FDE

必須

• 0→1で何かを作り、実際に使われる状態まで出した経験。職種は問いません（エンジニア・PdM・企画いずれの出自でも）
• AIを使った開発・試作の実践経験。なければ、それを補って余りある学習の速さ
• 不確実な状況で自ら仮説を立て、小さく試した行動事実
• 事業と顧客への強い興味。現場に出て対話できること （経験年数や特定言語ではなく、性質と行動事実で判断します）

歓迎

• AI・SaaS企業でのFDE、プロダクトエンジニア、ソリューションアーキテクトの経験
• LLMを使ったプロダクトやエージェントの開発経験
• 新規事業・新規プロダクトの立ち上げ経験（撤退の経験も含めて語れる方は特に）
• バックエンド・フロントエンドを横断した試作力
• リーン開発・仮説検証プロセスの実践経験

求める人物像

• 決まった的に当てるより、的そのものを見つける動きが得意な方
• 会議室で議論するより、現場で作って試したい方
• やめる判断を学びとして扱える方
• 新しい技術やAIを覚えるのが速い方

使用ツール

募集内容

• 探索で成果を分けるのは、完璧な計画ではなく「試して学ぶ回数と速度」だと私たちは考えています。要は、どれだけ多くの経験を積めるか。そのためにAIを前提とした検証開発の仕組み（FDE × Harness）を立ち上げ、いまは第1号ユニットが90日間のパイロットを走らせています。
• 募集するのは、この仕組みの中核を担う Forward Deployed Engineer（FDE、現場実証人材）です。仕様どおりに作る開発者ではありません。事業の現場に入り、課題の発見から仮説設計・試作・検証・本番化の見極めまでを通しで担ってくれる人を探しています。

ミッション

• 速く、多く経験すること。検証を回して組織に経験を貯め、学びを「本番化」か「根拠ある撤退」に落とし込み、新規事業を繰り返し生み出せる型を残すことがミッションです。
• この職務は発見型です。売上や成功を期初に約束する必要はありません。約束してほしいのは、検証プロセスを速く、誠実に回しきること。根拠の明確な撤退は、失敗ではなく成果として評価します。

お任せしたい業務

• 事業の現場・顧客への入り込みと、課題の発見・優先順位付け
• 検証仮説と成功指標の設計
• AIを使った試作（共通基盤Harnessの上で、1〜2週間で1回転）
• 限定提供による現場検証とデータ取得
• 継続・撤退・本番化の判断材料の整理と、経営への提案
• 検証済みの学びの型化（ドキュメント・アプリケーション・プロンプトとして再利用できる形で残す）
• 本番化が決まったテーマの、本番開発チームへの引き継ぎ

この職務がやらないこと（責任分界）

• 既存サービスの保守・リファクタリング・品質管理（本番開発チームの責務）
• 仕様書を受け取って実装するだけの開発
• FDEの試作をそのまま本番化すること（本番品質への引き上げは本番開発が担います）

使用ツール・開発環境

• GitHub / Render / Supabase / Claude Code（Claude Max）ほか、AI前提の軽量スタック
• 軽量な仕様駆動開発（SDD）と、整備された標準手順（ゴールデンパス）
• 試作・評価・記録・権限を一体で支える共通基盤（Harness）を専任エンジニアが整備中です。基盤づくりへの参画も歓迎します
• Slack / Notion / Google Workspace
• ※ 既存事業（自動車領域）のJava/Springスタックは本職務の主戦場ではありません（そちらはプロダクトエンジニア職として別途募集しています）。