Forward Deployed Engineer,Automotive

必須

• ① 顧客対峙における技術的課題解決の経験

  • 顧客のビジネス課題や曖昧な要望をヒアリングし、技術的に解決すべき本質的な課題を特定した経験
  • 顧客（非エンジニアのビジネス担当者を含む）に対し、複雑な技術仕様や制約を分かりやすく説明し、合意形成を行った経験
  • 技術的な制約とビジネス要件の両方を踏まえ、代替案を含むソリューションを設計・提案した経験

• ② システム開発とインフラの構築・運用経験

  • REST APIやgRPCによるシステム間連携を含む、Webアプリケーションの設計・実装経験（OAuth、JWTなどを用いた認証・認可を含む）
  • Python、Shell（Bash）などを用いた、データ処理や業務自動化のスクリプト開発・運用経験
  • Linuxサーバー上で、コマンドラインを用いてミドルウェアやアプリケーションの構築・運用・障害対応を行った経験
  • IaC（Ansible、Terraformなど）を用いて、サーバーやクラウド環境を再現可能な形で構築した経験
  • ログやメトリクスを用いて、ネットワーク（TCP/IP、DNS、Firewall、LB）を含む技術的な問題を切り分け、解決に導いた経験

• ③ 技術検証から本番リリース、運用、終了まで、機能やシステムのライフサイクル全体に責任を持った経験

  • PoCや技術検証に主体的に取り組み、結論を出すまで関わった経験（成功・失敗は問いません）
  • 検証の結果をもとに、本番環境へのリリースと運用まで担った経験
  • 暫定の仕組みや既存システムについて、終了の時期と移行先を決め、設計に織り込んだ経験
  • 利用者・顧客と移行や終了について合意し、停止・廃止までやり切った経験（機能・APIの廃止、システムのリプレイス、サービス終了など。規模は問いません）

歓迎

• 自動車業界に関する経験

  • 製造業（特に自動車業界のOEM・Tier1・Tier2）における設計、調達、生産技術、生産、品質、情報システム部門などでの実務経験
  • 製造業（特に自動車業界）向けソリューション（PLM、CAD、SCMなど）の導入経験（SIer、ITコンサルタント、ベンダーなど立場は問いません）
  • PLM（Teamcenter、Windchill、3DEXPERIENCEなど）やCAD（CATIA、NXなど）のデータ構造・API・他システムとの連携、E-BOM/M-BOMや設計変更管理に関する知識
  • 品質管理の手法（FMEA、不具合解析など）や、自動車業界の品質マネジメント規格（IATF 16949など）に関する知識

• 技術・プロジェクトに関する経験

  • エンタープライズSaaSプロダクトの導入コンサルタント、ソリューションアーキテクト（SA）、またはForward Deployed Engineer（FDE）としての実務経験
  • 機械学習やLLMを用いて顧客の課題を解決した経験
  • GPUサーバー上で、機械学習モデルやLLMの推論環境（vLLM、Ollama、Tritonなど）を構築・運用した経験
  • AWS、GCP、Azureいずれかでのシステム設計・構築と、コンテナ（Docker、Kubernetes）やCI/CD
  • パイプライン（GitHub Actionsなど）の構築・運用経験
  • エンタープライズ環境のネットワークや認証基盤（SSO・IdP連携、閉域網など）を踏まえたシステム設計経験
  • Ansibleなどの構成管理ツールを用いて、オンプレミスやインターネットに接続できない環境でサーバーを構築・運用した経験（パッケージやコンテナイメージの持ち込みを含む）
  • 知的財産や契約条件（成果物や発明の権利帰属、OSS・モデルのライセンス、データの利用範囲など）を踏まえて、提供範囲やシステム構成を設計した経験
  • SQLやPython（Pandasなど）を用いたデータ分析・前処理と、データパイプライン（ETL/ELT）・DWH（BigQuery、Snowflakeなど）の構築経験
  • 海外拠点を含む導入プロジェクトの推進経験、またはビジネスレベルの英語力

求める人物像

• グローバルに通用するプロダクトを生み出す、大胆な目標にワクワクする方
• 本質的な課題に向き合い、当事者意識をもって解決に向けた行動ができる方
• 相手のコンテキストや解像度に配慮し、他者をリスペクトする姿勢でコミュニケーションや議論ができる方
• 決められた型がない状況でも、自ら仮説を立てて前に進められる方
• 相手の業務を理解するところから始め、実際に使われる仕組みをつくることにこだわれる方
• お客様の現場に足を運び、業界の業務や用語を自ら学ぶことに意欲を持てる方

使用ツール

募集背景

• 自動車業界は、キャディが重点的に取り組んでいる業界のひとつです。OEM・Tier1・Tier2と会社をまたいで設計・調達・生産の情報が連なる構造は複雑で、その分、課題を解決したときのインパクトも大きくなります。
• 一方で、図面、BOM、工程情報、不具合記録などのデータは、部門やシステム、会社ごとに分断されています。これを横断的に使える状態にするには、標準機能の提供だけでは足りません。お客様の業務とデータ構造を理解したうえで、既存のPLMやERPなどと連携したソリューションを設計・実装する技術者が必要です。
• そこで、自動車領域のお客様に技術面から深く入り込む「Forward Deployed Engineer（FDE）」を募集します。主に売上規模が数千億円〜数兆円クラスのOEM・Tier1企業を担当し、数年単位でお客様の事業変革に伴走します。現場で得た知見をもとに、自動車業界向け新規プロダクトの要件定義にも関わっていただきます。

職種概要

• Forward Deployed Engineer（FDE）は、自動車業界のお客様に対し、技術的な専門家として最も近い立場で伴走し、技術面からビジネス成果の創出を担うポジションです。
• お客様の業務課題やシステム環境、部門間の関係を理解したうえで、事業課題の整理や上流の設計、戦略的な構想の検討から入り、キャディのプロダクト群を活用したソリューションを設計・実装します。要望を受けて作るのではなく、案件の進め方や提供範囲まで設計していきます。プリセールス段階での技術検証（PoC）から、導入プロジェクトの実行、導入後の活用支援、他部門や他拠点への展開提案まで、お客様との取り組み全体に関わります。
• また、現場で得たニーズや課題をプロダクト開発チームにフィードバックし、プロダクトの進化に貢献します。

期待する役割

• 自動車業界の大手企業では、導入の起点が1つの部門であっても、成果を出すためには設計、調達、生産技術、生産、品質へとデータの活用範囲を広げ、さらに国内外の子会社やサプライヤーとの情報連携まで視野に入れる必要があります。FDEには、担当するお客様の案件で技術面の中心を担い、営業担当、プロダクト開発チーム、機械学習の専門メンバーなどと連携しながら、こうした展開を実現していくことを期待しています。
• 具体的には、各部門の業務とデータの関係を整理したうえで、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」の上にソリューションを構築します。API連携、データ移行、カスタマイズ開発を含めて設計・実装し、お客様のデータに合わせたセマンティクスの設定も担います。導入効果を定量的に示せる状態をつくっていただきます。お客様の部門責任者や現場の担当者、情報システム部門など、立場の異なる関係者と技術的な調整を行う場面も多くあります。
• お客様ごとに、セキュリティ要件やシステム環境などの制約が異なる中、プロダクトの標準機能をそのまま提供できるとは限りません。その中で、お客様のニーズに合わせて提供する機能の優先度を調整し、価値を実感いただける形をつくっていきます。お客様との調整と技術的な限界の両方を理解したうえで、全体をコントロールすることが期待される役割です。
• 自動車領域におけるFDEの取り組みは立ち上げの段階にあります。担当案件で得た進め方やデータ設計、ツールをチーム内で共有し、ほかの案件でも再利用できる形に整える取り組みにも参加いただきます。

想定される業務例 （以下に限定されるものではありません）

• 営業担当（AE）と連携した技術提案、デモンストレーション、PoCの設計・実行（例：設計部門の図面・BOMデータを用いた類似部品検索や流用設計の検証）
• 工程設計から量産立ち上げまでの情報連携を対象とした、生産準備リードタイム短縮に向けたデータ連携の設計・実装
• 設計、調達、生産技術、生産、品質など複数部門へのヒアリングと、業務フロー・データ構造の整理、ソリューションのアーキテクチャ設計
• PLM、ERP、文書管理システムなど既存システムとのAPI連携、データ移行、データ変換スクリプトの開発
• 導入効果（ROI）の試算・検証に必要なデータ分析と、経営層・部門責任者向けの報告支援
• お客様の情報システム部門とのセキュリティ審査対応、システム構成に関する技術調整
• 社内の法務・営業と連携した、知的財産や契約条件を踏まえた提供範囲とシステム構成の設計（オンプレミス環境に持ち込む資産の扱いを含む）
• 導入後の技術サポート、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニング、活用範囲の拡大に向けた技術提案（他部門・他拠点・海外関連会社への展開を含む）
• 自動車業界の案件で得た要件をプロダクト開発チームへ連携し、業界向け新規プロダクトの要件定義や、業界共通の機能・テンプレートの整備に貢献

このポジションの面白さ・得られる経験

• 自動車産業の課題への直接的な貢献：日本の基幹産業である自動車業界のお客様に対し、開発・生産・品質の現場で発生している課題を、データとソフトウェアで解決する経験を積めます。自ら設計・実装したソリューションが、お客様の開発期間や原価、品質に関わる成果として表れます。
• 部門横断・全社展開の設計：1つの部門での導入にとどまらず、複数部門、複数拠点へと活用を広げる過程に技術面から関われます。大規模組織のシステム環境と業務を横断的に理解し、全体のアーキテクチャを設計する経験は、FDEとしての専門性を高めるうえで大きな意味を持ちます。
• 業界特化モデルの先行事例づくり：自動車領域では、業界の業務とデータに特化した価値提供の形を、現場での実践を通じてつくっている段階です。ここでつくるFDEの進め方やソリューションは、今後ほかの業界で同様の取り組みを進める際のモデルケースになります。
• 資産として積み上がる仕事：お客様の課題を解く過程で得たデータ設計やプロダクトの改善は、その1社で完結せず、キャディ全体の資産として蓄積されます。ある顧客向けに設計・実装したものが、次の顧客への提供価値につながります。
• 技術とビジネスの両面での成長：PoCから導入、活用支援、展開提案まで一貫して関わるため、技術的な専門性と、自動車業界の業務やビジネスに対する理解の両方を高いレベルで身につけられます。
• プロダクトへの還元：自動車業界の現場で得た要件を技術的に分析・集約し、プロダクト開発チームへフィードバックすることで、プロダクトのロードマップや機能に影響を与えられます。

開発環境

• フロントエンド:TypeScript,React,Next.js
• バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS)
• 機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI
• インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows
• Event Bus：Cloud Pub/Sub
• DevOps：GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry
• Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco
• API:GraphQL,REST,gRPC
• 認証: Auth0
• 開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook
• コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence