FDE（Forward Deployed Engineer）

必須

• 画像系の深層学習（CNN等）を用いた開発の実務経験 ※LLM中心ではなく従来型の深層学習を重視
• ソフトウェア開発3年以上（Linux / Cloud / API開発経験）
• 要件定義 or 顧客折衝経験

歓迎

• Raspberry PIやJetsonといったエッジデバイスを使った開発経験
• ハードウェアの制約がある中での開発経験
• センサーデバイスや、AIからの出力情報を活用したロジック構築経験
• 信号処理系（ミリ波等）の深層学習の開発経験
• LLMを応用したシステムの開発経験（中心業務ではありませんが歓迎）
• ネットワーク関連知識
• 自社ITサービスを開発、保守、運用した経験
• ユーザー目線からの要件整理や仕様の提案ができる
• BtoBサービスの開発経験から顧客の期待値を推察、調整できる
• 複雑な技術的な内容やビジネス要件を、非IT領域のメンバーにも分かりやすく、簡潔に伝えられる。また、効果的な資料作成を通じて、情報を整理し、共有できる
• 異なる意見を持つメンバー間の調整を行い、議論を円滑に進め、合意形成を導ける

求める人物像

• 顧客課題に対して、必要な実装・検証をやり切れる方（すべての技術領域に精通している必要はありません）
• 要件が固まっていない状況でも、仮説を置いて整理し、次の一手を提案できる方
• 導入して終わりではなく、運用に入り込んで成果が出るまで改善できる方

使用ツール

チームのミッション

• FDEのミッションは技術と自社プロダクトを深く理解したプロフェッショナルとして、顧客の現場の課題をエンジニアリングで解決することです。また、課題解決の中で得た知見をプロダクトにフィードバックする事もFDEの重要な役割です。
• 当社は自社プロダクト「Actcast」やアプリ群、R&Dアセットなど強い武器を有していますが、物理世界の難解・複雑な課題に対して出来合いのソリューションを単純に適用するだけでは本質的な課題解決を実現することは難しいです。FDEはそうした自社のアセットを最大限活用しつつ、本質的な課題解決のために必要なエンジニアリングを行う事です。顧客の課題を深く理解し、解決方法を提案する活動も行っていただきます。

募集背景

• 大規模エンタープライズ顧客への導入が決定し、展開スピードの加速に伴い、導入〜本番運用までを担う技術体制の強化が急務となっています。現在、提案・受注は既存メンバーとパートナーで推進できていますが、導入・活用フェーズを担うリソースが不足しており、組織体制の整備を進めている段階です。そこで今回、FDE組織の立ち上げメンバーとして、プロダクト導入・実装・活用支援をリードいただける方を募集します。

業務概要

• FDEは、当社プロダクトの本番導入〜運用定着〜成果創出までを技術面からリードするポジションです。要件が固まったものを実装するだけでなく、顧客の課題を理解し、導入・運用の設計/実装/改善提案を通じてプロダクト価値を最大化し、利用継続・利用拡大につなげます。

具体的な業務

• 顧客環境への導入（PoC〜本番）設計・実装・リリース
• 技術要件定義（顧客ヒアリング、前提整理、制約把握、構成設計）
• API連携/周辺システム連携の設計・実装・運用
• 本番運用に乗せるための改善（監視/運用フロー/障害対応設計など）
• 導入後の活用・成果創出に向けた伴走（技術的な課題解決、改善提案）
• 社内（PdM/AE/パートナー）との連携による案件推進
• 機械学習モデルを活用したソリューションの実装・応用開発 （例：エッジ／ロボット上での画像認識モデルの搭載・判定、作業解析モデルの構築・改善 など）

現場の課題解決に直結するプロジェクト経験

• 現場のデータと技術をつなぎ、IoT/AI を活用した DX を推進することで、効率化や製品/サービス品質の向上といった具体的な成果を創出します。実装から改善まで一貫して関わることで、技術的手触りと社会的価値を実感できる仕事です。

実際の現場で使われるプロダクトづくり

• 関わったものがそのまま工場や現場で稼働し、成果を直接目にできるポジションです。

ユーザーと共に要件を整理する経験

• 現場の声を直接聞きながら要件を定義し、解決策を設計・実装していく力が身につきます。

運用・実用フェーズまで伴走できる開発プロセス

• 開発だけでなく、導入後の運用・改善まで一貫して関わり、実用性の高いプロダクトを育てていく経験が得られます。

Family Mart Vision

• https://gate-one.co.jp
• ファミリーマート店内のサイネージをAIカメラで解析し、どれだけの人が広告を見たかを可視化するソリューションです。人・顔検出、顔の向き、年齢・性別推定などのAI分析により、広告枠の価値を定量的に算定します。

TAKANAWA GATEWAY CITYの「Real×Tech LAWSON」(KDDI・ローソンと連携)

• KDDIとの次世代コンビニに関するAIカメラを活用したプロジェクト
• https://youtu.be/gfqgaxBybCY

製造業向けエッジアプリケーション

• 自社プラットフォームActcastを活用し、自動車メーカーの製造現場で利用されるアプリケーションからデータ活用までを企画・開発しています。現場との対話を通じて課題を整理し、個別対応にとどまらず、全社で活用可能な機能へ発展させていきます。

ai cast（アイキャスト）

• 「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
• 小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。

自動バレー駐車システム

• 車にAIカメラ・駐車場内にActcast連携エッジAIカメラを設置し、人を介在せず周囲を確認して自動走行して車を空きスペースに駐車するシステム。
• 本システムを普及させることで、住みやすい都市の実現や事故の低減などを目指しています。

マルチモーダルエージェント“Saya”

• ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
• 自動バレー駐車システムの受付や、自動運転バスなどでの利用を想定しています。

入社後3ヶ月

• プロダクト理解と顧客課題の理解を揃える
• 先輩同席で提案〜導入の型を掴む
• 1案件で「導入〜成果が出るまで」を一通り経験する（運用伴走も含む）

6ヶ月以降

• 提案〜導入〜成果までを自走して回す
• 勝ちパターンを型化して横展開する（提案・導入・運用）
• 収益（利用拡大・継続）に繋がる動きまで責任を持つ