企業名 |
株式会社Ridge-i |
職種 |
AIエンジニア(その他)
|
試用期間 |
試用期間：6ヶ月
|
業務内容 |
【募集背景】
Ridge-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ます。足りない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です。
安全保障領域は要件が現場で頻繁に変わります。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ます。
TSA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形でチームとして構成し、現場での実装を加速していきたいと考えています。
【業務内容】
このポジションはTSA（テクニカルソリューションアーキテクト）と組みながら、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です。MLもできる、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ます。
▼このポジションのメンバーがやること
・TSA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
・AI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
・顧客環境まで、自分の手で届ける
MLモデル開発と現場実装の両方を手掛けるエンジニアに向けたポジションです。TSAが「何を作るか」を顧客と定義する役割であるのに対し、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します。
（1）顧客現場での実装伴走
・TSA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
・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
・閉域網・顧客施設内での開発・デプロイに対応する
・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
・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
・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
・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
・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
・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
・IaC、コンテナ、CI／CDを用いた運用可能なシステムの構築
・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】
▼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。一般的な大企業のリリースサイクルでは得られない速度感で成果が出せます
▼ML×システム×顧客対応を一人で繋ぐ経験
モデル設計から顧客環境での運用まで、どれか一つに閉じないスキルセットは市場でも希少で、キャリアの軸を強くできるポジションです
▼モデル開発と現場実装を分断しない
「モデルを作る人」と「現場で動かす人」を分けず、自分の手で最後まで持っていけます。フィードバックループがチームを跨がない分、学習・改善が速いです
▼オンボードプログラムがある
GIS・衛星画像処理・安全保障ドメインは未経験でも問題ありません。TSAとのペア体制で立ち上がりを支援します
▼安全保障×AIという希少なキャリア
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。エンジニアとして入れる機会自体が限られています
【入社後の流れ】
・〜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
・4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ただきます）
※出張：あり（顧客環境での実装・デプロイ時。頻度は案件による）
※閉域網・セキュア環境での作業があるため、特定業務は顧客施設内での対応が必要
|
応募条件 |
【必須（MUST）】
※完全に満たしている必要はありません。近しい経験があればぜひご応募ください。
・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（WANT）】
・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
【求める人物像】
・顧客の隣で手を動かし、反応を見ながら実装を調整していくスタイルが好きな方
・「作ったものが使われるかどうか」にこだわりがある方
・MLモデル開発と現場実装の両方をやりたい方。片方だけに閉じず、モデルから運用まで一人で繋げたい方
・不確実な状況でもまず動くものを作り、対話の中で磨き込んでいける方
・安全保障・インテリジェンスという領域に、技術で貢献したいと考えている方
|
勤務地 |
東京都千代田区大手町1-6-1大手町ビル438
最寄駅：【最寄り駅】各線 大手町駅から徒歩1分
各線 東京駅から徒歩5分 |
給与・報酬 |
想定年収800万円〜1500万円
特記事項：賞与あり 年2回（1月・7月）：基本月給を基準にし、業績によって決められた金額を1年に2回支給
時間外労働の有無にかかわらず、45時間分の時間外手当として160,020円～260,100円を支給
年俸制 800万円～1,500万円
※上記は、みなし残業代（月160,020円～260,100円／45時間分）を含んだ金額です。超過分は別途支給します。※給与額は、経験・前職給与などを考慮して決定いたします。
給与改定年1回（8月）
|
就業時間 |
休憩時間：1時間
特記事項：▼専門業務型裁量労働制 1日8時間
ジェネラルオフィスアワー：9時30分～18時30分
▼試用期間中は、フレックスタイム制
・コアタイム：10時30分～16時30分
・フレキシブルタイム：始業 7時30分～10時30分 終業 16時30分～20時30分
・休憩時間：11時～16時のうち1時間
専門業務型
裁量労働制により、8.0時間働いたものとみなされます
|
休暇・休日 |
・完全週休2日制（土・日）
・祝日
・年末年始休暇（12月28日～1月4日）
・リフレッシュ休暇（入社1年経過後より5日付与）
・年次有給休暇※10日～勤続年数による
・年次有給休暇付与前（入社6ヶ月）特別休暇3日
|
待遇・福利厚生 |
健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険
交通費：交通費支給（会社が最も合理的と認める経路／上限4万円）
諸手当：時間外手当
特記事項：【福利厚生】
・技術顧問（トップアカデミア）との勉強会
・キャリア支援（特許報奨金や資格取得支援）
・学習支援（顧問やパートナー研究者による勉強会）
・書籍や必要な備品購入の経費（モニターやUdemyなどのe-Learning等）
・ヘルスケアサポート（外部相談や無料鍼治療）
・飲料や栄養補助食品、お菓子類はすべて無料
・コミュニケーションサポート等々
【加入保険】
健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入（直営の保養施設などの利用可）
【受動喫煙対策】
屋内喫煙室設置あり
【働くスタイル】
▼専門業務型裁量労働制／フレックスタイム制
エンジニア・コンサルタントは裁量労働制で、個人ごとの柔軟な働き方をサポート。個人の裁量で勤務時間の調整が可能です。（みなし労働時間：8時間）
▼リモートワーク
原則、週1出社。顧客企業への訪問や、現場調査など必要な業務と併せて、仕事の状況に応じてリモートワークで効率よく勤務できます。
▼兼業可能
兼業先が競合関係でなく、かつ兼業を許可していること／守秘義務について問題が起きないこと／Ridge-i業務に対してプロとして成果を継続的に出せる環境を整えられること、などの条件を満たせば兼業可能です。
【キャリア・学習支援】
▼修士・博士課程進学支援制度
従業員のスキルアップや知識の獲得と成長を目的として、修士・博士課程進学を希望し、一定の要件を満たす従業員に対し、研究日の確保と学費を支給します。（上限あり）
▼バディー制度
リッジアイに入社された際には、先輩社員がバディーとしてマンツーマンで会社生活をフォローします。プロジェクトへのスムーズな導入など業務に関することはもちろん、会社生活の些細な疑問も相談できます。
▼技術顧問との交流
画像認識や自然言語処理を専門とする先生、CVを専門とする先生、リモートセンシングや数理最適化を専門とする先生など、日本のAI分野における第一人者の方々を技術顧問としてお迎えしています。最先端の技術の実用化について相談することが可能です。
▼特許報奨金
業務の中で新しい発明があった際には、出願時と権利登録時に報奨金が支払われます。また、その特許に基づき利益が発生した場合にも、貢献に応じて報奨金が発生します。
▼定期勉強会 Ridge University
ビジネスニーズの高い分野や、ソフトウェア工学といったプロジェクトを進める上で必要な分野について当社技術顧問や共同研究として参画して頂いている研究者の方々から、大学の講義形式で最新技術を学ぶことができます。
【受動喫煙防止情報】
屋内受動喫煙対策：対策あり
|
こだわり条件 |
学歴不問 経験者優遇 駅から徒歩5分以内 土日祝日休み 交通費支給 社会保険完備 完全週休二日制 リモートワーク（在宅勤務）可 賞与あり 研修・勉強会充実 |
あなたにオススメの求人
気になる
