AIエンジニア (Python)

Ridge-iの魅力

1. 1SBIグループとの大型AXパートナーシップをはじめ、トヨタ・官公庁・荏原環境プラント等、業界のリーディング企業と経営課題解決に向けた本質的なDXプロジェクトを経験できる。
2. 2戦略構想から実装・運用定着まで一気通貫で関わることで、ビジネスとテクノロジーの両方に強みを持つ「融合人材」として成長できる。
3. 3生成AI（マルチモーダル含む）、画像解析、衛星データ解析など、最先端のデジタルツールやテクノロジーを業務で使うことができる。
4. 4社会課題の解決、倫理的な行動を真剣に考えている会社で、入社した社員がみな「一緒に働く社員が良い」と答えている。

募集背景

1. 1Ridge-iにはAI技術、政府機関との信頼関係、運用中のシステム資産があり、不足しているのは顧客の目の前でモデル設計から実装まで速く作れるエンジニア。
2. 2安全保障領域は要件が現場で頻繁に変わり、設計書の往復では遅すぎる場面が多く、顧客の隣で手を動かしながら仕様・モデル・実装を同時に詰めていけるエンジニアの必要性が増している。
3. 3TSAが要件を整理し、本ポジションのMLエンジニアが顧客現場でモデルを設計・実装し、そのままシステムとして動く形に仕上げるチーム構成で現場実装を加速する。

Ridge-iの事業概要

1. 1Ridge-iは製造業DXなどで培われた最先端のAIを用い、衛星データ、オープンソース情報などを解析して得られたインサイトを安全保障・インテリジェンスの現場に届けている。
2. 2安全保障領域で運用中のAIシステムがあり、官公庁に対する実績として国土地理院の地図更新業務で実際に使われるAIシステムを開発・運用している。
3. 3衛星画像（GEOINT）を中心に、インテリジェンス情報をAIで処理・分析し、政府機関の意思決定を支援している。
4. 4技術実証で終わるのではなく、日本を守る現場で実際に使われるシステムを作ることがこだわりであり、このポジションが存在する理由。

業務内容

1. 1TSAと組み、顧客現場でAIモデルの設計・実装・システム化を一気通貫で担うエンジニアポジション。
2. 2MLもでき、かつ顧客の目の前でディスカッションしながら主にPythonベースのコードで手を動かして実装できる人を求めている。
3. 3TSAと一緒に顧客と議論しながらプロトタイプを組み・動かし・調整する。
4. 4AIモデルの設計・学習・評価を担当し、そのまま顧客のワークフローに組み込む。
5. 5顧客環境まで自分の手で届ける。
6. 6TSAが「何を作るか」を顧客と定義するのに対し、このポジションは「モデルも含めて技術的な知見を加味してどう動くものにするか」を顧客と会話しながら形にする。

1. 顧客現場での実装伴走

1. 1TSAとペアで顧客との打ち合わせに入り、プロトタイプ要件を定義したうえで実装する。
2. 2顧客のフィードバックを受けて、仕様と実装を並行して調整する。
3. 3閉域網・顧客施設内での開発・デプロイに対応する。
4. 4データを見ながらシステム要件などを微修正する。

2. AI モデルの設計・開発・組み込み

1. 1衛星画像解析モデルや生成AIシステムの設計・学習・評価を行う。
2. 2既存の社内モデル資産を組み合わせつつ、現場要件に合わせたカスタマイズや追加学習を行う。
3. 3学習/推論パイプライン、前後処理、API化、運用監視まで一気通貫で実装する。
4. 4現場で得た情報（使われ方、制約、エッジケース）をそのままモデル改善に反映する。

3. セキュアな環境でのシステム構築

1. 1セキュリティ要件を満たすクラウド構成（AWS / GCP / Azure）、必要に応じてオンプレ環境での実装。
2. 2IaC、コンテナ、CI/CDを用いた運用可能なシステムの構築。
3. 3顧客環境の制約を前提にした現実的なアーキテクチャ設計。

このポジションの魅力

1. 1実装スピードがそのまま価値になる。顧客の隣で書いたコードが翌週には現場で使われる。
2. 2ML×システム×顧客対応を一人で繋ぐ経験ができ、モデル設計から顧客環境での運用まで閉じないスキルセットは市場でも希少。
3. 3モデル開発と現場実装を分断せず、自分の手で最後まで持っていける。フィードバックループがチームを跨がない分、学習・改善が速い。
4. 4オンボードプログラムがあり、GIS・衛星画像処理・安全保障ドメインは未経験でも問題ない。TSAとのペア体制で立ち上がりを支援。
5. 5安全保障×AIという希少なキャリアで、日本でこの領域にAIを本格運用まで繋げているプレイヤーはごく少数。

入社後の流れ

1. 1〜3ヶ月: 既存案件にTSAとペアでサブ参画。並行してGIS・衛星画像処理・安全保障ドメインのオンボードプログラムを受講。
2. 24ヶ月〜: 実際に現場で顧客と話しながら運用を担当（徐々にカバー範囲を広げていく）。

応募資格（必須）

• Python を用いたソフトウェア開発の実務経験（2 年以上）
• Docker などのコンテナ技術を用いた開発の実務経験（2 年以上）
• 機械学習モデルの開発・評価の実務経験（深層学習フレームワーク PyTorch / TensorFlow 等の利用経験）
• 学習 / 推論パイプラインの構築、モデルのシステム組み込み、MLOps のいずれかの実装経験
• クラウドインフラ（AWS・GCP・Azure のいずれか）でのシステム構築経験
• IaC、コンテナ、CI/CD などモダンな開発運用の基礎を押さえていること
• 顧客や非エンジニアとコミュニケーションをとりながら開発を進めた経験
• セキュリティクリアランス取得要件を満たすこと（詳細は選考プロセス内でご説明します）

歓迎する経験

• LLM・生成 AI を活用したアプリケーション開発
• 地理空間情報（GIS・衛星画像処理）に関わるプロジェクト経験 ※未経験でもオンボードプログラムで立ち上げ可能
• 閉域網・セキュアな環境でのシステム構築
• 官公庁・政府機関案件の実務経験
• 個人開発で AI サービスを立ち上げた経験
• Kaggle などのコンペティション参加経験

待遇・福利厚生

• キャリア支援
• コミュニケーション活性化制度
• バディー制度
• 健康支援手当
• 特許報奨金制度

求めるスキル・経験