年收入范围

预估850万至1200万日元

工作地点

东京都台东区浅草桥4丁目2番2号 D'sVARIE浅草桥大楼 综合接待处6楼

详细工作

机器学习工程师负责机器学习和数据科学模型的开发，以及构建、维护和运营持续为服务提供支持的平台。利用キャディ拥有的数据，以高精度建模技术为产品赋能，并确保团队稳定进行系统开发。

以下为部分工作示例，实际工作内容不限于此，将根据入职后的技能和经验确定：

图纸图像识别系统构建

分析图纸图像，提取图纸上的信息。

构建、维护基于图像特征提取的相似图像搜索系统。

开发图像识别模型及标注机制。

探索大规模语言模型（LLM）和大规模视觉模型（LVM）的应用。

制作演示及报告，对内外部进行技术说明。

实验分析以保证高模型精度。

开发批处理和API实现图纸信息抽取。

CAD数据解析系统构建

分析CAD数据，从中提取必要的信息，包括3D形状信息。

构建解析模型与算法，制定标注机制。

制作演示及报告，对内外部进行技术说明。

实验分析以保证高模型精度。

开发批处理和API实现信息抽取。

机器学习项目管理

管理包括图纸解析模型在内的机器学习项目。

收集内部外部关于图纸信息问题的需求并定义任务。

与产品经理讨论细化KPI并达成时间表共识。

必要时定义标注，与标注团队合作制作数据集。

推进自身或团队成员负责的相关机器学习任务。

可获经验

与充满热情成员共同挑战高难度技术课题；

与熟悉机器学习及软件领域广泛知识成员协作；

深入探讨如何将技术转化为商业价值；

与MLOps及产品管理团队紧密合作，根据意愿拓宽工作范围。

开发环境

编程语言 前端: TypeScript <br> 后端: Rust、TypeScript 、Python

框架库 前端: React 、Next.js 、WebGL 、WebAssembly <br> 后端: Rust(axum)、Node.js(Express,Fasitfy,NestJS)、PyTorch

云服务 Google Cloud 、Google Kubernetes Engine 、Anthos Service Mesh

数据库 CloudSQL(PostgreSQL)、AlloyDB 、Firestore 、BigQuery

API GraphQL 、REST 、gRPC

运维监控 Datadog 、Sentry 、Cloud Monitoring

环境配置 Terraform

CI/CD Github Actions

身份认证 Auth0

开发工具 GitHub 、GitHub Copilot 、Figma 、Storybook

通讯工具 Slack 、Discord 、JIRA 、Miro 、Confluence

必须条件

五年以上机器学习模型开发经验；

有将机器学习模型发布到产品并运维经验；

掌握与机器学习相关算法基础，如统计学、线性代数、计算机科学；

有利用机器学习解决业务问题经历；

有提升统计或机器学习模型精度经验；

熟练使用Python或Rust进行Web服务API开发与运维；

使用Google Cloud或AWS等云服务经验；

基础容器技术知识，如Docker；

使用Git及CI/CD工具进行团队协作经验；

流利日语商务沟通能力：

能用日语完成文本交流及会议沟通，

如日本语能力测试N1水平或具备约三年日语环境工作经历。

优先考虑条件

图像识别/OCR或3D解析相关工作经验；

ML项目管理或ML团队领导经历；

GPU加速处理经验（CUDA/OpenCL/cudf/CuPy等）；

使用Vertex AI Pipeline/kubeflow/Apache Beam/Spark搭建ML流水线经验；

持续改进并交付ML/Data Science模型经历；

数据中心思想改善ML模型质量实践经历；

多次Kaggle竞赛获奖记录；

在主要学术期刊发表过ML/Data Science论文者优先考虑；

数值优化方法用于业务问题解决经验优先考虑;

前后端Web服务开发及分布式处理运维经验优先考虑；

理想人选特质

对未知技术积极好学，有挑战精神;

热衷掌握ML/MLOps相关新知;

面对本质问题有主人翁意识并积极行动解决;

能适应快速变化、高不确定环境，以积极态度开展建设性讨论完成任务;

尊重他人，根据对方背景调整沟通方式;