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| 部署・役職名 | 【AIプラットフォーム事業】Forward Deployed Engineer （FDE）_東京/大阪拠点 |
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| 仕事内容 |
AIの構想、開発、実装、運用、プロダクト化・事業化までを一気通貫で担い、産業変革を起こす。 ■企業・事業概要 当社は、2016年の創業以来、「AIを用いた社会課題の解決を通じて幸せな社会を実現する」をミッションに掲げ、独自のAI技術を活用した多様なサービスの創出に取り組む上場AIベンチャーです。 AIを真に活用するには、単なる技術導入にとどまらず、事業・業務・組織の変革、すなわちAIトランスフォーメーション（AX）が不可欠です。私たちはAXの推進パートナーとして、戦略策定から実装、そして事業そのものの変革まで一気通貫で支援しています。 その実現のため、従来型のモデル構築だけでなく、生成AI・AIエージェント、さらに高度なシステム実装力を掛け合わせ、ソリューション（コンサル・SI）、プロダクト（SaaS）、プラットフォーム（PaaS）へと事業を展開。相互に相乗効果を生み出すことで、あらゆる産業におけるAIの社会実装を加速しています。 ■AIプラットフォーム事業について AIプラットフォーム事業では、AI技術やプロフェッショナルサービスを活用して、幅広い業界のリーディングカンパニーに対する課題解決ソリューションを提供しています。 自社のAIサービス開発プラットフォーム＊を用いたサービスから、完全にカスタマイズされたソリューションの企画・開発・実行まで多様な「オファリング」を用意しています。 ＊同プラットフォームとは 現場と開発者を近づける開発環境として、社内外のAIモデルやサービス、データを組み合わせて、AIソフトウェア/AIエージェントを構築できるプラットフォームです。 ・ビジュアルUIで誰でもAIソフトウェア/AIエージェントを構築可能。現場のフィードバックを活かした段階的改善が容易 ・クライアント社内外のあらゆるデータをAPI連携し、特定データを使ったモデリングや業務改善アプリを構築 ・搭載されたAI技術は常に最新化され、最新の技術レベルのAIソフトウェア/AIエージェントを利用可能 ■当社のFDEの特徴 1．自社プラットフォームとカスタムソリューションを組み合わせ、顧客課題に最適な解決策を提供できる 自社のAIプラットフォームや蓄積されたAIアセットを活用することで、ゼロから開発せずスピーディーにプロトタイプを構築し、価値検証を進められます。一方でそれに固執せず、顧客課題に合わせて特定のAIモデルを開発したり、データ基盤やアプリケーションをスクラッチで構築することもあります。自社のプラットフォームやアセットを活用したスピードと再現性、顧客固有の課題に合わせて設計・開発できる柔軟性の両方を持つことで、あらかじめ決められた製品や仕様ではなく、顧客にとって本当に必要なソリューションを追求できます。 2. システム開発の枠を超え、「経営・事業課題の解決」というビジネス課題の上流にも携われる FDEが向き合うのは整理されたシステム要件ではありません。 「複雑な業務をAIによって再設計したい」「社内の点在データを活用したい」「新しいサービスの利用率を高めたい」といった抽象度の高い経営・事業課題からプロジェクトが始まります。 顧客との対話を通じて「何をつくるべきか」を自ら定義し、技術選定、アーキテクチャ設計、本番実装までやり切ります。 技術から離れてビジネス側へ移るのではなく、コードを書き、動くものをつくる力を持ったまま、事業課題やサービス構想、顧客の意思決定へ担当領域を広げられることが当ポジションの特徴です。プロジェクトによっては、顧客の現場部門との要件整理にとどまらず、エンジニア自身が経営層に対して新たなAI活用や事業変革の構想を提案するなど、ビジネスの意思決定に直接的に関わる事例も生まれています。 3．担当するプロジェクトの100％がAI関連 担当するのは、生成AI、AIエージェント、機械学習、数理最適化、データ分析など、すべてAI技術に関連するプロジェクトです。 AIモデルの技術検証だけではなく、AIを組み込んだアプリケーションやデータ基盤の構築、既存システムとの連携、本番導入まで幅広く携わります。 配属や案件のタイミングに左右されることなく、これまでのエンジニア経験を生かしながら、継続的にAI領域の最先端の実践経験を積める環境です。 4．開発環境自体もAIネイティブ 顧客へサービスとしてAI技術を提供するだけでなく、自分たちの開発にもコーディングエージェントをはじめとするAIツールを本格的に取り入れています。AIによって実装や検証のスピードを高め、エンジニアが課題発見やソリューション設計など、より本質的な役割に時間を使える開発環境を追求しています。 ■業務内容 顧客固有のデータや業務環境を理解し、汎用的なAI技術（LLM / 機械学習など）を、実際に使われるアプリケーションや業務の仕組みへ落とし込みます。 プラットフォーム型とカスタムソリューション型の両方を組み合わせながら、顧客課題の特定、企画〜設計、実装〜本番導入、継続的な改善までを一気通貫で担っていただきます。 プロジェクトごとに担当範囲は異なりますが、主な業務は以下のとおりです。 ・顧客課題の理解・プロジェクト構想 －顧客担当者（経営層、部門マネージャー等）との対話を通じた事業、業務フロー、データ、システムの理解 －AI技術によって実現すべきソリューション・サービスの構想・提案 －ビジネスチームと連携したプロジェクトテーマ、スコープ、KPI等の設計 ・ソリューション設計・技術選定：生成AI（LLM / RAG / エージェント）や機械学習・数理最適化など最適な技術を選定し、アーキテクチャを設計 －カスタムソリューション型：高度な固有課題に対し、AI/MLエンジニアと連携してモデル開発・スクラッチでのシステム開発まで －プラットフォーム型：自社のAIエージェントプラットフォームを活用し、LLMコンポーネント等を組み合わせて高速にソリューションを構築 ・実装のリード・ハンズオン・デリバリー －要件定義と並行してプロンプトエンジニアリングやPoCを実施し、フィードバックを回す －LLM APIの統合、非構造化データのパイプライン構築、業務アプリケーション開発 －既存システム（API、データ基盤、セキュリティ要件）との統合設計、クラウド環境へのデプロイ ・プロジェクト推進 －品質・コスト・納期に加え、AI開発特有の不確実性や検証結果を踏まえ、スコープや進め方を柔軟に調整 －AIコンサルタントと協働したPoC設計・技術提案の主導 ・アセット構築・プラットフォームへの還元 －プロジェクトで得た知見の再利用可能なアセット化、ソリューションパターンの型化 －自社プラットフォームへのアセット蓄積、機能改善 ■技術スタック ・Languages: Python, TypeScript / JavaScript, SQL ・Backend: FastAPI, Node.js 等 ・Frontend: React, Next.js 等 ・Infrastructure: AWS / GCP / Azure, Docker, Kubernetes ・Platform: 自社のAIサービス開発プラットフォーム ・Tools: Git, CI/CD ・AI/LLM: LangChain, LangGraph, HuggingFace Transformers, 各種LLM API、Claude Code、Codex ■プロジェクトの進め方 プロジェクトの性質やフェーズに応じて、顧客先を訪問して業務理解やディスカッションを行う場合もあれば、自社オフィスやリモート環境で開発に集中する場合もあります。 働く場所や関わり方を固定するのではなく、顧客課題を解決し、最も高い成果を生み出すために必要な手段を選択します。 顧客の事業や業務を深く理解するため、顧客と密接にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを進めますが、顧客先への常駐そのものを目的としたポジションではありません。重要なのは、物理的に顧客の隣にいることではなく、顧客と同じ目線で事業・業務の課題に向き合い、素早く仮説検証を行い、技術によって価値を届け切ることです。 ■入社後のキャリアパス FDEとして経験を積んだ後は、本人の志向や強みに応じて、複数の方向へキャリアを広げることができます。 技術を手放さずに専門性を深めることも、技術を基軸に顧客、プロダクト、事業へ責任範囲を広げることも可能です。 ・技術を深める：テックリード、ソリューションアーキテクト ・顧客価値を広げる：リードFDE、プロジェクトマネージャー ・プロダクトへ広げる：プロダクトマネージャー、プロダクト責任者 ・ビジネス領域へ広げる：AIコンサルタント、BizDev、新規事業責任者 ■ポジションの魅力 ・技術判断が事業を動かす手応え：自ら設計したアーキテクチャが企業の業務を実際に動かします。現場のユースケースがプロダクトの次の進化を定義し、自社プラットフォームへ直接還元できる醍醐味があります。 ・課題定義から自分で決める：要件定義書を受け取るのではなく、経営層や部門マネージャーと「何を作るか」から議論しソリューション全体を設計するため、技術力とビジネス力の両方が向上します。 ・巨大産業の「核心」に挑む：金融・エネルギー・インフラなど、日本を代表する大手企業の基幹テーマに入り込み、巨大なデータ領域にダイレクトに技術適用できる環境です。 ・トップタレントとの協働：学会発表クラスのAI/MLエンジニアや戦略コンサル出身者と、互いの専門性を尊重しながら「対等なプロ」として議論できる環境です。 ■プロジェクト事例 ・保険 × 営業育成AI： 同プラットフォームで約3万人が利用するAI顧客管理＋AIロールプレイングシステムを構想から実装まで一気通貫で開発支援（住友生命様） ・ヘルスケア × R＆D： データ駆動型創薬支援により、一連のデータ解析時間を大幅に短縮（第一三共様） ・エネルギー × 全社DX： 「DX戦略2026」を文化醸成・人財育成・環境構築の3領域で包括支援、事業構造変革に伴走（関西電力送配電様） ■自社プラットフォームの導入事例 ・セブン銀行様： AIエージェントテンプレートを活用し、社内データの自然言語分析で企画業務の意思決定を迅速化 ・サッポロホールディングス様： 購買データ分析から施策案生成までをAIエージェントが代替、店舗でのテスト展開を開始 ・第一生命様： 同プラットフォームを生成AI活用プラットフォームとして採用、外部提出書類のひな型生成アプリなどを内製化 ■戦略的アライアンス ・三井住友フィナンシャルグループ： 2026年3月、資本業務提携を締結（第三者割当約54億円、議決権比率10％・筆頭株主）。SMBCグループのAI戦略パートナーとして数十人規模の専任チームを組成し、AIエージェントによる業務改革・AI駆動型開発プロセスの構築を推進。AIプロダクトの共同開発・外販も視野に入れた中長期提携 ・NTTドコモビジネス： 2025年5月、資本業務提携を締結（約4.7億円出資）。セキュアなAIプラットフォームの共同開発、業界・業務特化型AIエージェント（金融・公共・製造を初期ターゲット）の共同開発、65万社の顧客基盤を活用したAIサービス販売加速の3本柱で協業 ・ふくおかフィナンシャルグループ： 2025年5月、業務提携を締結。同プラットフォームのAIエージェント・RAG Opsテンプレートを活用し、本部業務改革・営業生産性向上・コンプライアンス高度化を推進。FFGのAIユースケース約90％が同プラットフォームのテンプレートで対応可能であることを実証。将来的に地域企業向け共同展開も視野 |
| 労働条件 |
雇用形態：正社員 勤務地：本社。リモートワーク可 給与：年俸制。年額（基本給）＋固定残業手当（固定残業時間45時間／月）で構成し、月額は12分割で支給。超過した時間外労働の残業手当は追加支給 ※経験・能力、希望を考慮の上、規定により決定します 昇給：有 受動喫煙対策：屋内全面禁煙 就業場所の変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワークを行う場所を含む） 業務の変更の範囲：会社の定める業務 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・Python, TypeScript等でのバックエンド/フロントエンド等の開発経験・API連携を含むアプリケーション実装経験 ・要件定義から実装までを自走してリードした経験 ・ネイティブレベルの日本語コミュニケーション能力 【歓迎（WANT）】 ・顧客折衝や客先常駐の経験・SIer / コンサル環境でのPM・ITコンサル経験 ・LLMを活用したアプリケーション開発経験（プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、エージェント設計のいずれか） ・マルチエージェントフレームワーク（LangGraph, CrewAI, AutoGen, Google ADK等）の実装経験 ・MCP（Model Context Protocol）サーバーの設計・構築経験 ・LLM評価・observability基盤の構築経験（LLM－as－a－Judge, RAGAS, LangSmith等） ・大規模データ処理・分析基盤の構築経験 ・金融、エネルギー等のエンタープライズ領域の業界知見 ・英語でのビジネスコミュニケーション能力 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/07/31 |
| 求人番号 | 9309110 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
この求人の取り扱い担当者
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- コンサルティング IT・インターネット
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