613｜Forward Deployed Engineer（FDE）（AIコンサル部）

# 613｜Forward Deployed Engineer（FDE）（AIコンサル部）

## 仕事概要

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。

AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。

Helpfeelは、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える"情報インフラ"構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。特に、エンタープライズ企業や自治体など、大規模かつ複雑なシステム環境を持つお客様への導入が急速に拡大しています。

顧客ごとの個別要件（既存システムとのAPI連携、複雑なデータ移行、セキュリティ要件への対応など）を技術的に解決し、最速で価値を提供するプロフェッショナルとして、新しく「Forward Deployed Engineer（FDE）」ポジションを立ち上げました。

客先常駐や受託開発とは異なり、FDEは自社プロダクトを起点に顧客課題を解く役割です。実装した解決策は顧客への価値提供にとどまらず、Helpfeel自体のプロダクト改善に直接フィードバックされます。

このポジションを牽引していただける方を募集します。

## AIコンサル部でのFDEの位置づけ

FDEはAIコンサル部に所属し、PM・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス、CS、開発チームと連携しながら、技術面から顧客のAI-Ready化を推進します。

顧客課題の整理や業務変革の設計は業務コンサルと協働しますが、FDE自身にも、顧客のビジネス課題を理解し、技術でどのように価値を出すかを考える姿勢が求められます。

現フェーズでは役割や進め方が固まりきっていないため、自分たちで型を作っていくことを楽しめる方を歓迎します。

## 業務内容

AIコンサル部のPM・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス・CS・開発チームと連携しながら、顧客の業務課題解決とAI-Ready化、Helpfeelの導入・活用推進を担います。

\* 顧客の業務課題・AI活用ニーズのヒアリングと構造化

\* 顧客の業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を特定する

\* 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りして本質課題を言語化する

\* 経営層・事業部門・IT部門など複数ステークホルダーとの合意形成

\* 技術的導入支援・PoC

\* 営業・CSに技術専門家として同行し、IT部門・開発部門への技術説明・セキュリティ要件対応・実現可能性の検証（PoC）

\* AIコーディングツールを活用し、議論の場で素早くプロトタイプを作成して顧客の意思決定を前に進める

\* 顧客の既存システム（CRM・社内ポータル・各種SaaSなど）とHelpfeelを連携させるためのアーキテクチャ設計・API連携の実装・技術要件定義

\* ナレッジデータ整備・AI-Ready化への伴走

\* 顧客が保有するナレッジデータ（FAQ・マニュアル・社内文書など）の現状診断と整備

\* 暗黙知・口頭伝承として現場に眠る知識の発掘・構造化・ドキュメント化支援

\* ナレッジデータのHelpfeelへの統合（データ抽出・クレンジング・変換スクリプトの作成）

\* 情報鮮度を保ち続けるための運用ルール設計・定着支援

\* プロダクトへのフィードバック

\* 現場で得た顧客ニーズ・導入時のペインポイントを抽象化し、機能要望として開発チーム（PM/エンジニア）へフィードバック

\* 個別対応の中に「汎用化できる要素」を見出し、コアプロダクトの改善に貢献

【プロダクトの技術要素】

・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript

・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python

・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas

・開発支援: GitHub Actions, ESLint, Renovate, など

【開発環境】

・ソースコード管理: GitHub

・コミュニケーション: Slack, Helpfeel Cosense, Google Meet

・グループウェア: Google Workspace

## 必須スキル

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。

AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。

Helpfeelは、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える"情報インフラ"構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。特に、エンタープライズ企業や自治体など、大規模かつ複雑なシステム環境を持つお客様への導入が急速に拡大しています。

顧客ごとの個別要件（既存システムとのAPI連携、複雑なデータ移行、セキュリティ要件への対応など）を技術的に解決し、最速で価値を提供するプロフェッショナルとして、新しく「Forward Deployed Engineer（FDE）」ポジションを立ち上げました。

客先常駐や受託開発とは異なり、FDEは自社プロダクトを起点に顧客課題を解く役割です。実装した解決策は顧客への価値提供にとどまらず、Helpfeel自体のプロダクト改善に直接フィードバックされます。

このポジションを牽引していただける方を募集します。

## AIコンサル部でのFDEの位置づけ

FDEはAIコンサル部に所属し、PM・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス、CS、開発チームと連携しながら、技術面から顧客のAI-Ready化を推進します。

顧客課題の整理や業務変革の設計は業務コンサルと協働しますが、FDE自身にも、顧客のビジネス課題を理解し、技術でどのように価値を出すかを考える姿勢が求められます。

現フェーズでは役割や進め方が固まりきっていないため、自分たちで型を作っていくことを楽しめる方を歓迎します。

## 業務内容

AIコンサル部のPM・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス・CS・開発チームと連携しながら、顧客の業務課題解決とAI-Ready化、Helpfeelの導入・活用推進を担います。

\* 顧客の業務課題・AI活用ニーズのヒアリングと構造化

\* 顧客の業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を特定する

\* 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りして本質課題を言語化する

\* 経営層・事業部門・IT部門など複数ステークホルダーとの合意形成

\* 技術的導入支援・PoC

\* 営業・CSに技術専門家として同行し、IT部門・開発部門への技術説明・セキュリティ要件対応・実現可能性の検証（PoC）

\* AIコーディングツールを活用し、議論の場で素早くプロトタイプを作成して顧客の意思決定を前に進める

\* 顧客の既存システム（CRM・社内ポータル・各種SaaSなど）とHelpfeelを連携させるためのアーキテクチャ設計・API連携の実装・技術要件定義

\* ナレッジデータ整備・AI-Ready化への伴走

\* 顧客が保有するナレッジデータ（FAQ・マニュアル・社内文書など）の現状診断と整備

\* 暗黙知・口頭伝承として現場に眠る知識の発掘・構造化・ドキュメント化支援

\* ナレッジデータのHelpfeelへの統合（データ抽出・クレンジング・変換スクリプトの作成）

\* 情報鮮度を保ち続けるための運用ルール設計・定着支援

\* プロダクトへのフィードバック

\* 現場で得た顧客ニーズ・導入時のペインポイントを抽象化し、機能要望として開発チーム（PM/エンジニア）へフィードバック

\* 個別対応の中に「汎用化できる要素」を見出し、コアプロダクトの改善に貢献

【プロダクトの技術要素】

・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript

・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python

・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas

・開発支援: GitHub Actions, ESLint, Renovate, など

【開発環境】

・ソースコード管理: GitHub

・コミュニケーション: Slack, Helpfeel Cosense, Google Meet

・グループウェア: Google Workspace

## 歓迎スキル

・プリセールス、プロジェクトマネージャー、またはITコンサルタントとしての実務経験

・BtoBにおけるITソリューションの導入経験

・LLM / 検索 / ナレッジシステムに関する知見

・複数SaaSまたはオンプレシステムとのAPI連携・認証認可設計（OAuth/SAML等）の経験

・多様な形式のデータ抽出・変換・クレンジング（ETL）の実務経験

## 求める人物像

顧客の複雑な技術課題を解決しながら、その知見をプロダクト改善に還元する

不確実性の中で自ら道を切り拓き、顧客価値とプロダクト成長の両方にコミットできる方を求めています。

▼選考フロー

・カジュアル面談

・書類選考

・1次面接

・2次面接

・最終面接

・オファー面談

※変更になる可能性もございます。

※最終面接前にリファレンスチェックをお願いしております。

## 応募概要

### 給与

年収700万円～1,500万円（昇給年1回）

### 勤務地

リモートワーク可（顧客訪問をお願いすることがあります）

京都オフィス：〒602-0023 京都府京都市上京区御所八幡町110-16かわもとビル5階

東京オフィス：〒104-0032 東京都中央区八丁堀2-14-1 住友不動産八重洲通ビル4F

### 雇用形態

正社員（期間の定めなし）

### 勤務体系

・フレックスタイム制（コアタイムなし）

・休憩：1日1時間を基本とする

・固定残業時間あり（40時間を超える時間外労働分は残業代を支給）

・休日：土日、祝日、年末年始

・特別休暇：慶弔休暇、産前産後休暇、育児休暇

### 試用期間

3ヶ月（本採用と同条件）

### 福利厚生

・各種社会保険完備(雇用・健康・労災・厚生年金)

・交通費全額支給（実費）

・書籍購入補助制度

・ノートパソコン貸与

・モニター貸与

・産前産後休暇（取得実績あり）

・育児休暇（男性も取得実績あり）

・ベビーシッター補助制度（取得実績あり）

・オフラインでのチームビルディング費用の一部会社負担

・健康診断オプション検査を一部助成

・介護休暇、子の看護休暇、育児時間

・有給取得率70%