【INTLOOP Strategy / AI＆Data Practice】Forward Deployed Engineer

以下のいずれかの実務経験・スキルが求められます。

• Webアプリケーション開発経験（フロントエンドまたはバックエンド）
• データパイプライン・ETL処理の設計・実装経験
• クラウドサービス（AWS / GCP / Azure）の利用・構築経験
• AIコーディングツール（Claude Code等）または生成AI・LLMの実装経験
• 要件定義・As-Is/To-Beドキュメント作成の経験
• ユニットテスト・結合テストの設計と実施経験
• 技術的内容を非技術者へ説明するドキュメント作成スキル

• 課題構造化力:
  クライアントへのインタビューやワークショップを通じて、現状業務・データフローを整理し、本質的な課題を構造的に定義できる能力が求められます。
• ステークホルダーコミュニケーション力:
  技術的な内容を経営層・非技術者にわかりやすく説明し、主要ステークホルダーとの信頼関係を維持しながらプロジェクトを推進する力が必要です。
• 自走・オーナーシップ:
  上位FDEの監督下においても主体的に業務を推進し、成果物に責任を持てる姿勢が求められます。レベルが上がるにつれ自律度が高まるポジションです。
• 品質へのこだわり:
  AI生成コードの設計妥当性・セキュリティ・パフォーマンスを自ら検証・修正し、成果物品質を高く維持するプロフェッショナリズムが必要です。
• ナレッジ共有・組織貢献意識:
  プロジェクト知見を社内方法論・ツールキットに還元し、後輩FDEへの技術指導や社内勉強会への参加を通じて組織全体を強化する姿勢が求められます。

• AIエージェント・LLMの実装経験:
  RAGやAIエージェントの設計・構築経験、またはOpenAI API等のLLMを業務システムへ統合した実績があると、即戦力として高く評価されます。
• コンサルティングまたは事業会社でのプロジェクトマネジメント経験:
  要件定義からデリバリーまでのプロジェクトを主導した経験、またはコンサル会社での業務改革・DX推進経験があると親和性が高いです。
• ダッシュボード開発・BIツール活用経験:
  Tableau、Looker、Power BI等のBIツール、またはPythonを用いたデータ可視化・分析基盤の構築経験が歓迎されます。
• DevOps・CI/CDパイプラインの構築経験:
  本番環境へのデプロイ・運用定着まで担うポジションのため、IaC（Terraform等）やCI/CDの知識・経験があると活躍の幅が広がります。

• 戦略×実装を横断するFDEスキルセット:
  課題定義からAIソリューション設計・実装・本番デプロイまでの全工程を担当することで、戦略コンサルとテクニカルエンジニアの両方の視点・スキルを同時に習得できます。
• 生成AI・データパイプライン実装の実践力:
  Claude Code等のAIコーディングツールを活用した開発、データパイプライン構築、ETL処理、ダッシュボード開発など、AI時代に最も市場価値の高い実装スキルを現場で積み上げられます。
• 大手企業向けエンタープライズ実装・運用ノウハウ:
  クライアント現場でのE2Eデプロイから運用定着・ユーザー教育まで担当することで、実務で使えるAIシステムを社内に根付かせるための方法論が身につきます。
• プロジェクト方法論・ナレッジ体系化スキル:
  プロジェクト後のレトロスペクティブ主導や社内方法論へのフィードバックを通じて、再現性のある問題解決プロセスを設計・体系化する能力が養われます。
• ビジネス開発・事業責任者視点:
  年間数億円規模の事業価値創出プロジェクトに深く関与することで、将来の事業責任者・プロダクト責任者に必要なビジネスセンスと意思決定力が磨かれます。