Staff Software Engineer, Platform

必須

• 一定規模の複雑度を持つWebアプリケーションにおける、バックエンドアーキテクチャの設計リード経験
• 技術選定およびアーキテクチャ設計の実践能力
• 静的型付け言語（Java、Rust、Scala等）を用いた、Webアプリケーションのバックエンド開発・運用経験
• Dockerネイティブなインフラ環境（Google Cloud、Kubernetes等）での開発経験
• 非機能要件（可用性、応答性能、セキュリティ等）の設計経験

• 以下のいずれかの経験

  • 大規模データ基盤、分散コンピューティング、データパイプラインの設計・開発・運用経験
  • 大規模データの格納や分散処理に関する深い技術的知見
  • 非同期ジョブ（特にジョブ基盤）の設計・構築経験

歓迎

• Semantic Layer、Data Layerの構築経験
• 抽象化されたAPI（REST、gRPC、GraphQL等）の設計・開発経験
• マイクロサービスの設計・開発・運用経験
• ドメイン駆動設計（DDD）に基づく開発経験
• データフォーマット（Apache Iceberg、Parquet、Avro等）の知識
• 分散処理フレームワーク（Apache Spark、Apache Beam等）の利用経験
• Ontology（オントロジー）を活用したデータモデルの設計経験
• Ontologyに基づく推論・検索機能の開発経験
• 機械学習・AIチームと連携するための基礎知識
• 開発計画の立案、要件定義、スケジューリング、進捗管理の経験

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」に共感し、産業変革への強い意欲をお持ちの方
• 顧客の曖昧な困りごとから、技術的に解決すべき本質的な課題を特定し、技術的な制約とビジネス要件の両方を考慮した解決策を設計・提案できる方
• 複雑な技術仕様や制約を、非エンジニアにも分かりやすく説明できる方。また、顧客の要望や現場の状況を、PdMやエンジニアに正確かつ具体的に伝えられる方
• 発生した問題や障害に対し、最後まで責任を持って解決に導ける方
• 顧客の業界知識や新しい技術トレンドを継続的にキャッチアップし、自ら考えて行動できる方

使用ツール

募集背景

• 現在キャディでは、製造業AIデータプラットフォーム構想の実現に向けて、データ基盤のアーキテクチャリニューアルを進めています。あわせて、Semantic LayerやCustom Data Pipelineを実現し、顧客ごとのデータ活用に合わせたカスタマイズを充実させることを目指しています。
• 本ポジションでは、プラットフォームを構成する4つのレイヤーのうち、下位3層にあたるData Layer、Semantic Layer、Discovery & Agentの領域を担っていただきます。担当領域のアーキテクチャ設計と技術的意思決定を、技術リードとして手を動かしながら主導していただく「Staff Software Engineer」を募集します。

担当領域

• 製造業AIデータプラットフォームCADDiは、下層から順に「Data Layer」「Semantic Layer」「Discovery & Agent」「Workflow Products」の4層を垂直統合した構造になっています。本ポジションが担当するのは、このうち下位の3層です。
• Data LayerとSemantic Layerは、CADDiのデータ基盤プロダクトであるCADDi Data Fabricが担っています。CADDi Data Fabricは、製造業固有の顧客データに対して意味付け、格納、変換を行います。そのうえで、上位のDiscovery & Agent層やWorkflow Productsが利用できる形でデータを提供するプラットフォームサービスです。
• Discovery & Agent層では、CADDi ExplorerとCADDi Agentを提供しています。これらは、下位レイヤーで構造化・意味付けされたデータを使い、人とAIの探索・判断・実行を支えるプロダクトです。
• キャディは、業務データを取り込み、意味と関連性を与え、横断して活用し、業務を通じて新たなデータを生み出す循環を、Data Management as a Service（DMaaS）と呼んでいます。本ポジションが担う3層は、この循環のうちデータの蓄積と意味付け、そしてその活用を支える部分です。

期待する役割

• 担当する3層において、アーキテクチャ設計、技術選定、技術検証をリードしていただきます。各チームの技術リードやPdMと連携し、中〜大規模開発の立案と推進も担っていただきます。ピープルマネジメントを主務とするのではなく、自らも手を動かしながら、顧客の要求や事業の要求に応じた適切なアーキテクチャを設計・構築する役割です。

想定される業務例

• （以下に限定されるものではありません）
• データ基盤プロダクトのアーキテクチャ設計、技術選定、技術検証
• Semantic LayerおよびCustom Data Pipelineの設計・構築
• データ基盤プロダクトの運用保守
• ドキュメントやCI/CDの高度化
• 各チームの技術リードやPdMと連携した、中〜大規模開発の立案とリード

このポジションの面白さ・得られる経験

• 製造業固有のデータに意味を与える基盤を設計する経験
• 製造業の顧客データを意味付け・構造化し、複数のプロダクトやAIが活用できる形で提供する、プラットフォームの中核部分の設計に携われます。
• 顧客ごとの課題に合わせたデータ活用を実現する経験
• Semantic LayerやCustom Data Pipelineを通じて、顧客ごとに異なるデータ活用の要求に応える仕組みを、アーキテクチャから設計・構築できます。

開発環境

• フロントエンド:TypeScript,React,Next.js
• バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS)
• 機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI
• インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows
• Event Bus:Cloud Pub/Sub
• DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,Mixpanel,Sentry
• Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco
• API:GraphQL,REST,gRPC
• 認証:Auth0
• 開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook
• コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence