【中途】【カスタマー】Forward Deployed Engineer(エキスパート)

仕事内容と労働条件

仕事内容

▼仕事概要
顧客プロジェクトの現場に深く入り込み、生成AI/RAGを中心とした機能を短いサイクルで実装するための、プロダクト・システムとして成立させるポジションです。
要件が流動的な環境で、設計〜実装〜検証〜改善までを高速に回し、顧客価値を最短で立ち上げます。

・RAG構成の設計・実装
・ノーコード/ローコードツール+必要に応じたコード実装(Python等)による拡張開発
・外部SaaS/CRM/社内データとのAPIやMCPを用いた連携実装、プラグイン等の開発
・品質・安全性・運用性の担保
・異なるお客さまの業務理解に基づき、ニーズを抽象・共通化したプロダクト化の検討

■業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

▼必須スキル
・エンジニアとしての開発経験(設計・実装・テスト・運用の一連)
・LLM/生成AIの知識と高い興味
・MCP/APIを用いた開発経験
・顧客または社内ユーザーと連携した 要件定義〜プロトタイプ開発 の経験

▼歓迎スキル
・Dify、n8nなどの活用経験(加えて“限界をコードで補う”実装経験)
・Azure OpenAI/AWS Bedrock/Google Vertex AI の利用・運用経験(権限/IAM、コスト、レート制限等)
・インフラ/アーキテクチャの知見(サーバ、DB、ネットワーク、クラウド設計)
・データ基盤や検索基盤の設計経験(ETL/ELT、ベクトルDB、検索評価)
・セキュリティやコンプライアンス要件下での実装経験(PII、監査、データ境界)
・生成AI最新技術への強い関心と、実装への落とし込み力

▼求める人物像
・当社のミッション・ビジョンに共感できる方
・当社のスタイルを体現できる方

企業における生成AI導入プロジェクトの約95%が、期待されたP/Lインパクトを生み出せていないと報告されています。(出典:MIT Project NANDA「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」)

その最大の原因は、多くの企業において「AIを使う」ことが目的になり、現場の業務を「AIで変える」という視点が不足しているからだと私たちは考えています。
どんなに素晴らしい戦略があったとしても、どんなに便利なAIがあったとしても、最終的にそれを動かしていくのは現場で働く一人一人の人間です。
当社は、顧客企業一社一社の営業業務について深く理解し、一人一人の営業担当の成長や成果を生み出していくようなAI活用を推進していきたいと考えています。
こうした想いから、当社はサービスコンセプトを従来の「セールスイネーブルメントAI」から「セールスAXソリューション」へと変更し、現場で働く一人一人の業務変革の支援を強化してまいります。

◼️当社は、サービスコンセプトを「セールスイネーブルメントAI」から「セールスAXソリューション」へと変更し、セールスAIプロダクトシリーズ「当社」とセールスAXコンサルティングシリーズ「当社 X」の両輪で営業部門のAXを支援してまいります。

◼️今後3年で200人のプロフェッショナルを採用へ
「当社 X」に所属するコンサルタントには、マッキンゼーやアクセンチュアなどの戦略コンサルティングファーム出身者、セールスフォースやIBMといったグローバルテック企業出身者、さらにはリクルートなど国内大手企業出身者が集結しています。
今後3年間で200人規模のプロフェッショナル採用を進め、戦略立案からシステム設計、営業現場での実行支援まで、多様なバックグラウンドを持つプロフェッショナルが連携することで、業界や課題の枠を超えた支援をしてまいります。

応募資格

▼必須スキル
・エンジニアとしての開発経験(設計・実装・テスト・運用の一連)
・LLM/生成AIの知識と高い興味
・MCP/APIを用いた開発経験
・顧客または社内ユーザーと連携した 要件定義〜プロトタイプ開発 の経験

▼歓迎スキル
・Dify、n8nなどの活用経験(加えて“限界をコードで補う”実装経験)
・Azure OpenAI/AWS Bedrock/Google Vertex AI の利用・運用経験(権限/IAM、コスト、レート制限等)
・インフラ/アーキテクチャの知見(サーバ、DB、ネットワーク、クラウド設計)
・データ基盤や検索基盤の設計経験(ETL/ELT、ベクトルDB、検索評価)
・セキュリティやコンプライアンス要件下での実装経験(PII、監査、データ境界)
・生成AI最新技術への強い関心と、実装への落とし込み力
【歓迎】
▼必須スキル
・エンジニアとしての開発経験(設計・実装・テスト・運用の一連)
・LLM/生成AIの知識と高い興味
・MCP/APIを用いた開発経験
・顧客または社内ユーザーと連携した 要件定義〜プロトタイプ開発 の経験

▼歓迎スキル
・Dify、n8nなどの活用経験(加えて“限界をコードで補う”実装経験)
・Azure OpenAI/AWS Bedrock/Google Vertex AI の利用・運用経験(権限/IAM、コスト、レート制限等)
・インフラ/アーキテクチャの知見(サーバ、DB、ネットワーク、クラウド設計)
・データ基盤や検索基盤の設計経験(ETL/ELT、ベクトルDB、検索評価)
・セキュリティやコンプライアンス要件下での実装経験(PII、監査、データ境界)
・生成AI最新技術への強い関心と、実装への落とし込み力

就業場所

東京都 港区
■勤務時間
フレックスタイム制度
-標準:1日8時間
-コアタイム 11::00
※定例会議等はコアタイムに実施を推奨

■休日・休暇
・完全週休2日制(土日祝は休日)
・年末年始・産前産後・育児・介護・慶弔休暇など
・有給休暇:毎年4月1日に勤続年数に応じた日数を一斉付与。入社年度においては、入社月に応じた日数を入社日に付与(2日~10日付与)
※入社次年度以降は毎年4月1日に付与(11日~20日)
・公休:土日祝日以外はなし。

■リモートワーク制度
・以下の通り、部門や職種毎に出社頻度を定めてハイブリッド勤務を可としています。
- ビジネス・コーポレート職:週3日程度出社あり
- プロダクト開発職:週1日程度出社あり
・また、事情・居住地によってフルリモートワークを認めている場合があります。
・詳しくは選考において人事に確認・ご相談ください。

就業時間・休憩

11:00〜15:00

時間外労働

30時間以下

休日・休暇

土日祝休み
年間休日120日
年末年始休暇・産休・育休・慶弔休暇・介護休暇・有給休暇
■休日・休暇
・完全週休2日制(土日祝は休日)
・年末年始・産前産後・育児・介護・慶弔休暇など

・有給休暇:毎年4月1日に勤続年数に応じた日数を一斉付与。入社年度においては、入社月に応じた日数を入社日に付与(2日~10日付与)
※入社次年度以降は毎年4月1日に付与(11日~20日)
・公休:土日祝日以外はなし。

賃金

・月給: 650,000~1,350,000円
・時間外手当: 169,076円~351,157円(※みなし残業 45時間相当分

※上記は想定額のため、最終的には現年収を考慮しつつ等級に基づいて決定し、内定時に提示します
※通勤手当:上限4万円/月 にて支給
※賞与:年2回(2月/8月)経験・業績・貢献に応じて当社規定により決定
※通勤手当:上限4万円/月 にて支給
※賞与:年2回(2月/8月)経験・業績・貢献に応じて当社規定により決定
■賞与
2回

待遇・福利厚生

社会保険完備・健康診断・交通費支給
Life Event Support制度
•育児や介護などライフイベント時の支援制度
詳細、最新情報は面接時に確認をお願いいたします

受動喫煙対策

喫煙室あり

選考・応募書類

応募 → Periodとの面談 → 企業の選考（1. 書類選考 2. 一次面接(オンライン/30分程度) 3. SPI受検 + 二次面接(オンライン/60分程度) 4. Enablement Pitch(オン）

募集者

社名は面談時にお伝えします

取扱い

株式会社Period（有料職業紹介事業 13-ユ-315555）

掲載日

2026年10月21日

記載の労働条件は掲載時点のものです。詳しくは面談・面接の際にご確認ください。

選考の流れ

1. 応募（このページのフォーム）
2. Periodとの面談（オンライン・日本語または英語）
3. 企業との面接
4. 内定・入社の手続き

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