Forward Deployed Engineer（FDE）は、Sakana AIのAI技術と、LLMやAIエージェントを駆使して、個別顧客のビジネス課題を解決しインパクトを出すことに責任を持つエンジニアです。
FDEは顧客の中に飛び込み、そのビジネスを誰よりも深く理解し、そして、顧客が抱える様々な制約条件を考慮したうえで、実現可能かつ最大のインパクトを生み出せる課題解決を提案・実行します。顧客から厚く信頼される、頼れる相談役となることが期待されます。
この中では、LLMの特性を理解し適切なコンテクストエンジニアリング（プロンプト設計、RAG構築、エージェント設計）によってAIが最大限の価値を発揮できるようソリューションを構築することと、ビジネス課題を技術的に解決する能力の両方が求められます。
Applied Teamに関する詳細については、こちらの紹介をご覧ください。
主要業務
ビジネス課題の構造化・定義
- 顧客との対話を通じた課題ヒアリング・深掘り
- 曖昧なビジネス課題をAIで解ける形に構造化・言語化
- 解くべき問題の優先順位付け・スコープ定義
- 成功指標（KPI）の設計・顧客との合意形成
コンテクストエンジニアリング
- 業務に最適化されたプロンプト設計・チューニング
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインの設計・構築
- AIエージェントのワークフロー設計・実装
- 業務データ・ナレッジの構造化・前処理
- 出力品質の評価・改善サイクルの確立
ソリューション構築
- 顧客要件に基づくAIアプリケーションの設計・実装
- 既存業務システム・データソースとの連携設計
- ファクトチェック・ハルシネーション対策の実装
- ユーザーインターフェース・ワークフローの設計
- プロトタイプ構築・顧客フィードバックの反映
品質保証・継続改善
- ドメイン特化ベンチマークの構築・評価
- 精度・品質の継続的モニタリング・改善
- エッジケース・障害パターンの特定・対策
- 顧客フィードバックに基づく継続的な改善
顧客・チーム連携
- 顧客の業務担当者・専門家との密なコミュニケーション
- AREチームへの技術課題・研究テーマのフィードバック
- SEチームへのデプロイ要件・運用要件の伝達
- プロジェクト進捗の管理・ステークホルダーへの報告
応募資格（Must）
- データサイエンス・機械学習プロジェクトの実務経験
- LLM・生成AIを活用したアプリケーション開発経験
- Pythonでの開発経験（データ処理、API構築等）
- 要件定義・課題ヒアリングの経験
- ビジネス課題を技術的に解決した実績
- 日本語：ネイティブレベル（顧客との業務折衝が発生）
歓迎要件（Nice to Have）
- クライアントワークでのデータサイエンス経験
- AI企業での顧客向けソリューション開発経験
- 金融業界（銀行、証券、保険等）での業務経験またはプロジェクト経験
- RAG、AIエージェント、マルチエージェントシステムの構築経験
- プロンプトエンジニアリング・コンテクストエンジニアリングの深い知見
- 英語：ビジネスレベル（Researchチームとの協働に有利）
- プロジェクトマネジメント・チームリードの経験
応募方法
- 履歴書／職務経歴書（可能であれば英文CV・カバーレター）をご用意のうえ、Sakana AIのCareersページの案内に従ってご応募ください。