求人情報詳細
NEW 株式会社Preferred Networks Forward Deployed Engineer /フォワードデプロイドエンジニア(FDE)
正社員
| 仕事内容 | 【職務内容】 PFNは創業以来、日本を代表するリーディングカンパニーとの協業を、「顧客先に深く入り、現場で開発し、現場で価値を出す」スタイルで行ってきました。製造や開発の現場・研究所・店舗バックヤード等にエンジニアやリサーチャーが直接入り、ドメインを学び、データを触り、本番運用まで持っていく。これは、生成AI以前からPFNが当たり前に行ってきた開発スタイルです。 特に近年は、生成AIの性能向上も著しく、実務への導入に向けた期待がより一層高まっています。PLaMoをはじめとするLLMの導入実績も進んでおり、これまで以上に実践的な開発が求められています。 ・ミッションクリティカル領域での本格適用 材料探索におけるシミュレーション、保険のアンダーライティング、製造業の研究開発、公共の窓口業務など、PoCで終わらず、業務の中核にAIエージェントを組み込むプロジェクトが急増しています。 ・「モデルを渡す」だけに留まらない価値提供 エンタープライズの業務は暗黙知・非定型ドキュメント・複雑な業界規制で構成されており、本当に使えるAIエージェントを実装するには、業務に深く入り込み、顧客と一緒に作り上げる人材が必要不可欠です。 ・PFNの総合的なAIエージェント導入ケイパビリティ 国産LLM PLaMoの自社開発に加え、計算基盤・MN-Core・推論最適化・ポストトレーニング・エージェントフレームワークまでを内製しており、顧客の制約(オンプレミス要件、データ秘匿性、ドメイン特化精度、コスト)に合わせて最適解を組める唯一無二のポジションにあります。 ・特定顧客に閉じない、横断的な社会課題の解決 製造業を始めとするさまざまな企業との先進的な取り組みを通じて蓄積されたノウハウを、いかに抽象化し、顧客課題に適用していくかが重要です。内製ユーティリティツールやエージェントスキル、PreferredAI Work Suiteなどのプロダクトを通じて、社内で培われたプラクティスを広く展開していくことが今後の鍵となります。 これらを背景に、これまでPFNのエンジニアが暗黙的に担ってきた「顧客の最前線で生成AIを実装する役割」を、Forward Deployed Engineer(FDE)として明示的に定義し、組織として強化することにしました。PFNは「純国産LLMを自ら開発しているプロダクトカンパニーのFDE」という、ユニークな立ち位置からこの役割を担います。 【具体的な業務イメージ】 FDEは、PFNのAIエージェント/生成AIソリューションを顧客の業務に深く統合させる、現場の最前線のエンジニアです。Business Developmentとペアまたは少人数チームを組み、顧客先に常駐または高頻度で往訪しながら、業務理解→ソリューション設計→実装→本番運用→継続改善までを一気通貫で担います。また、プロダクト・サービス開発エンジニアと連携し、顧客の高度な要望をPFNのプロダクトに還元し、競争力を強化するための重要なインサイトを提供します。 【主な業務】 ・顧客業務へのディープダイブ 顧客先に常駐・往訪し、現場担当者・経営層・システム部門と直接対話しながら、業務プロセス、商習慣、規制、データ構造、暗黙知を構造的に理解し、ときに顧客以上にドメインに詳しくなることが期待されます。 ・解くべき課題の定義 Business Developmentと協働し、生成AI/AIエージェントで本当に価値を出せる業務を見極め、要件・成功指標・運用設計まで落とし込みます。 ・AIエージェント/生成AIアプリケーションの設計・実装 顧客にとって最適なモデルを選定し、必要に応じてPLaMoも組み合わせ、RAG/ポストトレーニング/エージェントオーケストレーション/評価基盤等、顧客課題に最適な技術選定を行い、本番導入も見据えたソフトウェアを自ら手を動かして実装します。 ・本番導入と継続改善 オンプレミス/クラウドを問わず、エンタープライズのセキュリティ・可用性要件を満たすシステムとして導入し、利用率・精度・データドリフト等のシグナルを見ながら継続的に改善します。 ・プロダクト/モデル開発チームへのアセット還流 現場で得た知見・データセット・評価セット・ユースケースを抽象化し、PLaMoの事後学習、PFNの生成AIプロダクト、内部のエージェント基盤・評価基盤に体系的にフィードバックします。FDEの価値は、顧客案件の成功が第一ではありますが、PFNのプロダクトの競争力をどれだけ強化したかという観点も重要視されます。 【アピールポイント(本ポジションの魅力)】 ・国産LLM PLaMoを含む、PFNのAIバリューチェーン全てを武器に、エンタープライズの最重要業務にAIを実装できる 海外モデルのラッパー実装に留まらない、純国産モデルの追加学習・カスタマイズ・オンプレ展開を含むフルスタックソリューションを提案できます。 ・「現場の最前線」と「基盤モデル開発」の両方に同時に関与できる PFNのFDEは、出張型エンジニアに留まらず、自社プロダクト・モデル開発に直接フィードバックを提供することができます。 ・金融・製造・素材・製薬・公共など、日本を代表する産業のミッションクリティカル業務に挑める PFNは様々なインダストリにおけるリーディングカンパニーとの協業実績があり、AIエージェントの導入や、業界特化型PLaMoの導入など、PoCを越えた本番案件が動いています。 ・少数精鋭・大きな裁量 顧客プロジェクトのテクニカルオーナーとして、大きな裁量とスピード感ある意思決定環境・責任範囲で働けます。 |
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| 経験・資格 |
※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。
【応募資格(必須)】・顧客と直接対話しながら課題解決を主導できる方 ・ソフトウェア開発の上流から下流まで(要件定義・設計・実装・運用)の一貫した経験 ・機械学習/LLM/RAG/AIエージェント等を用いたシステム開発、または導入プロジェクトの経験(モデル開発側/アプリケーション側のいずれでも可) ・もしくは、SIer・コンサルティングファーム・事業会社のDX推進部門・AIスタートアップ等で、エンタープライズ向けの技術プロジェクトをテクニカルリードとして推進した経験 ・顧客先での常駐経験または高頻度での往訪経験(プロジェクトに応じて稼働の50~80%程度を顧客現場で過ごす想定。顧客要件に応じてリモート併用可となる可能性もあり) ・Pythonでの実装能力、もしくはそれに準じるソフトウェア実装能力 ・クラウド(AWS / GCP / Azure)またはオンプレミス環境において、フロントエンド・バックエンド・DBを含むフルスタック構成を、ネットワーク設計・セキュリティ要件・可用性を考慮した上で自力で構築・デプロイした経験。(全クラウドへの精通は問わないが、顧客環境の制約に応じてアーキテクチャを即座に判断・実装できること) ・技術的不確実性が高い状況下で、自ら手を動かしながら意思決定を行い、プロジェクトを前進させられる実行力 ・ネイティブレベルの日本語能力 【求める人物像】 下記いずれかの経験を有する方(複数歓迎) ・LLM/生成AI領域での実務経験(プロンプト設計、RAG、エージェントオーケストレーション、ファインチューニング、評価設計等) ・エンタープライズ環境(オンプレミス/VPC、厳格なセキュリティ要件)でのシステム導入経験、ERPの導入あるいは活用に関わった経験 ・特定産業ドメインの深い知見(金融、製造、素材・化学、ヘルスケア、公共、小売等) ・データエンジニアリング(ETL、データ基盤、ベクトル検索基盤)の経験 ・クライアントの経営層・現場双方とコミュニケーションを取り、合意形成を主導した経験 ・ビジネスレベルの英語能力 ※更なる詳細事項は、カウンセリング(面談)時にお伝えします。 |
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| 想定年収 | ※ご経験、スキルにより応相談 | ||||||||
| 勤務地 | 東京都千代田区大手町 1 丁目 6 番 1 号 大手町ビル | ||||||||
| 勤務時間 | 専門労働型裁量労働制(みなし労働時間:8時間)もしくはフレックス制 ハイブリッド勤務(オフィス出社と在宅勤務を組み合わせての勤務) |
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| 休日・休暇 | 休日:土曜日、日曜日、国民の祝日、国民の休日、年末年始 当社規定による年次有給休暇制度(入社時26日付与) 育児休暇、慶弔休暇など |
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| 試用期間 | 試用期間3ヶ月、本採用と同条件 | ||||||||
| 昇給・給与 | 年2回の人事評価及び会社業績に基づいて決定 | ||||||||
| 加入保険 | 社会保険完備(厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険) | ||||||||
| 企業データ |
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| 取材班による独自解説 | 独自技術でAIのバリューチェーンを垂直統合する国内屈指のディープテック集団。先端研究と事業化を両立し、AIアバター等の新サービスも展開。最先端技術で社会課題を解決したいエンジニア・ビジネス人材に絶好の環境である。 2014年3月設立のディープテック・スタートアップ。AI半導体の自社開発からスーパーコンピュータ等の計算基盤、生成AI基盤モデル(「PLaMo」シリーズ)、各種AIソリューションまで、AIのバリューチェーン全4レイヤーを垂直統合で自社開発する稀有な技術集団として知られる。 事業範囲は製造、材料、ライフサイエンス、ロボティクス、教育・エンタメまで多岐にわたる。ENEOSと共同開発した汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」は国内外100以上の企業・団体に導入され、外観検査ソフト「Preferred Networks Visual Inspection」は200社以上の導入実績を持つ。また、子会社による自律搬送ロボット「カチャカ」や全国900教室以上で導入されるプログラミング教材「Playgram」、AIアバターによるHRサービス「タレスカ」など、研究にとどまらない強固な社会実装力が魅力だ。直近では2026年6月に国産生成AI基盤モデルのフラッグシップ「PLaMo 3.0 Prime」を正式リリースするなど、先端技術のプロダクト化を加速させている。 =================== <出資企業(五十音順)> SBIグループ、NTT株式会社、ENEOSイノベーションパートナーズ合同会社、株式会社講談社、信越化学工業株式会社、SUMISEI INNOVATION FUND、積水ハウス投資事業有限責任組合、中外製薬株式会社、TBSイノベーション・パートナーズ3号投資事業組合、TEL Venture Capital, Inc.、東映アニメーション株式会社、トヨタ自動車株式会社、株式会社日本政策投資銀行、株式会社博報堂DYホールディングス、株式会社日立製作所、ファナック株式会社、株式会社みずほ銀行、三井住友信託銀行株式会社、三井物産株式会社、三菱商事株式会社、三菱UFJ信託銀行株式会社、株式会社ワコム 他 | ||||||||
| Recruiting No. | 01009209000072 |
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グループ会社出向 プラットフォーム事業本部 プロダクトチーム 3Dアバター配信アプリのプロダクトマネージャー(イベント施策の企画・機能開発等)
→プラットフォーム事業本部 売上改善チーム シニアマネージャー(KPI策定・達成管理、開発進行管理、北米アートチームとの制作プロジェクトリード等)
→プラットフォーム事業本部 プロダクトマネジメントチーム マネージャー(新規事業の立ち上げ、後継マネージャーの育成)
※社内の最優秀賞、CEO賞受賞
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プロダクト企画部 デジタルプロダクト開発における商品企画・プロダクトマネジメント
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研究開発部門
<受賞歴>
電子情報通信学会等で表彰
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