Forward Deployed Engineer (FDE)

職務内容

1. 1AIの構想、開発、実装、運用、プロダクト化・事業化までを一気通貫で担い、産業変革を起こす。
2. 2Forward Deployed Engineer（FDE）は、顧客の経営課題を起点に、顧客の現場に入り込み、コードを書き、AIを「動く形」で業務に実装するエンジニア。
3. 3スクラッチ開発型のカスタムソリューションと、プラットフォーム製品「exaBase Studio」を用いたセミカスタム型の2軸のプロジェクトがあり、適性や志向性に合わせて両方お任せする機会がある。
4. 4ソリューション設計・技術選定：生成AI（LLM / RAG / エージェント）や機械学習・数理最適化など最適な技術を選定し、アーキテクチャを設計。
5. 5スクラッチ開発型：高度な固有課題に対し、AI/MLエンジニアと連携して1からモデル開発・実装を行う。
6. 6プラットフォーム型：AIエージェントプラットフォーム『exaBase Studio』を活用し、LLMコンポーネント等を組み合わせて高速にソリューションを構築する。
7. 7実装のリードとハンズオン：要件定義と並行してプロンプトエンジニアリングやPoCを実施し、フィードバックループを回す。
8. 8LLM APIの統合、非構造化データのパイプライン構築、業務アプリ化など、AIモデルを本番活用するための開発を完遂する。
9. 9顧客の既存システム（API、データ基盤、セキュリティ要件）との統合設計・実行を担う。
10. 10アセット構築・型化：exaBase Studioの機能拡張、および再利用可能なアセットの構築を行う。
11. 11プロジェクトで見出した再現可能なパターンをツール・テンプレートとして型化する。
12. 12プロジェクトマネジメント：AI特有の「やってみないとわからない」不確実性を考慮した計画策定。
13. 13QCDF（品質・コスト・納期・柔軟性）を管理し、顧客期待値を調整してプロジェクトをゴールへ導く。
14. 14ビジネスチームと協働し、顧客経営層へのPoC設計・技術提案を主導。

技術スタック

1. 1Languages: Python, TypeScript / JavaScript, SQL
2. 2Backend: FastAPI, Node.js 等
3. 3Frontend: React, Next.js 等
4. 4Infrastructure: AWS / GCP / Azure, Docker, Kubernetes
5. 5Platform: exaBase Studio
6. 6Tools: Git, CI/CD
7. 7AI/LLM: LangChain, LangGraph, HuggingFace Transformers, 各種LLM API

入社後のキャリアパス

1. 1AI×アプリケーション・システム開発の二刀流エンジニアとして専門性を磨く
2. 2プロジェクトマネージャー/ソリューションアーキテクト
3. 3自社プロダクト開発にエンジニアやPdMとして関与
4. 4ビジネススキルを磨き、AIコンサルタントにキャリアチェンジ

ポジションの魅力

1. 1技術判断が事業を動かす手応え：自分が設計したエージェントアーキテクチャが担当企業の業務を実際に動かし、本番運用での成果まで見届け、そこで見出したパターンを自社プラットフォームに還元し、機能拡張やアセット構築に直接関わることができる。
2. 2課題定義からアーキテクチャ設計まで自分で決める：要件定義書を受け取るのではなく、顧客の経営層や部門マネージャーと「何を作るか」から議論することができ、技術者自身が課題を定義し、ソリューション全体を設計することができる。
3. 3巨大産業の「核心」に挑む：金融・エネルギー・インフラなど、日本を代表する大手企業の基幹テーマに入り込み、ベンチャーのスピード感を持ちながら、巨大なデータ領域にダイレクトに技術適用できる。
4. 4トップタレントとの協働：学会発表クラスのMLエンジニアや戦略コンサル出身者と、互いの専門性を尊重しながら「対等なプロ」として議論できる。

案件事例

1. 1保険 × 営業育成AI：exaBase Studioで約3万人が利用するAI顧客管理＋AIロールプレイングシステムを構想から実装まで一気通貫で開発支援（住友生命様）
2. 2ヘルスケア × R&D：データ駆動型創薬支援により、一連のデータ解析時間を大幅に短縮（第一三共様）
3. 3エネルギー × 全社DX：「DX戦略2026」を文化醸成・人財育成・環境構築の3領域で包括支援、事業構造変革に伴走（関西電力送配電様）
4. 4セブン銀行様：AIエージェントテンプレートを活用し、社内データの自然言語分析で企画業務の意思決定を迅速化
5. 5サッポロホールディングス様：購買データ分析から施策案生成までをAIエージェントが代替、店舗でのテスト展開を開始
6. 6第一生命様：exaBase Studioを生成AI活用プラットフォームとして採用、外部提出書類のひな型生成アプリなどを内製化
7. 7三井住友フィナンシャルグループ：2026年3月、資本業務提携を締結（第三者割当約54億円、議決権比率10%・筆頭株主）。SMBCグループのAI戦略パートナーとして数十人規模の専任チームを組成し、AIエージェントによる業務改革・AI駆動型開発プロセスの構築を推進。
8. 8NTTドコモビジネス：2025年5月、資本業務提携を締結（約4.7億円出資）。セキュアなAIプラットフォームの共同開発、業界・業務特化型AIエージェント（金融・公共・製造を初期ターゲット）の共同開発、65万社の顧客基盤を活用したAIサービス販売加速の3本柱で協業。
9. 9ふくおかフィナンシャルグループ：2025年5月、業務提携を締結。exaBase StudioのAIエージェント・RAG Opsテンプレートを活用し、本部業務改革・営業生産性向上・コンプライアンス高度化を推進。FFGのAIユースケース約90%がexaBase Studioのテンプレートで対応可能であることを実証。

応募資格（必須）

• Python, TypeScript等でのバックエンド/フロントエンド等の開発経験
• API連携を含むアプリケーション実装経験
• 顧客折衝や客先常駐の経験
• ネイティブレベルの日本語能力
• Webアプリケーション（Backend / Frontend）またはデータ基盤の設計・構築経験
• 要件定義から実装までを自走してリードした経験
• SIer / コンサル環境でのPM・ITコンサル経験
• 自らコードを書き、技術検証や実装に関わってきた経験

歓迎する経験

• LLMを活用したアプリケーション開発経験（プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、エージェント設計のいずれか）
• マルチエージェントフレームワーク（LangGraph, CrewAI, AutoGen, Google ADK等）の実装経験
• MCP（Model Context Protocol）サーバーの設計・構築経験
• LLM評価・observability基盤の構築経験（LLM-as-a-Judge, RAGAS, LangSmith等）
• 大規模データ処理・分析基盤の構築経験
• 現場で得た知見を抽象化し、プロダクト改善へ還元した経験・意欲
• 金融、エネルギー等のエンタープライズ領域の業界知見
• 英語でのビジネスコミュニケーション能力

求めるスキル・経験