AIソリューションエンジニア

必須

• 自走してプロダクションコードを書ける実装能力（実務2年以上）
• バックエンドを主軸に、フロントまたはインフラのいずれかは一人で動かせる
• 曖昧な要求を自分で噛み砕く姿勢と、構造化能力
• 顧客折衝のリードは求めないが、お客様から直接課題解決のためのヒアリングができる対人能力
• 業務ドメイン（会計・経営管理・製造原価など）をゼロから自走で学習する意欲と実績

歓迎

• LLM/RAG/エージェント開発の個人開発・OSS貢献・ハッカソン経験（実務でなくてOK）
• AWS・GCPを含むクラウド基盤構築・運用経験
• B2B SaaS、コンサル、SIerでの顧客対峙経験
• 会計・財務・経営管理の知識（簿記2級レベル以上、または事業会社の管理部門・コンサル経験）

求める人物像

• 顧客のニーズ正確に理解し、自分の実装判断で補完・改善できる方
• 顧客が使うものを作っている自覚があり、「技術的に正しい」だけでなく「業務で使える」ことにこだわれる方
• 新しい技術・モデル・ツールを自発的にキャッチアップし、プロジェクトに持ち込める方
• 曖昧な要件に対して「まず動くものを作って確かめる」アプローチを取れる方
• 将来的にFDEとして顧客の課題構造化やソリューション設計まで担いたいという志向がある方

使用ツール

プロダクト概要

• ログラスでは、「AIを経営に実装する」というテーマのもと、AIソリューション本部を組成し、エンタープライズ企業の経営・業務課題に対して、AI / ソフトウェア / データを組み合わせた業務変革に取り組んでいます。
• 生成AIの進化により、エンジニアの価値は「コードを書く」ことに閉じず、「顧客の業務成果にどう接続するか」へと広がりつつあります。
• ログラスでは、経営管理という複雑な業務領域において、AI / ソフトウェア / データを組み合わせ、顧客の経営・業務課題を成果まで導くForward Deployed Engineer（FDE）というロールを定義しています。
• AIソリューションエンジニアは、そのFDEと連携しながら、RAG / LLMアプリケーション / AIエージェント / データパイプラインなどの実装・検証・改善を担うポジションです。
• 単なる実装担当ではなく、実装を起点に顧客業務を理解し、将来的にはFDEとして課題構造化・ソリューション設計・顧客成果の創出まで役割を広げていくことを期待しています。

AIソリューションエンジニアは、FDEへの“設計された入口”です

• FDEは、技術力だけでなく、顧客理解、業務理解、課題構造化、ソリューション設計、プロジェクト推進までを横断する難易度の高いロールです。
• だからこそログラスでは、FDEだけを採用するのではなく、AIソリューションエンジニアという職種を通じて、FDEへ至るためのキャリアパスを意図的に設計しています。
• まずは実装・検証・改善を起点に、FDEの隣で顧客業務や課題構造化の打席を重ねる。そこから徐々に、ソリューション設計や顧客折衝、成果創出まで役割を広げていくことを期待しています。

チームについて

• 所属予定チーム：AIソリューション本部（CEO直下）
• 4〜5名規模のクロスファンクショナルチームです
• FDE、コンサルタント、PdM、デザイナー、エンジニアが連携しながら顧客課題に向き合います
• FDEが顧客フロントで課題構造化やソリューション設計をリードし、AIソリューションエンジニアが実装・検証・改善を主導します
• 顧客の経営企画・管理部門の業務に直接触れながら、AIソリューションの設計・実装・検証を進めます

具体的な業務内容・ミッション

• FDEが顧客フロントで課題構造化やソリューション設計を担う中で、AIソリューションエンジニアはその隣で実装・検証を前に進めます。
• 単に設計されたものを作るだけではなく、FDEがどのように顧客課題を見立て、要件を作り直し、業務成果に接続しているのかを間近で学びながら、徐々に自身の役割を広げていくポジションです。
• FDEが策定したソリューション設計に基づく、RAG / LLMアプリケーション / AIエージェントの実装・テスト・プロトタイピング
• プロンプトエンジニアリング、Embedding設計、検索精度チューニングなど、LLM活用の技術的な精度改善
• 顧客データを取り込むETL / データパイプラインの構築・運用
• PoC / 概念実証フェーズにおけるプロトタイプの高速構築と精度検証
• 実装・検証で得た技術的制約や改善案をFDE / PdMにフィードバックし、ソリューション設計の改善に関与
• 社内のAI実装ナレッジ、評価基盤、共通ライブラリ、テンプレートの整備・ドキュメンテーション

このポジションで得られる経験

• AI / LLM / RAG / AIエージェントを、実際の顧客業務に組み込む経験
• 経営管理・会計・財務など、複雑な業務ドメインに対する理解
• FDEと連携しながら、顧客課題の構造化やソリューション設計を間近で学ぶ経験
• PoCに閉じず、本番業務で使われるAIソリューションを実装・改善する経験
• 実装から得た示唆を、FDE / PdM / プロダクト開発へ還流する経験
• 将来的にFDEとして、顧客課題の構造化・ソリューション設計・導入推進まで担うための経験