Forward Deployed Engineer (FDE)

募集背景

1. 1企業は多数のSaaS導入によりシステムが分断・複雑化し、人間が手作業でデータを繋ぐ「SaaS疲れ」が起きている。
2. 2JAPAN AI STUDIOでAIを「企業の脳」にし、次世代の基幹システムを実装する。
3. 3PalantirのFDEモデルを踏襲・凌駕し、AIエージェント時代にアップデートしたFDE体制を構築する。
4. 4現在FDEチームは7名、これを30名へ拡大し、200〜300名規模のFDE & DS体制を構築する最優先採用ポジション。

ミッション

1. 1顧客の業務プロセスを解体し、AIを前提とした「次世代の基幹システム（企業の脳）」を実装する。
2. 2顧客の現場に深く入り込み、既存SaaS群の全体像を把握し、AIの介入方法を設計する。
3. 3JAPAN AI STUDIOを活用し、現場が使えるワークフローを爆速で構築する。
4. 4得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる。

Forward Deployed Engineer (FDE) とは

1. 1FDEはPalantir社が確立した職種で、顧客の最も困難な問題を技術で解決するエンジニア。
2. 2JAPAN AIのFDEはこれをAIエージェント時代にアップデートしたポジション。
3. 3一般的なエンジニアと異なり、課題発見から仕様定義、ビジネスインパクト追求まで担う。
4. 4受託開発ではなく、顧客現場で課題発見、PoC高速実装、本番導入まで伴走する。

期待する役割について

1. 1顧客の既存システム（SaaS群）の全体像を把握し、AIで効率化・最適化できる設計を行う。
2. 2JAPAN AI STUDIOを活用し、現場が使えるワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索等）を構築する。
3. 3PoCを本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する。
4. 4現場の知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる。
5. 5経営層から現場担当者まで多様なステークホルダーと関係を構築する。

このポジションの魅力

1. 1「企業の脳」を実装する手応え：顧客の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する次世代基幹システムを自分の手で実装できる。
2. 2顧客のビジネスを変える瞬間を目の前で体験できる。
3. 30→1のソリューション構築：課題発見からPoC実装、本番導入まで一気通貫で担う。
4. 4AIエージェント時代の最前線：JAPAN AI STUDIOを武器に従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で解決する。
5. 5プロダクトを進化させる：顧客現場の知見がプロダクトにフィードバックされ、あなたの発見が次の機能になる。
6. 6多様な業界・課題への挑戦：金融、製造、小売、不動産など約200社の顧客の課題に取り組める。
7. 7急成長環境：設立3年で200名以上、9プロダクト展開のスタートアップで技術的意思決定に大きな裁量を持てる。

業務内容

1. 1顧客課題の発見・設計：業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を理解し、AIで解決すべき課題を特定する。
2. 2利害関係者（経営層〜現場担当者）との関係構築・調整、課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案。
3. 3ワークフロー構築・PoCの高速実装：JAPAN AI STUDIOを活用した業務ワークフロー構築（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携等）。
4. 4LLM/AIエージェントを活用した軽量PoCの高速実装、顧客の既存SaaS（SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算等）とのAPI連携・データ統合。
5. 5フルスタック開発（バックエンド + フロントエンド）。
6. 6本番導入・伴走：本番導入の技術支援・運用設計、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着支援・改善提案。
7. 7プロダクトフィードバック：顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元、新規ユースケースの発見・提案、改善に繋がるパターンの抽出・体系化。

成果責任 (KR/メトリクス)

1. 1先行指標：STUDIOでの新規ワークフロー構築数、SaaS連携数、デプロイ速度（要件定義から最初のAIエージェント稼働までのリードタイム）。
2. 2遅行指標：アクティブ利用率（MAU/DAU）、顧客の業務削減時間/ROI、アップセル・クロスセル額。
3. 3FDEの動きがプロダクトの成長（ARR）に直結する設計。

チーム体制

1. 1約120名が開発組織に在籍し、FDEチームは現在6名。
2. 2Product Architect（プロダクト設計）、Agentic Engineer（エージェント機能開発）、AI Success Engineer（導入後の顧客成功支援）、Deployment Strategy（顧客への導入戦略・展開推進）と密接に連携する。

開発環境

1. 1言語：Python（バックエンド）、TypeScript / React / Next.js（フロントエンド）/ NX。
2. 2AI/LLM：LangChain、LangGraph、JAPAN AI STUDIO SDK。
3. 3インフラ：GCP（コンテナ / K8s）、Docker。
4. 4データ：BigQuery、PostgreSQL、各種顧客データソース。
5. 5ツール：Slack、Confluence、Linear、Google Workspace、GitHub、Notion。
6. 6AI開発支援：Claude Code MAX Plan、Cursor、ChatGPT、Devin。
7. 7作業環境：Mac（Apple Silicon）、デュアルモニタ対応。

学習と開発の支援

1. 1AIツール利用サポート：JAPAN AI SaaSサービス、Cursor、ChatGPT、ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能。
2. 2開発ツール支援：利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担（年3万円まで）。
3. 3書籍購入補助：技術書など学習用書籍を会社費用で購入可能（半期3万円まで）。
4. 4語学学習/資格取得支援：日本語や英語の学習プログラムや資格取得を会社費用で利用可能。
5. 5リフレッシュ手当：リフレッシュ用サービスの費用を負担（月5000円まで）。
6. 6家賃手当：該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給（月3万円まで）。

働き方

1. 1ハイブリッド勤務：週3出社、週2リモート。
2. 2フレキシブルな勤務時間帯：コアタイムは要相談。
3. 3柔軟性：将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能。

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 : 3年以上
• フルスタック開発能力 (バックエンド + フロントエンド)
• LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験
• クラウド環境 (AWS / GCP / Azure) での開発・運用経験
• 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル)

歓迎する経験

• 顧客対応 (技術コンサルティング、SE、CS等) の経験 : 2年以上
• エンタープライズ向けSaaS導入・カスタマイズ経験
• AI エージェントフレームワーク (LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI 等) の実務経験
• データ統合・ETLパイプライン構築経験
• セキュリティ基礎 (認証/認可、暗号化、コンプライアンス)
• プロジェクトマネジメント経験
• 英語での技術コミュニケーション能力

待遇・福利厚生

• Refresh Allowance
• シャッフルランチ/ディナー
• 夏季休暇
• 年末年始休暇
• 年次有給休暇
• 従業員持株会
• 慶弔休暇
• 社会保険完備
• 資格取得・英語学習支援
• 部活動手当

求めるスキル・経験