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東京都のWebエンジニア(フルスタック)の求人751件

フォワードデプロイドエンジニア

850〜1500万円/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Webエンジニア(フルスタック)の求人の中央値(600万円)より250万円高い

勤務地
東京都港区
休日
土日祝、そのほか会社が指定する休日
雇用形態
正社員・業務委託

どんな仕事かAIによる生成

『シェルフ型レコメンド®』を中心としたプロダクトを、顧客の課題に合わせて技術的に実装・改善するFDEの募集です。顧客との対話を通じた課題発見、本番データを使ったデモの作成、施策の実装、効果検証までを一気通貫で担当します。顧客ごとの施策実装を通じたプラットフォームの機能追加・改善や、レコメンドアルゴリズム、ML基盤、データパイプラインの改善も行います。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

この求人に応募

給与850〜1500万円/年

募集元で応募する株式会社InsightXの採用ページへ
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応募は募集元の採用ページで受け付けています。当サイトに応募フォームはありません。

応募資格

必須

歓迎

求める人物像

  • 顧客価値創出にコミットできる方:技術それ自体ではなく、顧客課題の解決を目的とし、「この実装は顧客にとって本当に価値があるか?」を常に問い続けられる
  • 高速なPDCAを楽しめる方:週次・月次での実装→効果検証のサイクルを回し続けることに、やりがいと楽しさを感じられる
  • 越境することを恐れない方:専門外の技術領域や、ビジネス・顧客対話の領域にも積極的に踏み込み、学び続けられる
  • 生成AIを最大限活用できる方:GPT/Claude等を使いこなし、実装スピードと品質を複利的に向上させることができる
  • チームワークを大切にできる方:DSや他のFDEメンバーとのペアプロ文化を楽しみ、相互リスペクトのもとで協働できる

使用ツール

TypeScriptReactSvelteVanilla JSNext.jsGo (Gin)Python(Flask)Node.js (Hono)BQMLPytorchHuggingfaceVertex AIdbtBigQueryCloud RunGoogle Cloud PlatformGoogle Kubernetes EngineAWS CloudFrontCloud Pub/SubGithub ActionsTerraformHelmKustomizationCloud SQL(PostgreSQL)Google Cloud DatastoreGoogle Cloud BigtableRedashCursorClaude CodeSlackGPTClaude

募集要項最終確認 10/16

職種
Webエンジニア(フルスタック)
雇用形態
正社員 ※業務委託等も状況に応じて相談可あり(6ヶ月)
給与
850〜1500万円/年
給与の詳細
850〜1,500万円※ みなし残業代45時間含む※ 全員に対しての定期的なSO付与 + 成果に応じたSO付与制度あり
手当
生成AIの個人課金個人の学びへの支援
勤務地
東京都港区港南2-15-1 品川インターシティA棟 22階 SPROUND内
働き方
リモートワーク併用可能
勤務時間
勤務時間:10:00〜19:00(休憩1時間、実働8時間)/ フレックスタイム制
休日・休暇
土日祝、そのほか会社が指定する休日
福利厚生
生成AIの個人課金を支援個人の学びへの支援(本の購入・セミナー参加など)リモートワーク併用可能快適なコワーキングスペース(ウォーターサーバー、コーヒーメーカー、リラクゼーションスペース)技術トレンド・業界動向のキャッチアップ支援社内での最新の取り組み・事例のKT会(Knowledge Transfer)の開催
社会保険
社会保険完備
経験年数
1年以上
掲載日
2026/07/05 03:33(104日前)
最終確認
2026/10/16 09:40(1日前)

仕事内容

ポジション概要

  • 本ポジションは、InsightXが提供する『シェルフ型レコメンド®』を中心としたプロダクトを、顧客の具体的な課題に合わせて技術的に実装・改善し続けるFDE(Forward Deployed Engineer)です。
  • FDEは、従来のプロダクト開発エンジニアとは異なり、「SaaS×コンサル」のような役割を担います。顧客との対話を通じて課題を発見し、本番データを使った動くデモを短期で作成し、価値創出のための実装を行い、効果を検証するまでを一気通貫で担当します。DS(Deployment Strategist)と強力にタッグを組み、顧客価値創出の最前線で技術力を発揮するポジションです。

ポジションのミッション

  • クライアントのビジネス上の課題への深い理解と、InsightXのプロダクト(『シェルフ型レコメンド®』のプラットフォーム、レコメンドアルゴリズム、データ基盤など)に関する深い技術知識を活用して、顧客のEC改善サイクルを高速で回し続けることで、継続的な価値創出を実現します。
  • 非IT企業の自社ECが抱える構造的ジレンマ(ベンダー開発の遅さ vs SaaS習得の困難さ)を、技術力の外部注入により解決し、プラットフォーマー並みの高速改善サイクルを実現することがミッションです。

業務内容

  • [1] 顧客価値創出プロセスの実行
  • 顧客と直接コミュニケーションを取り、技術観点でペイン・ニーズを顕在化させる
  • エンジニアの視点に基づく施策の提案や、 本番データを使った動くデモの高速実装(数日〜1週間程度)
  • 施策の本番展開実装や、それに必要なデータ連携の実装
  • 効果検証のためのA/Bテスト設計やデータ分析、ダッシュボード作成、DSへの稟議サポート
  • [2] プラットフォーム開発・強化
  • 顧客ごとの施策実装を通じた、InsightXプラットフォームの機能追加・改善
  • レコメンドアルゴリズム、ML基盤、データパイプラインの改善
  • 実験的な新規機能やプロダクトの実装
  • [3] 業務プロセスの仕組み化
  • GPT/Claude等の生成AIを活用した実装の高速化・自動化
  • Engineering Principlesに基づく施策プロセスの標準化

ポジションの魅力

  • プロダクト開発の全プロセスを高速で回す「究極の手触り感」を得られる
  • 従来のSaaSエンジニアやSIerと決定的に違うのは、①顧客のペイン・ニーズの顕在化、②本番データを使った動くデモの短期作成、③価値創出のための実装、④効果検証というプロダクト開発の4ステップを週次・月次で何度も高速で回せることです。課題発見から売上創出まで、一気通貫で経験できる環境は、エンジニアとしての市場価値を最大化します。
  • AI時代の「新しいフルスタックエンジニア」としてのキャリアを構築できる
  • AIの発展により、少数精鋭で高速開発が可能になった今、求められるのは「技術 + ビジネス観点 + 顧客対話 + 効果計測」を担える総合的なエンジニアです。InsightXでは、GenAI-Nativeな文化のもと、専門外の領域にもAIのサポートで越境し、フロント・バック・データ・MLまで幅広く携わることができます。この経験は、これからの時代を勝ち抜く「新しいフルスタックエンジニア」への最短経路です。
  • 世界トップレベルのAIエンジニア、戦略コンサルファーム出身者と共に世界最高水準の事業を作る
  • CTOの岸本をはじめデータサイエンス領域で世界トップクラスの技術力を持つエンジニアチーム、そしてBain & CompanyやStrategy&、Deloitte等の戦略コンサルファーム出身のDSチームなど、高い専門性とバイタリティを併せ持つ少数精鋭のプロフェッショナルチームと共に、相互に学びあいながら事業づくりに邁進する経験を積むことができます。

技術スタック

  • Frontend
  • TypeScript
  • React
  • Svelte
  • Vanilla JS
  • Next.js
  • Backend
  • Go (Gin)
  • Python(Flask)
  • Node.js (Hono)
  • ML
  • BQML
  • Pytorch
  • Huggingface
  • Vertex AI
  • Data Engineering
  • dbt
  • BigQuery
  • Cloud Run
  • Infrastructure
  • Google Cloud Platform
  • Google Kubernetes Engine
  • Cloud Run
  • AWS CloudFront
  • Event Bus
  • Cloud Pub/Sub
  • DevOps
  • Github Actions
  • Terraform
  • Helm
  • Kustomization
  • Data
  • BigQuery
  • Cloud SQL(PostgreSQL)
  • Google Cloud Datastore
  • Google Cloud Bigtable
  • BI
  • Redash
  • Dev Tools
  • Cursor
  • Claude Code
  • Communication
  • Slack

この求人は、株式会社InsightXの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト

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