New Role — Now Recruiting

Forward Deployed Engineer

AI実装の最前線に、
エンジニアを送り込む。

FDE(フォワード・デプロイド・エンジニア)は、Palantir Technologies が提唱した新時代の職種です。
MICOTOでは、このモデルをAI導入支援に応用。クライアントの現場に深く入り込み、
テクノロジーと現実をつなぐ架け橋として活躍します。

FDEとは何か?

従来のコンサルタントでも、SaaSサポートでもない。
エンジニアリングと現場をひとつにした、新しい専門職です。

2010
2010年代初頭
Palantirが「Delta」として発明
政府機関・国防領域で顧客に直接エンジニアを派遣。コンサルでも請負でもないモデルを構築。
2016
2016年
FDE数がコアエンジニアを上回る
Palantir社内でFDE(当時Delta)の人数がプロダクトエンジニアを超える。顧客接点のエンジニアが会社を牽引。
2025
2025年
AI時代に爆発的普及
OpenAI・Anthropic・Salesforceが相次いでFDEチームを設立。求人数が前年比800%超増加(Indeed調査)。
Now
2026年〜
MICOTOがAI版FDEを日本へ
生成AIの現場実装を担うFDEとして、MICOTOがこのモデルを日本のAI導入支援に応用・進化させます。

FDEの本質

FDEとは、顧客のチームに「埋め込まれた」ソフトウェアエンジニアです。 本社の開発チームとクライアント現場を往来しながら、 製品の「ラストマイル」を実装します。

「FDEは、テクノロジーと顧客の間に橋をかける存在だ。 コンサルタントは提案書を残して去るが、FDEは動くものを置いていく。」 — First Round Capital, 2026

なぜ今、FDEが求められるのか?

生成AIは急速に進化していますが、多くの企業はその恩恵を受けられていません。 データは散在し、業務フローは複雑で、汎用のAIソリューションでは対応できない「現場の現実」があります。

FDEはまさにこの課題を解決します。顧客の業務を深く理解した上で、 実際に動くAIシステムを設計・実装・定着させる。 提案書を書くコンサルでも、ツールを売るセールスでもない。 「動かす人」です。

コンサルタントとの違い

従来のコンサルタントは「提案」を納品します。FDEは「動くAIシステム」を納品します。 顧客のSlackに入り、データパイプラインを触り、社員と共に改善を回す—— そこまでやるのがFDEです。

MICOTOにおけるFDEの役割

AIで人の志を高める──このミッションを現場で実現するのが、MICOTO FDEです。
WATASHI・Temanashi AIのプラットフォームを武器に、クライアントの変革を推進します。

01

現場診断・要件定義

クライアントの業務プロセスを徹底的に解析。 AIで解決すべき課題を特定し、技術的に実現可能な要件へと落とし込みます。 「どのデータで、何を自動化するか」を共に設計します。

02

AI実装・システム構築

72時間AI導入・WATASHI for Bizを活用し、本番稼働するAIシステムを迅速に構築。 Google Cloud / BigQueryとの連携、APIインテグレーション、 プロンプト最適化まで一貫して担当します。

03

定着・改善・プロダクト還元

導入後も継続的に現場に関与し、利用促進・改善サイクルを回します。 現場で得たインサイトをMICOTOのプロダクト開発にフィードバックし、 製品を進化させる役割も担います。

他の職種との違い

職種 主なアウトプット 顧客との関わり コードを書くか 特徴
コンサルタント 提案書・レポート 定例MTG中心 基本的に書かない Advisory
SE / ソリューションエンジニア デモ・PoC 商談前後 PoC程度 Pre-Sales
実装エンジニア(受託) システム納品 仕様確認のみ Delivery
FDE(MICOTO) 本番稼働するAIシステム+定着 現場に埋め込み・毎日共に働く ◎◎(プロダクション) Hot MICOTO

MICOTO FDE
ジョブディスクリプション

MICOTOのFDEは、AI実装の最前線に立つエンジニアです。 単なる「AI導入支援」ではなく、クライアントの現場に深く入り込み、 業務を根底から変える本番システムをゼロから構築します。 技術力・コミュニケーション力・ビジネス感覚のすべてを武器に、 日本企業のAI変革を牽引します。

主な業務内容

  • クライアント企業の業務プロセス分析と、AIで解くべき課題の特定
  • 生成AI・LLMを活用したシステムの設計・実装・本番デプロイ
  • WATASHI for Biz・Temanashi AIのカスタマイズと導入展開
  • Google Cloud(BigQuery・Vertex AI等)を用いたデータ基盤の構築
  • 現場社員へのAIリテラシー研修・ハンズオンサポート
  • 現場インサイトをプロダクトチームへフィードバックし、製品改善に貢献
  • 複数プロジェクトを横断し、ベストプラクティスを社内に展開

求めるスキル・経験

  • Python・TypeScript等を用いた実務レベルの開発経験(2年以上目安)
  • LLM API(OpenAI / Anthropic / Gemini等)の実装経験、またはキャッチアップできる学習意欲
  • クライアント向けのコミュニケーション経験・技術的な内容を非技術者に伝える力
  • 曖昧な課題を自ら定義し、解決策を設計できる自律性
  • SQL・データ処理の基礎知識

歓迎するスキル

  • Palantir / OpenAI / Anthropic など、FDE型職種での実務経験
  • Google Cloud(BigQuery・Vertex AI・Cloud Run)の実務利用経験
  • RAG・AIエージェント・マルチモーダルAIの実装経験
  • スタートアップ・コンサルティングファームでのクライアントワーク経験

求められる能力

技術力

Python / TS・LLM API・クラウドインフラ・データエンジニアリング

コミュニケーション

非技術者との対話・要件ヒアリング・ステークホルダー管理

問題解決力

曖昧な課題の定義から解決策設計まで自走できる力

適応力

業界・業務ドメインを問わず短期間で学習・活用できる柔軟性

オーナーシップ

「誰かがやる」ではなく「自分がやりきる」プロジェクト責任感

プロダクト視点

現場の学びを製品改善につなぐ、開発チームとの架け橋力

勤務条件

雇用形態 正社員 / 業務委託
拠点 渋谷ヒカリエ+クライアント先
勤務形態 ハイブリッド(常駐あり)
想定報酬 経験・スキルに応じて応相談

MICOTO FDEの一日

毎日が違う。それが面白い。

09:00

クライアント現場へ

クライアント企業のオフィスへ。Slackでチームと共有、当日の開発ゴールを確認。

10:00 – 13:00

AI実装スプリント

データパイプライン構築・RAGシステム実装・プロンプト最適化。 現場担当者と並走しながら動くシステムを作る。

14:00 – 16:00

現場ヒアリング&改善

実際に使う社員にデモ。フィードバックをその場で反映し、 「使えるAI」に育てる。

16:00 – 18:00

プロダクトチームへ還元

現場で発見したパターンをMICOTO開発チームに共有。 あなたの現場経験が製品を進化させる。

AIの時代を、現場から変えよう。

MICOTOのFDEは、エンジニアの最前線です。
コードで現実を変える、その手応えを一緒に掴みませんか。
選考プロセスはカジュアル面談から始まります。まずはお気軽にご連絡ください。

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