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東京都のセールスエンジニア・プリセールスの求人403件

Forward Deployed Engineer(FDE)

800〜1600万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都のセールスエンジニア・プリセールスの求人の中央値(600万円)より200万円高い

勤務地
東京都品川区
休日
完全週休2日制(土日祝日)
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

顧客の業務、組織、データ環境に入り込み、課題の特定からソリューション設計、プロトタイプ開発、導入、効果検証までを担うポジションです。顧客固有の課題を解決し、得られた知見や実装をプロダクト、テンプレート、データ連携、導入方法へ還元します。担当プロダクトはAI時代の組織知基盤「Findy Context」です。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与800〜1600万円/年

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応募資格

必須

  • ソフトウェアエンジニアとしての実務経験、またはそれに準ずる実装能力
  • API、データベース、クラウドなどを利用し、複数のシステムを組み合わせた設計・開発ができること
  • 顧客や社内のステークホルダーと対話し、曖昧な要望から解決すべき課題を構造化した経験
  • 技術的な実現性と顧客への価値の両面から、解決策を設計できる力
  • 不確実な状況でも、自ら仮説を立て、必要に応じて手を動かしながら検証を前へ進められる力
  • エンジニア、PdM、営業、CSなど、職種をまたいだチームでプロジェクトを推進した経験

歓迎

求める人物像

  • 日本企業の知を武器に、日本発のプロダクトで世界に挑戦することに情熱を持てる方
  • 顧客から伝えられた要望をそのまま実装するのではなく、本質的な課題を考えられる方
  • 顧客への価値提供と、共通プロダクトの成長を両立して考えられる方
  • 顧客との対話からコードを書くところまで、役割の境界を限定せずに動ける方
  • 完成されたプロダクトを導入するより、顧客とともに新しい解決策をつくることを楽しめる方
  • 個別案件で得た学びを、次の顧客が利用できる仕組みへ変えることに関心がある方
  • 正解のないテーマに対して、自ら問いを立て、仮説を持って意思決定できる方
  • FDEという役割やスタンダードそのものを構想し、つくっていくことに挑戦したい方

募集要項最終確認 11/2

職種
セールスエンジニア・プリセールス
雇用形態
正社員あり(3ヶ月 ※最大6ヶ月まで延長する場合あり)
給与
800〜1600万円/年
給与の詳細
■想定年収:800万円~1,600万円程度(固定残業代・賞与含む)※経験、業績、貢献度に応じて、相談のうえ決定いたします■月給例:615,385 円~1,230,769 円基本給:455,285 円~910,569 円固定残業代:160,100 円~320,200 円・固定残業代は、法定時間外労働の有無にかかわらず45時間分相当を支給・超過分は別途全額支給いたします・別途、実績に応じた賞与/社内表彰による報奨制度(インセンティブ支給)あり
手当
ランチ/ディナー補助プログラミング学習費用補助外部研修費補助交通費支給(上限あり)
勤務地
〒141-0032 東京都品川区大崎一丁目2番2号 アートヴィレッジ大崎セントラルタワー5階
働き方
記載なし
勤務時間
10:00〜19:00(実働8時間)※時差出勤制度あり(8:00〜10:00にて30分単位で稼働開始時間を選択可(1ヶ月毎に変更可、一部部署では8:00〜11:00で選択可)
休日・休暇
完全週休2日制(土日祝日)年末年始休暇特別休暇年次有給休暂10日〜20日(入社日に5日間付与、入社半年後に5日付与)※その他会社規定による休日あり
福利厚生
・ビジネス/テクノロジー研修
社会保険
社会保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険)
受動喫煙対策
受動喫煙防止措置の状況:屋内禁煙(敷地内に喫煙可能場所あり)
業務の変更の範囲
会社の定める全ての業務
就業場所の変更の範囲
会社の定める場所(リモートワークを行う場所を含む)
掲載日
2026/09/09 22:43(54日前)
最終確認
2026/11/02 02:21(今日)

仕事内容

募集背景

  • 生成AIの性能は急速に高まり、世界中の企業が同じような基盤モデルを利用できる時代になりました。
  • これから競争力の差を生むのは、AIそのものを導入したかではなく、企業の中に蓄積された知識や経験を、AIがどこまで理解し活用できるかです。
  • 日本企業には、長年の事業活動を通じて培われた顧客理解、現場の工夫、判断基準、意思決定の背景があります。
  • しかし、その多くは会議、チャット、ドキュメント、業務システム、そして個人の頭の中に分散した暗黙知のままです。
  • この状態では、海外で開発された汎用AIを導入しても、自社固有の強みを十分に引き出すことはできません。
  • Findy Contextは、企業内に分散した情報と暗黙知をつなぎ、人とAIが理解・活用・更新できる「組織知」へ変える新規プロダクトです。
  • 私たちが目指すのは、AIツールを導入するだけのDX/AXではありません。
  • 日本企業が持つ知識と現場力をAI時代の競争力へ変え、日本発のエンタープライズAIプロダクトとして海外の競合に打ち勝つことです。
  • Findy Contextは現在、顧客とともに価値を探索する0→1のフェーズから、見つけた価値を複数の企業へ再現可能な形で届ける1→10のフェーズへ移りつつあります。
  • これまではPdMとエンジニアが顧客ごとに深く入り込み、課題発見から検証、実装までを進めてきました。これからは、個社で生まれた成功をその場限りで終わらせず、次の顧客にも提供できるプロダクトや導入方法へ変えていく必要があります。
  • その中核を担う初期メンバーとして、Forward Deployed Engineer(FDE)を募集します。

担当プロダクト

  • AI時代の組織知基盤「Findy Context」
  • Findy Contextは、Slack、Microsoft Teams、GitHub、GitLab、Notion、Confluenceなど、企業内のさまざまな場所に存在する情報をつなぎ、意思決定の背景や業務上の文脈を、人とAIが利用できる形で蓄積・提供するプロダクトです。
  • 単に情報を検索しやすくするだけではなく、
  • なぜこの方針が選ばれたのか
  • 過去にどのような選択肢が検討されたのか
  • どのような制約や判断基準が存在するのか
  • 誰がどのような知識や経験を持っているのか
  • といった、これまで組織内で失われやすかった文脈を扱います。
  • 企業固有の知識や判断の文脈をAIが理解できる状態にし、人とAIが協働して業務、組織、意思決定のあり方そのものを変えていく。
  • Findy Contextを、日本企業の真のDX/AXを支える基盤へ、そして世界で使われるエンタープライズAIプロダクトへ育てていきます。

Mission

  • 日本企業の知を武器に、日本発のエンタープライズAIで世界に勝つ。
  • このポジションは、顧客の業務、組織、データ環境に深く入り込み、解決すべき課題の特定から、ソリューション設計、プロトタイプ開発、導入、効果検証までをend-to-endで担います。
  • 既存のプロダクトをそのまま導入するだけでも、顧客の要望どおりに個別開発するだけでもありません。
  • 顧客固有の課題を技術によって解決すると同時に、そこで得られた知見や実装を、次の顧客にも利用できるプロダクト、テンプレート、データ連携、導入方法へ還元します。
  • 顧客の現場で組織知をAIが扱える仕組みとして実装し、個社の成功を世界で戦えるプロダクトへ変えることが、このポジションのミッションです。

具体的な業務内容

  • 1. 顧客課題のディスカバリー
  • 顧客の経営層、事業部門、開発組織、情報システム部門などと対話し、業務や意思決定の構造を理解する
  • 顧客から提示された要望だけでなく、その背景にある本質的な課題や情報の流れの詰まりを特定する
  • Findy Contextによって解決するユースケースと、成果指標を設計する
  • 2. ソリューション設計・プロトタイプ開発
  • 顧客が利用するSlack、Microsoft Teams、GitHub、GitLab、Notion、Confluenceなどのデータ構造を理解する
  • API、データ連携、生成AI、検索などを組み合わせ、課題を解決するアーキテクチャを設計する
  • 必要に応じて自らコードを書き、プロトタイプや検証用機能を短期間で実装する
  • 顧客のセキュリティ、権限、データ管理上の要件を踏まえて導入方法を設計する
  • 3. 導入・価値検証
  • 顧客の実際の業務環境へソリューションを導入し、利用者とともに検証を進める
  • AIの回答精度だけでなく、業務時間、意思決定、知識共有、利用定着などへの効果を評価する
  • 不確実な状況でも、仮説構築、実装、検証、改善のサイクルを素早く回す
  • PoCで終わらせず、本番利用や他部門展開につながる状態をつくる
  • 4. プロダクトへの還元
  • 個社固有の要件と、複数企業に共通する課題を切り分ける
  • PdMや開発チームと協働し、案件で得られた知見を共通プロダクトのロードマップへ反映する
  • コネクタ、テンプレート、評価方法、導入手順など、次の案件で再利用できる資産を整備する
  • 顧客数に比例して個別開発が増えない、再現可能な提供モデルを構築する
  • 5. Biz/Dev/CSとの横断連携
  • 営業と連携し、商談段階における課題整理、技術提案、導入可能性の評価を行う
  • 顧客への提案内容や期待値を整理し、適切なPoCや導入計画を設計する
  • 導入後はCSと連携し、利用定着、効果測定、他部門への展開につなげる
  • FDEの業務プロセスや成功基準を設計し、Findy ContextにおけるFDEの役割そのものをつくる
  • ※業務の変更の範囲:会社の定める全ての業務

キャリアパス

  • 1. FDE Lead/Head of FDE
  • 複数の顧客プロジェクトを横断し、FDE組織の採用・育成、導入方法、技術標準、成果創出に責任を持つポジションへ
  • 2. プロダクト・エンジニアリングリーダー
  • 顧客課題と技術の双方に対する理解を活かし、共通プロダクトの戦略と開発をリードするポジションへ
  • 3. 事業責任者・事業開発責任者
  • 顧客への価値提供を起点に、GTM、事業KPI、P/L、組織づくりまで含めてFindy Contextの成長に責任を持つポジションへ

このポジションの魅力(得られる経験)

  • 1. 日本発のエンタープライズAIで世界に挑戦できる
  • 日本企業に蓄積された知識や現場力をAI時代の競争力へ変え、海外プロダクトが先行する市場で、日本発のプロダクトとして勝ち筋をつくる経験を積める
  • 2. 顧客課題の発見から実装、成果創出までend-to-endで関われる
  • 提案や要件定義だけで終わらず、自ら技術を使って解決策を実装し、実際の業務で価値が生まれるところまで責任を持てる
  • 3. 0→1から1→10へ移行する事業の中核を担える
  • 顧客とともに新しい価値を探索しながら、見つけた勝ち筋をプロダクトや導入方法として標準化し、事業を拡大する経験を積める
  • 4. 顧客への価値提供とプロダクト開発を同時に進められる
  • 一社の課題を解決するだけでなく、その解決策を共通プロダクトへ還元し、次の顧客への価値提供を速くするレバレッジをつくれる
  • 5. FDEという新しい役割を、自らの手で形にできる
  • Findy ContextにおけるFDEは立ち上げ段階です。PdM、開発、営業、CSとの役割分担や、仕事の進め方、評価基準、チームのあり方まで設計できる
  • 6. 経営・事業・現場・技術を横断する経験を得られる
  • 大企業を含む顧客の経営課題や組織課題に向き合いながら、データ、AI、ソフトウェアを使って具体的な変革を実装する経験を積める

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