FDE（Forward Deployed Engineer）

職務内容

## タイトル

シニアテックリード最先端AIの社会実装PJを最前線でリードするFDE（技術裁量◎/AI経験不問）

## 会社概要

ACESは「アルゴリズムで、人の働き方に余白を作る。」というミッションを掲げ、最先端AIを活用した産業や社会の変革を目指す東大松尾研究室発のAIベンチャーです。

各業界をリードする顧客企業に対したDXプロジェクトを行っており、AIと人が協働する次世代の事業・業務プロセスの設計から、PoCで終わらないAIの社会実装を通して、単なる導入支援ではない企業・産業の変革支援を実現しています。

現在、ありがたいことに大手金融機関を中心に引き合いをいただいており、前年比160%以上の急成長を遂げています。

**▼プロジェクト事例**

大手金融機関の法人営業向けAIアプリケーション共同開発案件

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000118.000044470.html

モビリティ領域の協業案件

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.htmlhttps://acesinc.co.jp/projects/project-1094

## 仕事概要

当社のDXプロジェクトにおけるシニアテックリードをお任せします。

顧客企業の課題解決を実現するため、プリセールス段階から顧客フロントに立っていただきます。「AIを導入して終わり」ではなく「AIが顧客業務で価値を生む」段階まで責任を持つことがミッションのポジションです。

※入社時点でAIの知識を一から身につけている必要はありません。ソフトウェア設計・実装・運用、あるいは特定領域のドメイン知識など、これまでの専門性をAIと掛け合わせることで、より複雑な課題を解決できます。トップ研究室出身のAIエンジニアやコンサルタントと議論しながら、専門性を最大限に活かしてプロジェクトを推進していただきます。

### 具体的な業務内容

以下の業務を、プロジェクトの技術責任者として顧客の最前線でリードしていただきます。

- 顧客へのヒアリングを通じた業務理解・課題の構造化と目指す成果の定義

- 事業価値や運用性を踏まえた要件定義・技術選定・アーキテクチャ設計

- ソフトウェア開発・コードレビュー・CI/CD整備から本番運用・顧客現場への導入定着・継続的な改善

- 獲得した技術知見の社内への還元とナレッジ標準化の推進

上記以外に、組織運営・マネジメントに関心がある方は、以下役割もお任せ可能です。

- プロジェクトメンバー（エンジニアのリード（育成・品質管理・進捗管理）

- 中長期的なAI時代のエンジニア組織構成等への議論

### ポジションの魅力

**AI時代だからこそ、人にしかできない技術リーダーシップに集中できる**

AIによって「作る」ことのコストが大きく下がる中、エンジニアに求められる役割も変わりつつあります。

このポジションで担うのは、与えられた仕様を正しく実装することだけではありません。顧客の経営・業務課題を理解し、「何を変えるべきか」「何をつくるべきか」「何を作らないようにするか」を定義し、技術的な意思決定を行い、実装から顧客現場への定着までをリードします。

AIを最大限活用しながら、課題設定、アーキテクチャ設計、意思決定、顧客との合意形成、チームリードといった、**人だからこそ価値を発揮できる仕事により多くの時間を使える環境**です。

**顧客変革の最前線で、構想から社会実装まで責任を持つ**

一般的な受託開発のように、定められた要件をもとにシステムを構築するだけではありません。プリセールスや構想段階から顧客と議論し、業務課題の構造化、目指す姿の定義、技術選定、アーキテクチャ設計、開発、本番導入、業務定着、継続改善まで一気通貫で関わります。

**「AIを導入した」ではなく、「顧客のビジネスプロセスが変わった」までを成果とする。** 技術を軸にしながら、企業変革そのものを動かせるポジションです。

**AI時代のエンジニアリング組織を、自分たちでつくる**

事業・組織ともに拡大途上だからこそ、完成された開発組織に参加するのではなく、その次の形をつくる側に回ることができます。

AI駆動開発を前提とした開発プロセス、技術標準、ナレッジ共有、エンジニアの役割設計や育成など、これからのエンジニアリング組織に必要な仕組みを議論し、実装していくことができます。

**技術者から領域を拡大したい方へ。AI時代の多様なキャリアパスが存在**

技術ドリブンなスタートアップだからこそ、技術を手放さずに、経営・事業・組織へと影響範囲を広げていく複数のキャリアパスがあります。以下が実際の事例です。

1. **FDEスペシャリスト**：顧客の最前線で、課題定義から実装・業務定着までを担う専門性をさらに深める

2. **エンジニアリングマネージャー**：AI時代のエンジニア組織づくりを、採用・育成・カルチャー醸成からリードする

3. **IT／DXコンサル・デリバリーマネージャー**：技術を軸足に、事業・経営に踏み込みつつ売上責任を持つ

4. **プロダクトのPdM・プロダクトエンジニア**：新規プロダクトの事業開発・プロダクト開発に携わる

5. **スタッフエンジニア**：全社のAI駆動開発を推進し、全社の開発生産性の最大化を担う

いずれの道も、技術を軸足に置いたまま、顧客・事業・組織への貢献を広げていくことを前提としています。「技術で経営をドライブしたい」「AI時代のエンジニア組織をつくりたい」「マーケットインで事業機会を生みたい」といった志向にも添えるようにしています。

応募資格（必須）

※応募時点でのAI/機械学習に関する知識、Pythonでの開発経験は必須ではありません。

- Webアプリケーション開発における設計〜実装〜テストまでの一貫した経験

- クラウド環境（AWS/Azureなど）を活用したシステム構築・運用経験

- チーム開発におけるコードレビューやCI/CD導入などの品質向上活動への関与

- 業務要件を理解し、自走して課題を解決できる力

- 他職種との協働を円滑に進められるコミュニケーション能力

応募資格（歓迎）

- AI／機械学習を活用したシステム開発経験

- 業務システムや大規模Webアプリケーションの設計・運用経験

- TerraformやDockerなどによるインフラ自動化・コンテナ環境構築の経験

- チームリード、技術選定、アーキテクチャ設計などのリーダー経験

- パフォーマンス最適化やログ設計などの実践的な改善経験

求める人物像

- 「アルゴリズムで社会をシンプルにする」という当社の理念に賛同していただける方

- 技術を使って社会をもっと良くしていきたい方

- 新しい技術に興味を持ち積極的に取り入れようとする姿勢の方

- ビジネス的な観点も踏まえた適切な技術選定ができる方

- 少数精鋭のチームで範囲が広くやりがいのある仕事を行いたい方

- チームのアウトプット効率を上げるために開発環境の改善を一緒にできる方

- 積極的に機械学習の知識を得たい方・活用したい方