学習基盤の開発・運用経験
- GCP/AWSでの業務経験
- Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
- デプロイパイプライン設計・運用経験
- データサイエンティストとの連携能力
- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験
- CI/CDパイプラインの開発・運用経験

【歓迎スキル】
- GPU処理を用いた開発経験
- 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
- Datadogの運用経験
- 分散処理に関する開発・運用経験
- Rustによる開発経験
- 機械学習に対する基本的な理解
- 機械学習モデルの開発・運用経験

【大胆に挑戦し、卓越したいポイント】
キャディが現在トライしているのは製造業でも「多品種少量生産の調達」という領域です。これまで殆どイノベーションが起こっていない領域だからこそ、前例がない・解法が定まっていない問題が多くあり、それをアルゴリズムで解決するのは前人未踏の領域だからこそ面白味があります。
また、現時点で溜まっているデータの活用だけでなく、どんなデータがあればどんなイノベーションが起こせるか、という発想で臨みたいと考えています。あなたのスキルでデータの積み重ねから起こる変革にチャレンジしてみませんか。

【選考で大事にしていること】
・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感
・モノづくり産業の業務プロセス変革に対する興味
・未経験の技術への貪欲さ
・データ構造やアルゴリズム、計算量など情報技術の基礎
・チームワークを大事に、考えやアイデアを積極的に共有できるか
・オーナーシップを持ってスピーディに課題に挑戦できるか

【参考記事】
https://caddi.tech/archives/1651
https://caddi.tech/archives/1495
https://caddi.tech/archives/1517

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Company info
キャディ株式会社
  • Founded on 2017/11
  • 100 members
  • Featured on TechCrunch /
    Expanding business abroad /
    Funded more than $1,000,000 /
    Funded more than $300,000 /
    Average age of employees in 20s /
  • 東京都台東区蔵前1-4-1 (総合受付3F)
  • MLやデータサイエンスでモノづくり産業のポテンシャルを解放する
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