FDE［Sansan AI］

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Python・SQLを用いたデータ分析・開発経験
• BigQueryを用いたデータモデリング・クエリ設計の経験
• 顧客の業務プロセスのヒアリングおよびソリューション設計の経験
• AIエージェントまたはLLMを活用したシステムの導入・実装経験
• Google Cloud（GCP）またはAWSを用いたインフラ構築・運用経験
• Lookerや類似BIツールを用いたダッシュボード設計・構築経験

• 顧客課題の構造化力:
  顧客の営業プロセス・データフローを深くヒアリングし、課題を論理的に整理・構造化する能力。複雑な業務フローを分解して本質的な課題を特定できることが求められます。
• 自律的な推進力・主体性:
  プロダクト立ち上げフェーズにおいて、指示を待つのではなく自らアジェンダを設定し、不確実な環境下でも物事を前に進められる主体性が重要です。
• エンジニアリングとビジネスの橋渡し力:
  技術チームと顧客・ビジネスサイドの双方と円滑にコミュニケーションを取り、双方の言語で課題を翻訳して議論をリードできる能力が必要です。
• 顧客折衝・信頼構築力:
  顧客の現場に深く入り込むポジションのため、信頼関係を築きながら業務変革を推進するヒューマンスキルが不可欠です。時には変化への抵抗に向き合う粘り強さも求められます。
• 知見の型化・ドキュメント化能力:
  現場で得た知見を再現性ある成功パターンとして言語化し、CS（カスタマーサクセス）チームが自律的に動けるようドキュメントやプロセスに落とし込む能力が求められます。

• dbt・Cloud Composer等のELTツールの活用経験:
  データパイプライン構築やデータ変換の自動化経験があると、顧客の分析環境整備において即戦力として活躍できます。
• SalesforceやCRM・SFA領域の業務知識:
  顧客の営業プロセスを深く理解する上で、CRM・SFA等の営業支援ツールに関する業務知識や導入支援経験があると活躍の幅が広がります。
• LLM・プロンプトエンジニアリングの実務経験:
  AIエージェントの導入シナリオ設計において、LLMの特性を理解したうえでプロンプト設計や精度改善ができる経験は高く評価されます。
• Terraformを用いたインフラのコード管理経験:
  構成管理ツールとしてTerraformを使用しており、IaCの実務経験があると開発環境の整備においてスムーズに貢献できます。

• AIエージェントの実務導入・設計スキル:
  顧客の営業フローへのAIエージェント組み込みを一気通貫で担当することで、AI実装のラストワンマイルを担うFDEとしての実践的スキルが習得できます。
• データ基盤構築・分析環境設計スキル:
  BigQuery・dbt・Lookerを組み合わせた分析環境の設計・構築に携わることで、モダンなデータスタックに関する実務経験が積めます。
• エンタープライズ向け業務変革推進力:
  大手顧客の営業組織に深く入り込み、AIを活用した業務変革をリードする経験を通じて、コンサルタント的な業務設計・変革推進スキルが身につきます。
• プロダクトフィードバックループへの貢献経験:
  顧客の生の声をプロダクトロードマップに反映させるサイクルに直接関わることで、PdM的な視点やプロダクト企画スキルも培うことができます。
• Google Cloudを中心とした最新クラウドアーキテクチャ知識:
  GCP・AWS・Cloud Workflows等のモダンなクラウド環境を日常的に活用することで、クラウドネイティブなインフラ設計・運用スキルが得られます。