Outreach & Growth Associate

Ridge-iの魅力・SBI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ます。・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」として成長できます。・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！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。## 業務内容### 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...

Ridge-iの魅力・SBI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ます。・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」として成長できます。・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！■業務内容1．課題の構造化と技術的アプローチの設計・クライアントの曖昧な課題をヒアリングし、業務理解・データ理解を踏まえてAIで解くべき論点に分解・技術的に実現可能なアプローチを複数案提示し、成功条件を定義2．データ分析・AIモデル開発（PoC〜実装）・データ前処理、特徴量設計、モデル構築、評価指標の設計・検証・PoCから実装フェーズの再現性・保守性を考慮したコード整備まで担当3．クライアントとの技術コミュニケーション・定例MTGでの技術的進捗報告、課題整理、次ステップの提案・非エンジニアにも伝わる形で進捗報告やモデル挙動を説明し、意思決定を支援 ・要件定義や評価基準の合意形成に技術担当として参加4．プロジェクトチームでの協働・各役割のメンバーと協働し、アーキテクチャ設計や技術方針をチームで決定する・プロジェクト全体の価値最大化に向けた技術的提案を行う※新卒の方は、入社後は先輩社員のサポートのもとプロジェクトに参画し、業務を通じて段階的にキャッチアップしていただきます。■応募資格・2027年3月までに四年生大学を卒業 ないしは 大学院を修了される予定の方■求めるスキル・Pythonなどでのプログラミング経験・ライブラリ・フレームワークを用いた画像処理や機械学習/ディープラーニングの実装経験（例: Semantic Segmentation、Object Detection等に関するモデルの実装経験）・線形代数、微積分、統計に関する知識・オンプレ・クラウドにおけるシステム開発の基礎知識・ビジネスレベルの日本語能力また、Github等の実装コードやKaggleの参加結果等力を確認できるものがある方は合わせて選考時の提出をお願いしています。■選考フロー（予定）STEP1 書類選考（エントリーシートあり）STEP2 1次面接（WEB）STEP3 2次面接（WEB）STEP4 最終面接（対面で実施します）STEP5 内定【エントリーシートについて】以下のフォーマットをダウンロード・記入のうえ、PDF形式でご提出ください。▼フォーマットDLhttps://docs.google.com/document/d/1rL0XUJCSy3Bg3gFWT89qLscp0FNHWl0K/edit?usp=sharing&ouid=108154528142532769302&rtpof=true&sd=true職種 / 募集ポジション 27卒 AIエンジニア 雇用形態 正社員 給与 月給 30万円 〜 35万円 月給：300,000円〜350,000円 ※上記は、みなし残業代（月77,794円～103,781円／45時間分） を含んだ金額です。超過分は別途支給します。 理論年収：約400万円〜 ※賞与は年２回（1月・7月） 実績：約１ヶ月分（半期で0.5ヶ月分） ※給与額は、経験や資格を考慮して決定いたします。 ・給与改定年1回（８月） 勤務地100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル438 地図で確認 ・丸の内線大手町駅 直結（C7,E2出口） ・JR東京駅より徒歩5分 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 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 福利厚生 ・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）※...

Natural size, in SOMSO-PLAST.The model was developed in co-operation with Dr. med. Urs Schneider.This model shows the semiquantitative displacement of the individual tarsal bones during the transition from a neutral position of the non-weight-bearing foot to inversion and eversion.This is intended to provide an insight into the movement of the foot under physiological and pathological conditions.On a stand with green...