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Forward Deployed Engineer(FDE)

株式会社ブリングアウトbringout.bizAI・データ未上場

株式会社ブリングアウトについて

商談や会議などの対話データを分析し、経営の変革を支援するコンサルティングを手がける。経営企画や営業、マーケティング、調達、製造といった領域ごとに、AIを用いたソリューションを提供している。

企業サイトの記載より編集部が要約 / 出典

この求人について

対話解析AIを顧客企業のCRMやSFA、ERPなどに統合し、LLMやRAGを組み合わせたPoCからMVP開発までを担い、現場の知見をプロダクトに還元するエンジニアの仕事。

働き方の実態編集部が求人票から読み取ったこと

本文に「リモートワーク」と明記。勤務地欄がリモートワークのみで、雇用形態は正社員。顧客の業務フローに入り込み、API連携やLLM統合、解析パイプラインの設計を進め、現場で得た知見をBizDevやバックエンドのチームと共通モジュール化してプロダクトに戻す。

企業名株式会社ブリングアウト(企業サイト)
上場区分未上場
業種AI・データ
職種
カテゴリ
エンジニア
出社頻度通勤ゼロ(フルリモート)
想定年収非公開
経験レベルプロ
応募条件ソフトウェア開発5年以上かAI/ML実務2年以上、Python/TypeScriptの熟練、クラウド開発運用、LLM統合・RAGの知識
雇用形態正社員
掲載日2026-11-10(3日前)
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

HERP Careers/2026-09-28 取得

Forward Deployed Engineer(FDE)

Forward Deployed Engineer(FDE)ー 顧客の現場に入り込むエンジニア

募集概要

AI時代のエンジニアリングを再定義する ─ Bring Out では、対話解析AI SaaS の実装を通じて、企業の意思決定と組織変革をコードで加速させるForward Deployed Engineer (FDE) を募集しています。

FDE は単なる導入支援ではありません。 顧客企業の経営課題をテクノロジーで分解し、LLM・対話データ・業務フローを融合させたエンタープライズ級AIアーキテクチャを設計・実装します。 その成果を SaaS プロダクトチームに還元し、プロダクトの進化サイクルを先導します。

当社のミッションは「対話をデータ化して経営を変革する」。 営業・製造・人材・IRなど対話中心の業務を変革するプロダクトを提供中です。 FDE のミッションは、生成AIを「経営変革の武器」として実装し、AI Transformation を現実に変えること。 マッキンゼー、BCG、AWS など魅力あふれるメンバーと共に、生成AI時代の産業変革を支えるエンジニアリングをリードしませんか。

  • Bring Out の対話解析AIを、顧客のシステム基盤(CRM / SFA / 音声解析 / ERPなど)に統合
  • API設計・連携、LLM・RAG・音声認識などの要素を組み合わせた新ユースケースのアーキテクチャ設計
  • 複雑な非構造データを処理する解析パイプラインの最適化・汎化設計
  • クライアント課題をもとにした高速PoC〜MVP開発
  • OpenAI / Anthropic / Vertex AI など各種モデルを用いたLLM統合・パフォーマンス検証
  • 新しい対話解析ユースケースの技術検証・再利用可能な仕組み化
  • BizDev・AI・Backend チームと協働し、現場実装の知見を設計原則に昇華
  • 技術的リスクを特定し、再現性ある開発プロセスを設計
  • 技術標準化・共通モジュール化を推進し、プロダクトのスケーラビリティを向上

必須スキル

  • 5年以上のソフトウェア開発経験、またはAI/ML実務経験2年以上(OSS貢献等も可)
  • チームでのプロダクト開発経験(toB / toC / 受託問わず)
  • Python または TypeScriptの熟練使用(プロダクションコードレベル)
  • クラウド環境(AWS / Azure / GCP いずれか)での開発・運用経験
  • プロンプトエンジニアリング、LLM統合(OpenAI、Anthropic 等)、RAGシステムの基礎知識
  • プロダクション級AIシステム構築経験
  • 非エンジニアチーム(ビジネス/ステークホルダー)と技術議論をリードした経験
  • チーム内外のコンフリクトをオーナーシップを持って解決した実績

歓迎スキル

  • 商談/会話データなど非構造データの解析・構造化経験
  • SaaS/PoC案件での生成AI機能開発経験
  • アーキテクチャ設計・技術リーダーとしての意思決定経験
  • 高速なプロトタイピング・ユーザー導線改善の実務経験
  • AIフレームワーク(PyTorch、TensorFlow、LangChainなど)の実務経験
  • LLMアプリケーション開発(LangChain、CrewAI、AutoGenなど)の実装経験
  • OSS貢献・技術発信・テックリード経験

求める人物像

  • 顧客課題をAIで解決しプロダクトに落とし込むことに喜びを感じる
  • 「技術で経営変革を実装する」という視点を持つ
  • 不確実性の高い領域で仮説構築・検証を自走できる
  • AI・SaaS・データ技術の進化を追い、事業インパクトを意識できる

応募概要

給与

応相談

  • 候補者様の ご経歴 / スキル によって柔軟に条件を検討
  • 半期ごとにミッションシートを設定し評価を実施

勤務地

リモートワーク

雇用形態

正社員/契約期間の定めなし

勤務体系

  • フレックスタイム
  • 始業 8:00から10:30まで
  • 終業 15:00から20:00まで
  • コアタイム. 10:30から15:00まで
  • 労働時間 月160h + みなし残業40h以内※実態として、チームMTG等の都合で9:30-17:00位に稼働している従業員が場合が多い、未就学児のお子さんを持つ家庭が多く、夜に稼働している方は少ない

休日

  • 週休2日(土日)、祝日
  • 有給休暇 年間10日
  • 年末年始休暇(12月29日から翌年1月3日まで)
  • 慶忌休暇

試用期間

  • 試用期間は入社年月日より3カ月です。

福利厚生

  • 社会保険完備
  • 健康診断(年1回)
  • 育休産休制度
  • 交通費支給
  • 出先での会議の場合の会議室代全額支給
  • リモートワーク手当(ヘッドセットなどの準備として最大2万円補助)
  • PC支給(ビズ15万円以内、開発20万円以内)

編集部が取得した時点の内容です。最新の募集要項は応募先で確認してください。

編集部のひとこと

PythonかTypeScriptで本番コードを書き、LLMやRAGを使ったシステムを作ってきた方に向く求人です。顧客の経営課題を聞き取り、非エンジニアと技術の議論をリードする場面が多いので、開発だけでなく顧客の前に立つことを楽しめる方に合います。

NoTrain編集部2026-11-10 に読んで書きました

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エンジニアで年収を公開している1020件の分布

エンジニア全体エンジニアのボリュームゾーン中央値

中央値 910万
400万1,700万700万1,200万

この求人は年収非公開です。

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