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AIエージェントアプリケーション開発エンジニア

【急募】フルスタック
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on 2026-05-07

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阿部大志

福島県の大学で脳MRI画像の初期アルツハイマー病検出をテーマに研究。その後、約1年程スウェーデンのリンショーピング大学に研究留学。研究活動で携わってきた機械学習分野を企業ビジネスの場で活かすことを目指し入社。 プライベートでは健康維持のためにマラソンやトライアスロンを嗜んでます。

株式会社Ridge-i's members

福島県の大学で脳MRI画像の初期アルツハイマー病検出をテーマに研究。その後、約1年程スウェーデンのリンショーピング大学に研究留学。研究活動で携わってきた機械学習分野を企業ビジネスの場で活かすことを目指し入社。 プライベートでは健康維持のためにマラソンやトライアスロンを嗜んでます。

What we do

Ridge-iは、最先端のAI・ディープラーニング技術を活用し、企業や社会の現場で実際に機能するソリューションを提供しています。特に強みとしているのは画像解析技術であり、製造業における外観検査の自動化や、インフラ設備の点検・異常検知といった分野で導入が進んでいます。従来は人手に依存していた工程をAIによって効率化・高度化することで、品質向上とコスト削減の両立を実現しています。 また、Ridge-iの大きな特徴の一つが宇宙・衛星データ分野への取り組みです。衛星から取得される画像データを解析し、地表の変化検知や物体認識を行うことで、防災、環境監視、資源管理など社会的意義の高い領域に価値を提供しています。膨大かつ高解像度なデータを扱うための処理技術と、精度の高いAIモデルを組み合わせることで、これまで見えなかった情報を可視化しています。 これらの取り組みに共通しているのは、単なるPoC(概念実証)で終わらせない点です。モデル開発にとどまらず、実際の業務フローに組み込み、継続的に利用されるシステムとして構築することで、現場で価値を発揮するAIを実現しています。

What we do

Ridge-iは、最先端のAI・ディープラーニング技術を活用し、企業や社会の現場で実際に機能するソリューションを提供しています。特に強みとしているのは画像解析技術であり、製造業における外観検査の自動化や、インフラ設備の点検・異常検知といった分野で導入が進んでいます。従来は人手に依存していた工程をAIによって効率化・高度化することで、品質向上とコスト削減の両立を実現しています。 また、Ridge-iの大きな特徴の一つが宇宙・衛星データ分野への取り組みです。衛星から取得される画像データを解析し、地表の変化検知や物体認識を行うことで、防災、環境監視、資源管理など社会的意義の高い領域に価値を提供しています。膨大かつ高解像度なデータを扱うための処理技術と、精度の高いAIモデルを組み合わせることで、これまで見えなかった情報を可視化しています。 これらの取り組みに共通しているのは、単なるPoC(概念実証)で終わらせない点です。モデル開発にとどまらず、実際の業務フローに組み込み、継続的に利用されるシステムとして構築することで、現場で価値を発揮するAIを実現しています。

Why we do

AI技術は急速に進化し、多くの可能性が語られていますが、実際のビジネスや社会の現場では「使える形」で導入されているケースはまだ多くありません。特に、PoCで一定の成果が出たとしても、現場の運用や既存システムとの統合が難しく、本番導入に至らないという課題が多く存在します。 Ridge-iは、この「技術と現場の間にあるギャップ」を埋めることに強い課題意識を持っています。どれだけ優れたアルゴリズムであっても、現場で使われなければ価値は生まれません。だからこそ、技術の高さだけでなく、ビジネスインパクトの創出までを見据えたソリューション提供にこだわっています。 また、衛星データの活用など、これまで十分に活かされてこなかったデータや技術を社会実装することで、新しい価値を生み出せると考えています。AIを“研究のための技術”ではなく、“社会を前進させるための手段”として活用し、産業や社会の構造そのものに変化をもたらすことが、Ridge-iの目指す姿です。

How we do

Ridge-iでは、エンジニアドリブンかつデータドリブンなアプローチでプロジェクトを推進しています。まず顧客の業務や現場の課題を深く理解することから始め、何を解くべきかという課題定義の段階から関与します。その上で、最適なアルゴリズムの選定やモデル開発を行い、さらに実運用を見据えたシステムとして実装していきます。 例えば製造業の外観検査では、単に画像分類モデルを作るだけでなく、撮影環境のばらつきや現場の運用フローまで考慮し、安定して精度を出し続けられる仕組みを構築します。また、衛星データ解析においては、大規模データの前処理・管理・解析を一体として設計し、実用的なインサイトを導出しています。 こうした一気通貫の開発体制を支えているのは、高い専門性を持つメンバーと、創造性・革新性を重視するカルチャーです。さらに、失敗を恐れずに挑戦し続ける姿勢を大切にしながら、技術とビジネスの両面から価値を最大化しています。結果として、単なる技術導入ではなく、継続的に成果を生み出す仕組みとして社会に実装している点が、Ridge-iの強みです。

As a new team member

募集背景 生成AI・LLMの急速な進展に伴い、顧客企業から「本格的なAIエージェントアプリケーション導入」のニーズが急増しています。 特に、カスタマーサポート、社内ナレッジ検索、業務自動化など、特定業務に特化したAIアプリを、フロントエンド〜バックエンドまで一気通貫で開発できるフルスタックエンジニアを募集しています。 Mastra(TypeScript製AIエージェントフレームワーク)の経験者は特に歓迎します。未経験でもTypeScript実装経験があれば、入社後のキャッチアップ支援を行います。 「顧客が本当に使いたくなるAIアプリ」を作りたい方を歓迎します。 ━━━━━━━━━━ 【このポジションについて】 本ポジションは、顧客業務に特化したAIエージェントアプリを、フロントエンドからバックエンドまで一気通貫で開発するポジションです。 AI基盤・RAG・LLMOpsを担うエンジニアと連携しながら、UI/UX、業務ロジック、LLM統合まで横断的に担当いただきます。 ━━━━━━━━━━ 【業務内容】 ▼TypeScript / React / Next.js を用いたAIアプリのフロントエンド開発 ▼AIエージェントUI、ダッシュボード、業務画面の設計・実装 ▼Node.js / TypeScript を用いたバックエンドAPI開発 ▼LLM統合、認証認可、外部システム連携の実装 ▼Mastra、LangChain、LangGraph等を活用したAIエージェント構築 ▼顧客業務理解を踏まえたUI/UX・機能設計 ▼デプロイ、運用監視、改善提案までの推進 ━━━━━━━━━━ 【このポジションの魅力】 ▼生成AI・LLM・AIエージェント領域の本番開発に携われる ▼TypeScript × Mastra 環境での先進的な開発経験を積める ▼フロント〜バックエンド〜LLM統合まで横断的に担当できる ▼PoCではなく、実際に使われるAIアプリ開発に集中できる ▼金融・製造・衛星データ・インフラなど幅広い業界案件に関われる ▼技術選定やアーキテクチャ設計段階から参画できる ━━━━━━━━━━ 【必須スキル】 ▼Webアプリケーション開発経験(3年以上) ▼TypeScript / JavaScript / React / Next.js / Node.js 等の開発経験 ▼AWS / Azure / GCP いずれかの利用経験 ▼REST API / GraphQL の設計・実装経験 ▼生成AI・LLM関連アプリ、またはWebアプリ開発経験 ▼Git、コードレビュー、CI/CD等を用いたチーム開発経験 ▼主体的に調査・検証・実装を進められる方 ▼日本語ネイティブレベル ▼英語に抵抗がない方 ━━━━━━━━━━ 【歓迎スキル】 ▼Mastra を用いたAIエージェント開発経験 ▼Next.js App Router / Server Components の利用経験 ▼SSE / WebSocket 等を用いたリアルタイムUI開発経験 ▼LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等の利用経験 ▼AIエージェント設計(ReAct / Tool Use / MCP等)の経験 ▼UI/UX設計、デザインシステム構築経験 ▼Bedrock / Azure OpenAI / Vertex AI 等の利用経験 ▼金融業界向けコンプライアンス対応経験 ▼OSS活動・技術登壇・技術ブログ執筆経験 ━━━━━━━━━━ 【求める人物像】 ▼生成AI・LLM領域を継続的にキャッチアップできる方 ▼「PoCで終わらせず、本番運用までやり切る」ことにこだわれる方 ▼「ユーザーが本当に使いたくなるアプリ」を追求できる方 ▼フロントエンド〜LLM統合まで幅広く挑戦したい方 ▼多職種メンバーとの協働を楽しめる方 ▼新しい技術で社会をより良くしたい方 ▼当事者意識を持って主体的に行動できる方
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