最先端AI企業にてLLM・AIエージェントを活用した次世代基幹システム構築を担うFDEを募集！

顧客の業務プロセスを解体し、AIを前提とした「次世代の基幹システム（企業の脳）」を実装する。 顧客の現場に深く入り込み、既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。自社AIシステムを活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。【Forward Deployed Engineer (FDE) とは】 顧客の最も困難な問題を技術で解決するエンジニアです。弊社のFDEは、先進企業のエンジニア派遣モデルをAIエージェント時代にアップデートしたポジションです。・一般的なエンジニアとの違い： ・仕様書に基づいて実装する ⇔ 課題を発見し、仕様を自ら定義する ・プロダクトの機能を作る ⇔ 顧客のビジネスを変える ・技術的な正しさを追求する ⇔ ビジネスインパクトを追求する ・特定領域の深掘り ⇔ フルスタック × AI × ビジネス理解・本ポジションの特徴： サードパーティSaaS群をAPIで統合し、身軽に構築。AIが自律的に実行し、ユーザーには結果だけを返します。受託開発ではなく、顧客現場で課題を発見し、軽量なPoCを高速実装して本番導入まで伴走します。【期待する役割について】 ・顧客の既存システム（SaaS群）の全体像を把握し、AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する ・当システムを活用し、現場が実際に使えるワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索等）を爆速で構築する ・PoCを本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する ・現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる ・経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する【業務内容】 ・顧客課題の発見・設計 ・顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を理解し、AIで解決すべき課題を特定 ・AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計 ・ステークホルダーとの関係構築・調整、課題の構造化・ソリューション提案 ・ワークフロー構築・PoCの高速実装 ・自社システムを活用した業務ワークフローの構築 ・LLM / AIエージェントを活用した軽量PoCの高速実装 ・顧客の既存SaaSとのAPI連携・データ統合 ・フルスタック開発（バックエンド ＋ フロントエンド） ・本番導入・伴走 ・本番導入の技術支援・運用設計、セキュリティ対応、利用定着支援 ・プロダクトフィードバック ・顧客フィードバックの還元、新規ユースケースの提案、プロダクト改善の体系化【業務シナリオ例】 ・シナリオ1：製造業におけるSaaS連携と業務自動化 複数のSaaSを個別運用している顧客に対し、自社システムで各SaaSをAPI連携し、経費精算の自動承認ワークフローや受注データの自動連携エージェントを構築。大規模な業務時間削減を実現。 ・シナリオ2：金融機関向け見込み顧客探索エージェント 企業データベースやニュース情報を統合し、AIエージェントが24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリングするワークフローを構築。 ・シナリオ3：小売業における稟議承認プロセスのAI化 稟議データを構造化し、AIが過去の承認パターンを学習して一次判断を行うワークフローを構築。承認リードタイムを大幅に短縮。【成果責任 (KR/メトリクス)】 ・新規ワークフロー構築数、SaaS連携数、デプロイ速度 ・アクティブ利用率（MAU / DAU）、顧客の業務削減時間 / ROI、アップセル・クロスセル額

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