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開発本部-10. Forward Deployed Engineer (FDE)

株式会社カナリーcorp.canary-app.jpAI・データ未上場

株式会社カナリーについて

社会の「当たり前」をデジタルの力で更新することを掲げ、複数の事業を展開する企業。日々の暮らしにある不便や非効率を対象に、プロダクトの開発・提供を行っている。

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

クライアントの業務プロセスをAIエージェントで代替・高度化するForward Deployed Engineer。要件定義から本番実装まで担う。年収1000万円以上の提示で、勤務地は東京・港区。

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「※リモート可(フルリモート勤務も可)」と明記。リモート勤務に加えて、フルリモートも選べると括弧書きで補足されている。クライアント環境との連携設計やPoCの推進もオンラインで進められる前提になっている。評価基盤の構築やガードレール設計など、AIエージェントの信頼性担保まで責任範囲に含まれる。

企業名株式会社カナリー(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1000万〜
経験レベルプロ
応募条件バックエンドの開発経験、設計の実践的な知識・経験、ネットワークやデータベース、セキュリティの基礎知識、Git等を用いた開発経験
雇用形態正社員
本社所在地東京都港区※通勤ゼロのため、居住地の条件ではありません
掲載日2026-09-18(1週間前)
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

HERP Careers/2026-09-24 取得

会社・事業について

株式会社カナリーは、【もっといい「当たり前」をつくる】をミッションに掲げ、不動産という巨大産業をAIとデータの力で再定義しているスタートアップです。 私たちが向き合う賃貸領域(部屋探し・仲介・物件管理)は、業務の多くがいまだ紙や人手に依存し、データが会社ごと・業務ごとに分断されています。生産性の低さも、おとり物件のような消費者体験の問題も、根源はこの「データの未整備」にあります。カナリーはこの構造課題に、不動産会社向けの「Vertical AI事業」と、消費者向けの「Marketplace事業」の両輪でアプローチしています。 AIの進化により、ソフトウェアは業務を支援するツールから、労働そのものを代替する存在へと変わりつつあります。従来のSaaS市場が数千億円規模なのに対し、AIが担いうる労働の市場は数兆円規模。私たちが挑む市場は、これから一桁大きくなります。

Vertical AI事業(toB)

仲介向けSaaSとしてスタートした「カナリークラウド」は、管理基幹SaaS、入居者・オーナーアプリへとプロダクト群を広げ、全国の不動産会社様にてご利用いただいています。SaaSで業務を標準化しデータを整えることは、その先のAI実装のための土台です。SaaS×AI×オペレーションで業務そのものを引き受け、ソフトウェアを「売る」会社から業務を「担う」会社へと進化しています。その先に、業界共通の「マスター物件データベース」を核とするAIデータプラットフォームの構築を目指しています。 また、大手不動産会社には、パッケージプロダクトだけでは埋まらない各社固有の課題があります。そのギャップを埋めるのがFDE(Forward Deployed Engineer)です。現場に入り込み、業務の構造化からAIの設計・実装・運用までを一気通貫で担い、得た知見をプロダクトへ還元していきます。

Marketplace事業(toC)

「カナリー(CANARY)」は累計650万ダウンロードを突破し、部屋探しアプリでユーザー評価No.1(★4.8)を獲得しています。目指すのは、物件を広告として並べるだけの従来型ポータルの先です。業務基盤と消費者接点を直結させ、リアルタイムで正確な物件情報と、AIネイティブな部屋探し体験をつくっていきます。

フェーズと環境

2025年12月にシリーズCとして約40億円を調達し、累計調達額は約80億円になりました。AIで出現した機会に対してグロースフェーズにあります。組織は人数より「タレント密度」を重視し、実行力が大事であるAI時代で勝てる組織を作っていきます。

ポジション概要

AIソリューション事業のForward Deployed Engineer(FDE)として、業界最大手グループ企業をはじめとする大手クライアントの業務現場に深く入り込み、業務フローをAIネイティブに再構築する変革(AX)を要件定義から実装・運用まで一気通貫でリードしていただきます。

FDEは「顧客の現場に最も近い場所で課題を解決するエンジニア」です。当社では戦略コンサルティングファーム出身のAIコンサルタントとペアを組み、クライアントの経営課題・オペレーション課題をAIで解ける形に翻訳し、自らプロトタイプを実装して現場に届け、フィードバックを得ながら本番システムへと育てていきます。

ただし、個社のAX実現はこのポジションのミッションの一部にすぎません。現場に深く入り込むからこそ得られる不動産業界のリアルなドメイン課題への理解を起点に、当社SaaS「カナリークラウド」をエージェンティックなアプリケーションへと進化させ、「マスター物件DB構想」の実現へと近づけていく——個社への実装で終わらせず、カナリーが目指す「不動産領域におけるバーティカルAIエージェント」の基盤構築へとつなげていくことが、FDEに期待するより大きなミッションです。

業務内容

  • クライアントの業務プロセスの理解・分解と、AIエージェントによる代替・高度化余地の特定
  • AIコンサルタントと協働した要件定義、ソリューション設計、PoC〜本番実装
  • マルチエージェントアーキテクチャの設計・開発(エージェントオーケストレーション、Tool Use / Function Calling、Human-in-the-Loopの組み込み等)
  • RAGパイプラインの構築(業務ドキュメント・データの取り込み、検索基盤の設計、コンテキストエンジニアリング)
  • AIエージェントの品質・信頼性の担保(評価基盤(Evals)の構築、ガードレール設計、本番運用のモニタリング)
  • クライアント環境・データとの連携設計(API連携、データパイプライン、セキュリティ要件対応)
  • 個社実装で得たドメイン知見の還元による、「カナリークラウド」のエージェンティックな進化と「マスター物件DB構想」実現への貢献

開発環境

  • 言語:Go(バックエンド、AIエージェント、MCPツール開発)、TypeScript(フロントエンド開発)、Python(AIエージェント開発)
  • AIエージェントフレームワーク:ADK(Agent Development Kit)
  • インフラ:GCP(Gemini Enterprise Agent Platform、GKE、Cloud Spanner 等)

必須スキル

  • コンピュータの基礎的な知識
  • ネットワークの基礎的な知識(HTTP, DNSなどのプロトコル含む)
  • データベースの基礎的な知識
  • セキュリティの基礎的な知識
  • 設計の実践的な知識・経験
  • バックエンドの開発経験
  • バージョン管理システム(Git等)を用いた開発経験
  • 顧客の業務現場に入り込み、課題のヒアリングから解決策の提案・実装までを担うFDEの働き方への共感

歓迎スキル

  • LangGraph / ADK / Mastra 等のAIエージェントフレームワークを用いた開発経験
  • マルチエージェントシステムの設計・開発経験(オーケストレーション、A2A等のエージェント間連携等)
  • RAGパイプラインや検索基盤(全文検索、ベクトル検索)の設計・構築経験
  • AIエージェントの評価基盤構築、ガードレール設計の経験
  • 技術的意思決定をリードした経験(テックリード、アーキテクト、プロジェクトの技術責任者等)
  • 顧客への課題解決型の提案・開発をリードした経験(ソリューション開発、技術コンサルティング等)
  • エンタープライズ環境でのセキュリティ要件対応(認証認可設計、脆弱性対応等)の経験
  • GCP(GKE、Cloud Run、Cloud Spanner等)を用いたシステム構築経験
  • Goでの開発経験

求める人物像

  • 【もっといい「当たり前」をつくる】というミッションに共感していただける方
  • 以下の6つのバリューにマッチする方
  • ①凡事徹底 - 仕事の当たり前を高い水準で徹底する。自ら学び、他者の成長に寄与する。
  • ②当事者意識 - 自分ごととして考え、他責にしない。最後まで責任を持ってやりきる。
  • ③期待を超える - すべてのステークホルダーに対して期待を超える。誇れるアウトプットにこだわる。
  • ④変化を厭わない - 事業、組織、技術などあらゆる変化に合わせ、最適解を更新し続ける。自らやり方・仕組み・思考を進化させる。
  • ⑤人への敬意 - 関わるすべての人への感謝を大切にする。意見には率直に、人格には敬意を持って向き合う。
  • ⑥全社貢献 - 自分の役割に留まらず、全社視点で行動する。個人の成果を、組織の力に変える。
  • 曖昧で抽象度の高い課題を、自ら構造化し解決まで持っていけるオーナーシップのある方
  • 顧客の業務現場に入り込み、ドメイン理解そのものを楽しめる方
  • 個社の成功で終わらせず、その先のプロダクト・基盤への還元まで視野に入れて考えられる方
  • 急速に進化するAI領域の技術を、自らキャッチアップし実務に取り込み続けられる方

勤務時間

5:00-22:00のフレックスタイム制(標準労働時間8時間) ※コアタイム11:00-15:00(内12:00-13:00が休憩時間)あり ※リモート可(フルリモート勤務も可) ※業務内容に応じてクライアント先への訪問や打ち合わせが発生する場合があります。

休日

入社時から使える特別休暇を3日分付与 完全週休2日制(土日祝) 冬季休暇 GW 慶弔休暇 有給休暇

家賃補助制度(支給条件あり/最大4万円)

  • 各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)

試用期間

あり(6か月)

勤務地

〒108-0073 東京都港区三田3-5-19 住友不動産東京三田ガーデンタワー27階

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

マルチエージェント設計やRAGパイプライン構築が業務に明記されている求人はまだ少数です。年収1000万円からという条件も、この領域の希少性を反映しています。個社での実装知見を自社クラウドへ還元する流れまで設計されているので、受託の作り捨てにならないのが良いところです。

NoTrain編集部2026-09-21 に読んで書きました

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エンジニア全体この求人の想定年収中央値

中央値 1,000万
400万1,600万1,000万

この求人の想定年収のMAXは、エンジニアのちょうど中央値です。

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