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※この求人はギークニアによる求人紹介案件です。応募情報はギークニアに送信されます。
ご推薦可能な場合、面談後に推薦をさせて頂きます。
| 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|
| 給与 | 800万円〜1500万円（■契約期間 契約期間：期間の定めなし 試用期間：あり（6ヶ月） 年収 8,000,000 円 - 15,000,000円 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。《賞与》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 ■諸手当 ・給与改定年1回（８月） ・賞与年2回（1月・7月） ・交通費支給（会社が最も合理的と認める経路/上限4万円） ・時間外手当 ） |
| 勤務地 | 東京都 |
| 勤務地詳細 | 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル438 ・丸の内線大手町駅 直結（C7,E2出口） ・JR東京駅より徒歩5分 ※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 |
| 職種 | データサイエンティスト AIエンジニア (Python) ｜安全保障×AI AIエンジニア (Python) ｜安全保障×AI 企画・マーケ |
| 業種 | インターネット関連 専門コンサルタント IT通信インターネット コンサルティング |
| 勤務時間 | ■勤務時間 ・専門業務型裁量労働制 1日8時間 みなし労働時間8時間/日 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 |
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
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）
ポジションについて
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。
Ridge-iの事業概要
Ridge-iは、製造業DXなどで培われた最先端のAIを用いながら、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ます。これまでに、安全保障領域で運用中のAIシステムがある他、官公庁に対する実績としては、国土地理院の地図更新業務においても実際に使われるAIシステムを開発・運用しております[プレスリリース]。
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ます。
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、Ridge-iのこだわりであり、このポジションが存在する理由です。
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による支援
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。先輩社員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です。本ポジションでは、貴重なキャリアを積むことができます
募集要件
■職種 / 募集ポジション
AIエンジニア (Python) ｜安全保障×AI
■求人タイトル
AIエンジニア (Python) ｜安全保障×AI
■雇用形態
正社員
■契約期間
契約期間：期間の定めなし
試用期間：あり（6ヶ月）
■給与
年収 8,000,000 円 - 15,000,000円
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。《賞与》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
■勤務地
東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル438
※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
■勤務時間
みなし労働時間8時間/日
ジェネラルオフィスアワー：9時30分－18時30分
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
■休日
■福利厚生
※詳細はページ下記に記載
■加入保険
各種保険：健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
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
■諸手当
■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、牛久先生、CVを専門とする玉木先生、リモートセンシングや数理最適化を専門とする小野先生など、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。
■仕事についての詳細
【ポジションについて】
＜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。
＜Ridge-iの事業概要＞
Ridge-iは、製造業DXなどで培われた最先端のAIを用いながら、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ます。これまでに、安全保障領域で運用中のAIシステムがある他、官公庁に対する実績としては、国土地理院の地図更新業務においても実際に使われるAIシステムを開発・運用しております[プレスリリース]。
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ます。
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、Ridge-iのこだわりであり、このポジションが存在する理由です。
＜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による支援
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。先輩社員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です。本ポジションでは、貴重なキャリアを積むことができます
＜募集要件＞
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
＜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）
■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。
AIエンジニア (Python) ｜安全保障×AI
■休日
■福利厚生
※詳細はページ下記に記載
■加入保険
各種保険：健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
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）
■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、牛久先生、CVを専門とする玉木先生、リモートセンシングや数理最適化を専門とする小野先生など、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。
■受動喫煙対策
屋内喫煙室設置あり
■事業内容
■沿革
2016年7月29日 当社設立
2023年4月26日 東証グロース市場上場
■創業者 代表
柳原 尚史
■企業の特徴
Ridge-iは、テキストや画像など様々なモデルの生成AI、画像解析などをはじめとする先端AI技術を活用し、産業および社会に対する新たな価値創出を推進しています。
単なる技術検証にとどまらず、「実際の現場で使われること」にこだわり、顧客の業務や意思決定プロセスに深く入り込みながら、課題設計からシステム開発、運用定着までを一気通貫で支援しています。
取り組むプロジェクトは、企業規模に関わらず、技術的難易度の高さ、ビジネスインパクト、社会的意義の観点から厳選しており、製造業DXや衛星データ解析、安全保障・インテリジェンス領域など、先端性と実用性の両立が求められる領域に強みを持ちます。
また、画像・衛星・センサーデータなど多様なデータを扱う高度なAI開発に加え、生成AIを含む最新技術のキャッチアップと実装を継続的に行っており、技術とビジネスの両面で高い専門性を持つプロフェッショナルが集まる環境です。
最先端の技術に触れながら、社会に実装されるプロダクト・システムを生み出したい方、技術とビジネスの両軸で価値創出に取り組みたい方、異なる専門性を持つメンバーとの議論を通じて成長したい方を歓迎しています。
■Ridge-iについて
Ridge-iは、AI・ディープラーニング技術を活用し、企業および社会課題の解決に取り組むテクノロジーカンパニーです。
特に、衛星データや画像解析（GEOINT）をはじめとする高度なデータ処理技術に強みを持ち、製造業DXから安全保障・インテリジェンス領域まで、実運用されるAIシステムの開発・提供を行っています。
また、画像・センサー・時系列データなど複数のデータを組み合わせた高度な解析や、生成AIを含む先端技術を活用し、顧客の業務や意思決定プロセスそのものを高度化するソリューションを提供しています。
当社の特徴は、戦略・構想フェーズにとどまらず、課題設計、システム開発、運用定着までを一気通貫で支援し、「実際に使われるAI」を実現している点にあります。これまでにも、官公庁や産業分野において多数の実績を有し、社会インフラを支える領域で価値を提供してきました。
今後も、最先端のAI技術と現場理解を掛け合わせることで、社会および産業に対する本質的な価値創出を推進していきます。
■受賞歴
第4回、第5回、第6回宇宙開発利賞
みずほイノベーションアワード
デロイトトーマツ Fast Growth 50
など 多数
■会社についての詳細
Ridge-iの魅力
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ます。
ビジネスとテクノロジーの両方に強みを持つ「融合人材」として成長できます。
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ます。
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す。
これまで入社した社員がみな「一緒に働く社員が良い」と答えています！
■本社所在地
東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル438
■代表者氏名
柳原 尚史
■設立
2016年7月29日
■資本金
11,609,900円
■従業員人数
44名（2023年7月末）
※ 求人内容は求人作成時のものであるため、最新状況は変更になっている可能性があります。
※ より詳細な情報は面談時にご確認ください。