【JAPAN AI】Forward Deployed Engineer (FDE)

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• LLM / AIエージェントを活用したアプリケーション開発・導入経験
• フルスタック開発経験（バックエンド + フロントエンド）
• 既存SaaSとのAPI連携・データ統合の実装経験
• PoCの高速実装・プロトタイピング経験
• クラウド環境（AWS / GCP / Azure 等）でのシステム構築経験
• Python / JavaScript / TypeScript 等を用いた本番品質コードの設計・実装経験

• 課題構造化・仮説構築力:
  顧客の業務プロセスやデータ環境を深く理解した上で、AIで解決すべき課題を特定し、解決策を構造化・提案できる能力が求められます。
• ステークホルダー調整力:
  顧客の利害関係者（経営層・現場担当者・IT部門）と関係を構築し、複雑なプロジェクトを円滑に推進するコミュニケーション力が必要です。
• 曖昧さへの耐性と自走力:
  要件が明確でない状況でも自ら課題を定義し、仮説を立てて推進できる自律的な行動力が求められます。スタートアップ特有の変化の速い環境に対応できることが前提です。
• スピードと品質のバランス感覚:
  PoCの高速実装と本番導入品質の両立が求められるため、状況に応じてスピードと品質のトレードオフを適切に判断できる実行力が必要です。
• 技術とビジネスを橋渡しする説明力:
  顧客の経営層・業務担当者に対して技術的な内容をわかりやすく伝え、導入後の活用定着まで伴走できるプレゼンテーション・ファシリテーション能力が必要です。

• RAG / AIエージェント設計・評価基盤構築経験:
  RAGアーキテクチャの設計や評価基盤の構築経験があると、JAPAN AI STUDIOを活用した高度なワークフロー構築において即戦力として活躍できます。
• エンタープライズ向け大規模システム導入経験:
  大企業特有のセキュリティ・コンプライアンス要件や複雑な組織調整を経験していると、本番導入・運用設計フェーズで大きく貢献できます。
• MLOps / LLMOps の設計・運用経験:
  AIモデルの本番運用・継続的改善サイクルの設計経験があると、導入後の利用定着支援や改善提案において強みを発揮できます。
• コンサルティング・プリセールス経験:
  顧客の業務課題をヒアリング・構造化してソリューション提案を行った経験は、FDEとして上流から下流まで一気通貫で担う本ポジションで高く評価されます。

• 生成AI・LLMの実務実装スキル:
  JAPAN AI STUDIOをはじめとする自社プロダクトを活用しながら、RAG・AIエージェント・ワークフロー自動化など最先端の生成AI技術を実案件で磨くことができます。
• エンタープライズ顧客への技術コンサルティング力:
  多様な業界・規模の顧客企業に対して課題発見から本番導入まで一気通貫で担うことで、技術力とビジネス理解を高いレベルで掛け合わせたコンサルティングスキルが身につきます。
• プロダクト開発へのフィードバックループ構築力:
  顧客現場で得た知見をプロダクトチームへ還元するプロセスを繰り返すことで、プロダクト思考・ユースケース抽出・体系化のスキルが鍛えられます。
• セキュリティ・コンプライアンス対応の実務知識:
  エンタープライズ企業の本番導入を通じて、セキュリティ要件やコンプライアンス対応の実践的な知識・経験を習得できます。
• フルスタックAIシステム設計・実装能力:
  バックエンド・フロントエンドを含むフルスタック開発と、既存SaaSとのAPI連携・データ統合を繰り返し経験することで、AI時代の次世代システム設計力が身につきます。