【AIプラットフォーム事業】Forward Deployed Engineer (FDE)_東京/福岡拠点
おすすめポイント
■グロース市場上場「AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を実現する」をミッションに急成長中の企業
■AIプラットフォーム・AIプロダクトの2事業を展開、様々な顧客の年間300件以上のAI/DXプロジェクトを行っています
業務内容
■AIの構想、開発、実装、運用、プロダクト化・事業化までを一気通貫で担い、産業変革を起こす。
■◆企業・事業概要
エクサウィザーズは、2016年の創業以来、「AIを用いた社会課題の解決を通じて幸せな社会を実現する」をミッションに掲げ、独自のAI技術を活用した多様なサービスの創出に取り組む上場AIベンチャーです。
AIを真に活用するには、単なる技術導入にとどまらず、事業・業務・組織の変革、すなわちAIトランスフォーメーション(AX)が不可欠です。私たちはAXの推進パートナーとして、戦略策定から実装、そして事業そのものの変革まで一気通貫で支援しています。
その実現のため、従来型のモデル構築だけでなく、生成AI・AIエージェント、さらに高度なシステム実装力を掛け合わせ、ソリューション(コンサル・SI)、プロダクト(SaaS)、プラットフォーム(PaaS)へと事業を展開。相互に相乗効果を生み出すことで、あらゆる産業におけるAIの社会実装を加速しています。
会社概要
https://speakerdeck.com/exawizards/company
2026年3月期 通期決算説明資料
https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS71284/ad34dc5f/4d16/487f/94de/fa2dd0073a41/140120260512525045.pdf
三井住友フィナンシャルグループと資本業務提携契約を締結し、AI戦略パートナーとしてAX推進を加速
https://exawizards.com/archives/31731/
■◆AIプラットフォーム事業について
AIプラットフォーム事業では、AI技術やプロフェッショナルサービスを活用して、幅広い業界のリーディングカンパニーに対する課題解決ソリューションを提供しています。
自社のAIプラットフォーム「exaBase Studio*」を用いたサービスから、完全にカスタマイズされたソリューションの企画・開発・実行まで多様な「オファリング」を用意しています。
*「exaBase Studio
https://exawizards.com/exabase/studio/」とは
現場と開発者を近づける開発環境として、社内外のAIモデルやサービス、データを組み合わせて、AIソフトウェア/AIエージェントを構築できるプラットフォームです。
・ビジュアルUIで誰でもAIソフトウェア/AIエージェントを構築可能。現場のフィードバックを活かした段階的改善が容易
・クライアント社内外のあらゆるデータをAPI連携し、特定データを使ったモデリングや業務改善アプリを構築
・搭載されたAI技術は常に最新化され、最新の技術レベルのAIソフトウェア/AIエージェントを利用可能
■◆ Forward Deployed Engineer(FDE)とは
顧客の事業・業務に深く入り込み、「何をつくるべきか」の定義から設計・実装、本番導入、運用までを担うエンジニアです。
自社のプロダクト/プラットフォーム/技術アセットを基盤に、AI・LLM、OSS、クラウド、SaaS/APIなども適切に選択・統合します。
自ら手を動かして改善を重ね、実際の業務で使われ、価値を生む状態まで届けるとともに、現場の知見や技術を自社アセットへ還元します。
単なる導入支援やPoCではなく、顧客固有のデータ・業務環境を理解し、汎用的なAI技術(LLM / ML など)を、実際に使われるアプリケーションへと落とし込む、AIのラストワンマイルを担う、実装責任を持った役割です。
※社内の職種区分としても「エンジニア」に該当し、「コンサルタント」とは明確に異なる役割です。
・参考:受託開発でもSaaS導入だけでもない、AIプラットフォーム基軸で多様なソリューションを駆使するエクサウィザーズのFDEとは?
https://note.exawizards.com/n/n09855ece22d7
■◆ 業務内容
顧客固有のデータや業務環境を理解し、汎用的なAI技術(LLM / 機械学習など)を、実際に使われるアプリケーションや業務の仕組みへ落とし込みます。
exaBase Studioを用いたプラットフォーム型、カスタムソリューション型の両方を組み合わせながら、顧客課題の特定、企画〜設計、実装〜本番導入、継続的な改善までを一気通貫で担っていただきます。
AIコンサルタント、プロジェクトマネージャー、AIエンジニアといった各領域のプロフェッショナルとチームを組み、協業しながら以下のような業務を推進していただきます。
(※最初から全てをお任せするわけではなく、徐々に役割・範囲を広げていただきます。)
・顧客課題の理解・プロジェクト構想・プロジェクト推進
・顧客担当者(経営層、部門マネージャー等)との対話を通じた事業、業務フロー、データ、システムの理解
・AI技術によって実現すべきソリューション・サービスの構想・提案
・ビジネスチームと連携したプロジェクトテーマ、スコープ、KPI等の設計(品質・コスト・納期に加え、AI開発特有の不確実性や検証結果を踏まえ、スコープや進め方を柔軟に調整)
・ソリューション設計・技術選定:生成AI(LLM / RAG / エージェント)や機械学習・数理最適化など最適な技術を選定し、アーキテクチャを設計
・カスタムソリューション型:高度な固有課題に対し、AI/MLエンジニアと連携してモデル開発・スクラッチでのシステム開発まで
・プラットフォーム型:AIエージェントプラットフォーム『exaBase Studio』を活用し、LLMコンポーネント等を組み合わせて高速にソリューションを構築
・実装のリード・ハンズオン・デリバリー
・要件定義と並行してプロンプトエンジニアリングやPoCを実施し、フィードバックを回す(AIコンサルタントやPMと協働)
・LLM APIの統合、非構造化データのパイプライン構築、業務アプリケーション開発
・既存システム(API、データ基盤、セキュリティ要件)との統合設計、クラウド環境へのデプロイ
・アセット構築・プラットフォームへの還元
・プロジェクトで得た知見の再利用可能なアセット化、ソリューションパターンの型化
・exaBase Studioをはじめとする自社プラットフォーム・プロダクトへのアセット蓄積、機能改善
■◆ 技術スタック
・Languages: Python, TypeScript / JavaScript, SQL
・Backend: FastAPI, Node.js 等
・Frontend: React, Next.js 等
・Infrastructure: AWS / GCP / Azure, Docker, Kubernetes
・Platform: exaBase Studio
・Tools: Git, CI/CD
・AI/LLM: LangChain, LangGraph, HuggingFace Transformers, 各種LLM API、Claude Code、Codex
■◆ プロジェクトの進め方
プロジェクトの性質やフェーズに応じて、顧客先を訪問して業務理解やディスカッションを行う場合もあれば、自社オフィスやリモート環境で開発に集中する場合もあります。
働く場所や関わり方を固定するのではなく、顧客課題を解決し、最も高い成果を生み出すために必要な手段を選択します。
顧客の事業や業務を深く理解するため、顧客と密接にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを進めますが、顧客先への常駐そのものを目的としたポジションではありません。重要なのは、物理的に顧客の隣にいることではなく、顧客と同じ目線で事業・業務の課題に向き合い、素早く仮説検証を行い、技術によって価値を届け切ることです。
■◆ エクサウィザーズのFDEの特徴
1.自社プラットフォームとカスタムソリューションを組み合わせ、顧客課題に最適な解決策を提供できる
自社のAIプラットフォーム「exaBase Studio」や蓄積されたAIアセットを活用することで、ゼロから開発せずスピーディーにプロトタイプを構築し、価値検証を進められます。一方でそれに固執せず、顧客課題に合わせて特定のAIモデルを開発したり、データ基盤やアプリケーションをスクラッチで構築することもあります。自社のプラットフォームやアセットを活用したスピードと再現性、そして顧客固有の課題に合わせて設計・開発できる柔軟性を併せ持っています。これにより、あらかじめ決められた製品や仕様ではなく、顧客にとって本当に必要なソリューションを追求できます。
2. システム開発の枠を超え、「経営・事業課題の解決」というビジネス課題の上流にも携われる
FDEが向き合うのは整理されたシステム要件ではありません。
「複雑な業務をAIによって再設計したい」「社内の点在データを活用したい」「新しいサービスの利用率を高めたい」といった抽象度の高い経営・事業課題からプロジェクトが始まります。
顧客との対話を通じて「何をつくるべきか」を自ら定義し、技術選定、アーキテクチャ設計、本番実装までやり切ります。
技術から離れてビジネス側へ移るのではなく、コードを書き、動くものをつくる力を持ったまま、事業課題やサービス構想、顧客の意思決定へ担当領域を広げられることが当ポジションの特徴です。プロジェクトによっては、顧客の現場部門との要件整理にとどまらず、エンジニア自身が経営層に対して新たなAI活用や事業変革の構想を提案するなど、ビジネスの意思決定に直接的に関わる事例も生まれています。
3.担当するプロジェクトの100%がAI関連
担当するのは、生成AI、AIエージェント、機械学習、数理最適化、データ分析など、すべてAI技術に関連するプロジェクトです。
AIモデルの技術検証だけではなく、AIを組み込んだアプリケーションやデータ基盤の構築、既存システムとの連携、本番導入まで幅広く携わります。
配属や案件のタイミングに左右されることなく、これまでのエンジニア経験を生かしながら、継続的にAI領域の最先端の実践経験を積める環境です。
4.開発環境自体もAIネイティブ
顧客へサービスとしてAI技術を提供するだけでなく、自分たちの開発にもコーディングエージェントをはじめとするAIツールを本格的に取り入れています。AIによって実装や検証のスピードを高め、エンジニアが課題発見やソリューション設計など、より本質的な役割に時間を使える開発環境を追求しています。
■◆ ポジションの魅力
・技術判断が事業を動かす手応え:自ら設計したアーキテクチャが企業の業務を実際に動かします。現場のユースケースがプロダクトの次の進化を定義し、自社プラットフォームへ直接還元できる醍醐味があります。
・課題定義から自分で決める:要件定義書を受け取るのではなく、経営層や部門マネージャーと「何を作るか」から議論しソリューション全体を設計するため、技術力とビジネス力の両方が向上します。
・巨大産業の「核心」に挑む:金融・エネルギー・インフラなど、日本を代表する大手企業の基幹テーマに入り込み、巨大なデータ領域にダイレクトに技術適用できる環境です。
・トップタレントとの協働:学会発表クラスのAI/MLエンジニアや大手コンサルティングファーム出身者、PdMやテックリードと互いの専門性を尊重しながら「対等なプロ」として議論できる環境です。
■◆ 入社後のキャリアパス
FDEとして経験を積んだ後は、本人の志向や強みに応じて、複数の方向へキャリアを広げることができます。
技術を手放さずに専門性を深めることも、技術を基軸に顧客、プロダクト、事業へ責任範囲を広げることも可能です。
・技術を深める:テックリード、ソリューションアーキテクト
・顧客価値を広げる:リードFDE、プロジェクトマネージャー
・プロダクトへ広げる:プロダクトマネージャー、プロダクト責任者
・ビジネス領域へ広げる:AIコンサルタント、BizDev、新規事業責任者
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
募集要項
| 募集職種 | |||
|---|---|---|---|
| リモートワーク補足 | リモート&出社のハイブリット勤務 | 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務時間・勤務形態 |
【勤務時間】 標準時間: 9:00~18:00 (休憩時間1時間/所定労働時間:8時間) ※試用期間の満了以降、職務の内容、職務遂行状況等に基づいて会社が必要と認める場合にはフレックスタイム制を適用します。 (フレキシブルタイム:なし、コアタイム:10:00~16:00/標準労働時間:8時間) 【働き方】 フレックス制(コアタイムあり) 【時間外労働の有無】 有 月平均10時間 【裁量労働制の採用】 無 【休憩時間】 60分 |
想定年収 | 720万円 〜 1,080万円 |
| 語学力・国籍 |
|
||
| 開発環境 | |||
| 求めるスキル | ■必須 ・共通要件(※AI/LLM開発の実務経験は不問) ・Python、TypeScript等の言語を用いた実装経験 ・要件定義から実装までを自走してリードした経験 ・実務/個人開発問わずAIツールやコーディングエージェントを用いた開発経験 ・ネイティブレベルの日本語コミュニケーション能力 ・加えて、以下のいずれかに該当する方 ・①ソフトウェア開発 / データ基盤構築のご経験(AI経験は問いません) ・Webアプリケーション(Backend / Frontend)の開発経験、またはデータ基盤の設計・構築経験 ・②機械学習 / データサイエンスのご経験 ・AI/MLエンジニア・データサイエンティスト等として自らコードを書き、アルゴリズムの技術検証やシステム実装に携わってきた経験 ※必須要件の背景 当社には、LLMを活用したアプリケーション開発やAIエージェントの構築から、高度な機械学習・独自のモデル開発まで、多種多様なAIプロジェクトが存在します。 そのため、本ポジションでは現時点での「AI/LLM開発の実務経験」は問いません。求めているのは、現場の課題を紐解き、要件定義と実装の架け橋となって最後までやり抜く「エンジニアリング力」です。 ソフトウェア開発の経験が豊富な方であれば、AI・LLMの知識は入社後にキャッチアップいただきながら、これまでの知見を活かしてAIアプリケーションやAIエージェントの開発にスムーズに馴染むことができます。 一方で、これまで機械学習やデータサイエンスに取り組んできたAI/MLエンジニアの方は、その専門性を存分に活かし、より高度なアルゴリズムや独自のモデル開発が求められるプロジェクト等でご活躍いただけます ■歓迎 ・顧客折衝や客先常駐の経験 ・SIer / コンサル環境でのPM・ITコンサル経験 ・LLMを活用したアプリケーション開発経験(プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、エージェント設計のいずれか) ・マルチエージェントフレームワーク(LangGraph, CrewAI, AutoGen, Google ADK等)の実装経験 ・MCP(Model Context Protocol)サーバーの設計・構築経験 ・LLM評価・observability基盤の構築経験(LLM-as-a-Judge, RAGAS, LangSmith等) ・大規模データ処理・分析基盤の構築経験 ・金融、エネルギー等のエンタープライズ領域の業界知見 ・英語でのビジネスコミュニケーション能力 ■求める人物像 ・技術だけでなく、それが実際に使われ、事業成果につながることに関心がある方 ・特定のプロダクトや技術にこだわるのではなく、顧客にとって最適な解決策を追求できる方 ・技術力を手放さずに、顧客の事業やサービスの上流へ担当領域を広げたい方 ・不確実な状況でも、自ら仮説を立て、検証し、前に進められる方 ・顧客、ビジネス職、エンジニアなど、異なる専門性を持つメンバーと協働できる方 ・AIツールを積極的に活用し、自分自身の開発スタイルや役割をアップデートできる方 |
||
| 就業場所 |
【雇入れ直後の就業場所】
自宅/東京オフィス/福岡オフィス/顧客先 ※リモート&出社のハイブリット勤務。ご希望に合わせて、東京オフィスへの出社または福岡オフィスへの出社を想定(顧客先への常駐も発生) 【就業場所の変更の範囲】 会社の定める場所 |
契約/試用期間 |
【契約期間】
期間の定めなし 【契約更新】 無 【契約更新の上限】 無 【試用期間】 有 3ヶ月 |
| 給与 |
【基本給】 月額443,910円~ ※ 固定残業代は除く 【賃金形態】 年俸制 【固定残業代】 45時間/月 156,090円~ ※ 45時間を超える時間外労働、休日労働、深夜労働について割増賃金を追加で支払う 【昇給制度】 年1~2回 【賞与】 無 |
休日・休暇 | 【休日・休暇】完全週休2日制(土日祝) 、夏季休暇(条件を満たす方に7月~9月末までの期間で3日間付与)、年末年始休暇(原則12/30~1/3ですが、前後は有給取得奨励期間となる場合があります。) 、年次有給休暇、特別有給休暇(在社年数に応じた有給日数と、社会人年数に応じた有給日数に差異がある場合、特別有給休暇として付与) |
| 待遇・福利厚生 |
【待遇・福利厚生】 ・交通費全額支給(上限なし) ・社会保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険) ・PC、モニター、スマホ貸与 ※原則会社が指定する端末を使用いただきます。 ・自己学習支援(書籍、勉強会、セミナー、オンライン講座 ) ・団体医療保険、団体福祉保険、所得補償保険 ※会社負担 ・健康診断/人間ドッグ、インフルエンザ予防接種 ・従業員持株会 ・選択制確定拠出年金(401K) 【交通費手当(出社の際)】 【PC貸与有無】 【受動喫煙防止措置の有無】 有 【受動喫煙防止措置】 屋内全面禁煙 【受動喫煙防止措置の特記事項】 無 |
||
| 加入保険 | 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 | 選考プロセス | ①書類選考 ②一次面接 ③二次面接 ④最終面接 |
企業情報
| 企業名 | 株式会社エクサウィザーズ | ||
|---|---|---|---|
| 本社所在地 | 東京都港区東新橋1丁目9-2 汐留住友ビル 21階 | ||
| 会社設立年月日 | 2016/02/08 | ||
| 従業員数 | 287人 | ||
| 企業概要 | エクサウィザーズは、「AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を実現する」をミッションに掲げ、独自開発のAIアルゴリズムと、様々な業界や業務に関する知見を組み合わせたAIサービスを顧客及び事業提携先に開発・提供することで、多様な領域における社会課題の解決を図っております。 | ||
| 企業HP | https://exawizards.com/ | ||
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