AIデータエンジニア（FDE）

ポジション概要

1. 1Forward Deployed Engineer（FDE）は、クライアント企業の現場に深く入り込み、当社独自のAIプラットフォームを活用して、業務プロセスをAI活用前提に再設計・実装するエンジニアです。
2. 2ミッションは顧客のビジネス課題を直接解決すること。業務の可視化・分析から、AIを組み込んだワークフローの設計・構築、運用定着まで、一気通貫で支援します。

募集背景

1. 1AIが業務そのものを再定義する時代が到来しています。
2. 2当社はBPO事業で培った業務理解力と顧客基盤を活かし、FDE × AI-BPOの一気通貫モデルで、大手が手掛けにくい「実装から運用まで」を担う新規事業を立ち上げます。
3. 3あなたには、この事業の初期メンバーとして、サービスの型そのものを一緒に作っていただきます。

業務内容

1. 1クライアントと密接に連携し、対象業務の現状把握・ボトルネックの特定を行う。
2. 2ステークホルダーとの合意形成を推進し、プロジェクトを前に進める。
3. 3当社AIプラットフォーム（n8n / Dify 等）を活用し、業務ワークフローの自動化・AI組込みを実装する。
4. 4構築した仕組みの運用定着を支援し、継続的に改善する。
5. 5案件で得た知見・成功パターンをナレッジとして蓄積し、プラットフォームとチームの成長に貢献する。

役割

1. 1クライアントの業務データを分析し、業務改善の機会やボトルネックを定量的に特定する。
2. 2AI-BPO運用における品質指標（精度・処理速度・異常率等）の設計・モニタリング基盤を構築する。
3. 3AIワークフローのアウトプット品質を評価し、継続的な精度改善ループを回す（プロンプト最適化、ファインチューニング、評価指標設計）。
4. 4RAG（Retrieval-Augmented Generation）のナレッジベース設計・検索精度の最適化を担う。
5. 5顧客向けのリアルタイム分析ダッシュボード・可視化レポートを設計・構築する。
6. 6PoC案件における効果測定・ROI算出をデータ面から支援する。
7. 7非構造化データ（文書・画像・音声等）の処理パイプライン設計に関与する。

歓迎する人物像

1. 1「データを見れば業務の実態がわかる」という信念がある方。
2. 2AIの出力を「なんとなく良さそう」で終わらせず、定量的に評価・改善したい方。
3. 3分析結果を技術者以外にもわかりやすく伝えることに価値を感じる方。

応募資格（必須）

• IT領域での実務経験（3年以上）
• クライアントとの直接的なコミュニケーション経験（要件ヒアリング、提案、折衝など）
• 業務プロセスを構造的に理解し、技術で解決策を設計できる課題解決力
• 新しいツール・技術を短期間でキャッチアップし、実務に適用する学習意欲
• 日本語でのビジネスコミュニケーション能力（ネイティブレベル）
• データ分析・統計解析の実務経験（2年以上）
• Python を用いたデータ処理・分析（pandas / NumPy / scikit-learn 等）
• SQLによるデータ抽出・集計の実務経験
• BIツール（Tableau / Power BI / Looker 等）を用いたダッシュボード構築経験
• 機械学習モデルの構築・評価・運用（MLOps含む）のいずれかの経験

歓迎する経験

• LLM / 生成AIのAPI利用やプロンプトエンジニアリングの経験
• n8n、Dify、Zapier、Make 等のワークフロー自動化ツールの利用経験
• BPO業界での実務経験
• LLMの評価・ベンチマーク設計の経験（精度評価、ハルシネーション検出等）
• RAGシステムにおける検索精度チューニングの経験（Embedding選定、チャンク戦略、リランキング等）
• NLP（自然言語処理）の実務適用経験（分類・抽出・要約・感情分析等）
• OCR・文書解析に関する実務経験
• データエンジニアリング（ETL設計・データ基盤構築）の経験
• A/Bテスト・因果推論等の実験設計の経験
• 統計検定2級以上、またはそれに準じる統計リテラシー

待遇・福利厚生

• インフルエンザ予防接種
• ウォ―タ―サーバー
• クラブ活動支援
• 昇給年1回
• 服装自由
• 社会保険完備
• 社員表彰
• 社外相談機関提携

求めるスキル・経験