■仕事概要キャディには、受発注や製造工程のプロセスの中で生れまた大規模なデータがあります。一連のプロセスに紐づく全てのデータを活用することが、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。機械学習エンジニアは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。キャディの持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。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。【業務例1】図面に対する画像認識システムの構築キャディが保有するパートナー様の図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。受け入れなどのサプライチェーン構築、マネジメントを行っています。それらのデータを解析し、コスト削減やエコノミクス改善のための仮説立て、データ解析、仮説検証を行います。3】:調達フローにおける最適化アルゴリズムの適用キャディが持つ流通、調達のフローや、実際のサプライパートナーの現場に対して、最適化アルゴリズムを適用し、コスト削減や業務の効率化を行います。エンジニアはPC、ディスプレイを希望のスペックで申請できます。※上限40万円までとし、それ以内であればPCの付属品も合わせて購入可能。※PCの交換サイクルは2年以上とします。TechClipsAgent(テッククリップスエージェント)。