Forward Deployed Engineer（FDE）

◼︎ミッション（優先度順）

1. クライアント事業変革の技術的な主体となる

クライアント（主に金融・規制産業の大手企業）の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。

2. AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する

プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証（PoC）で終わらせない。

3. クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する

単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。

4. FDEとしての知見を組織に還元する

クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。

◼︎主な業務内容

［顧客業務のAI Agent化・Platform構築］

- 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計

- GV の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用

- LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計（PoC ではなく本番実装）

- 予測・最適化モデル（需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等）の設計・社会実装

- 運用定着KPIの設定とモニタリング（活用率・業務インパクトの数値化）

［顧客への伴走・定着］

- 課題定義・要件定義・提案（技術担当者〜経営層まで幅広いオーディエンスへの説明）

- 定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理

- 顧客担当者（非エンジニア含む）へのハンズオン・研修設計

- 障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり

［セキュリティ・コンプライアンス対応］

- 金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件（ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等）への対応

- クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠

●活用する技術スタック（例）

- AIエージェント：OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装

- 言語：Python / TypeScript が中心（実装言語は案件により異なります）

- クラウド：AWS 等（クラウド種別は顧客環境により異なります）

- Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用

- LLM / RAG を活用した本番システム開発（PoC ではなく本番実装）

※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。

【募集背景】

金融・規制産業の大手エンタープライズ企業をクライアントに持つGVは、現在FDE人材の需要が供給を大きく上回っています。既存案件の稼働と新規案件の獲得を並行して推進するなか、**技術力と、顧客に伴走して成果を出す力を兼ね備えた正社員FDE**を中核人材として採用します。

【配属】

FDE

【転勤】

無し

MUSTは母集団を守るためコアスキルに絞っています。ソフトウェア開発経験者と、ML・データ基盤の経験者、どちらの入口からも歓迎します。

AIエージェント・LLM経験はWANT（歓迎要件）に位置づけており、必須にしていません。

1. 以下いずれかの実務経験（3年以上）

- エージェント開発系：Webアプリケーション、または AIエージェント・システムの開発・運用経験（API設計・DB設計・バックエンド開発等）

- データ分析系：ML・データ基盤の構築・運用、データ分析・モデル開発の経験（モデル設計・実装・データパイプライン構築等）

2. クラウドインフラの構築・運用経験

- クラウド種別は問いません（AWS / GCP / Azure 等）

- インフラ設計・構築・障害対応・コスト管理のいずれかに関わった実務経験

3. クライアント・非エンジニアとの技術折衝経験

- 自分がフロント（窓口）に立ち、要件定義・課題ヒアリングを主担当した経験

- 非エンジニアの担当者（営業・業務部門・経営層等）に対して技術的な内容を分かりやすく説明し、合意を取った経験

4. 不確実性下での自律的なプロジェクト推進力

- 曖昧・不完全な情報のなかで仮説を立て、優先順位を決めて推進・報告した経験

- 複数のステークホルダーが存在する環境で、進捗・課題・リスクを適切に管理した経験

●AI・生成AI領域（MUSTから移動・Nice-to-have）

- AIエージェントの設計・実装経験（マルチエージェント・オーケストレーション等）

- 生成AI・LLM（OpenAI / Claude 等）を活用したソリューションの設計・実装経験（MUSTから移動）

- LLM / RAG を活用した本番システム開発の実務経験（PoC ではなく本番実装が望ましい）

- MLOps・LangChain / LlamaIndex・ファインチューニングの実務経験

●ドメイン・業務経験

- 金融・公共など規制産業でのシステム開発・SI・コンサル経験（クライアント接点あり）——必須ではなく、あれば尚可

- 予測・最適化モデル構築の実務経験（需要予測・顧客離反予測・LTV最大化等）

- SaaS製品（自社または他社）の導入支援・カスタマイズ・インテグレーション経験

●データ・インフラ・セキュリティ

- データ連携・ETL・DWH（BigQuery / Snowflake等）の設計・実装経験

- セキュリティ実務（情報セキュリティマネジメント、ゼロトラスト、監査対応等）の知識・経験

●言語・資格・実績

- Python / TypeScript / SQL の実務経験（分析・API開発・データ基盤 等）

- 情報処理安全確保支援士、AWS/GCP/Azure認定資格、PMP等の保有

- Kaggle上位入賞、論文投稿、技術発信実績

大学卒／大学院卒

想定年収：理論年収 700万円〜1,700万円（経験・スキル・グレードに応じて決定）

※算出方法：基本給12か月分+賞与（基本給2か月分×夏冬2回支給が基準）

■基本給：437,500円～1,062,500円

※固定残業代31.13時間込み（78,000円～104,000円）／超過分は全額支給

■賞与：四半期評価連動

■交通費：原則全額支給

※通勤交通費、業務に必要な移動の交通費、業務上理由によるやむをえない深夜帰宅のタクシー利用など

09:00〜17:45

時間外労働: 有り

裁量労働制: **勤務時間**

- 専門業務型裁量労働制（1日のみなし労働時間9時間15分／休憩60分）

- 始業・終業時刻は本人の裁量

- G4以上は専門業務型裁量労働制を適用

- 裁量労働制の適用に不同意の場合はフレックスタイム制を適用

土日祝休み(完全週休2日制)

■年間休日日数：123日／ 完全週休2日(土日)

※祝日・年末年始込

※有給休暇：入社初年度15日。夏季休暇分を含め、入社時に5日分、入社6か月目に10日分を付与

※その他休暇：慶弔休暇、育児休暇、介護休暇

※夏季休暇は有給休暇利用により自由に取得

■社会保険完備（健康保険：有 厚生年金：有 雇用保険：有 労災保険：有）

■必要経費：原則全額支給

※交際費、会議費、書物、備品、携帯電話、ノートPC、通信費など

■福利厚生：定期健康診断、フリードリンク制、社内歓迎会等の飲食代半額補助など

■リファラル採用手当：知人/友人を紹介してくれた社員に特別ボーナス30万円を支給

■慶弔金：結婚祝い5万円、出産祝い3万円

■ストックオプション制度あり

1. 書類選考

2. カジュアル面談（初回ステップ。お互いの相性・期待値確認）

3. 一次面接（現場マネージャー）

4. 二次面接（部門責任者・担当取締役）※ケース形式の課題提示を含む場合あり

5. 最終面接（代表取締役）

6. オファー面談

※職種により技術課題・ケース面接を追加します。

※ご応募から内定まで3〜4週間を目安としています。

※選考回数、内容は変更になる場合もあります。

試用期間: 3ヶ月（あり（3か月））

採用人数: 1名