Forward Deployed Engineer /フォワードデプロイドエンジニア (AI Products ＆ Solutions事業本部)

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。

必須スキル

• 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 3年以上
• 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

給与

経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
※基本給及び固定残業代の金額及び内容については、オファー時に速やかに明示します

Preferential treatment in accordance with Company regulations, based on experience, performance, ability, and contributions.
note - The amounts and details of base salary and fixed overtime pay will be clearly specified promptly at the time of the offer.

勤務地

東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004

雇用形態

正社員（試用期間3ヶ月、本採用と同条件）

Full-time regular employment (3 months of probation period under the same condition as regular employment)

休日

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

Holiday: Saturdays and Sundays, public holidays, Year-end and new-year
Annual paid leave based on company regulations (26 days granted upon hire)
Parental leave, congratulation / condolence leave etc.

福利厚生

社会保険完備（厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険）
確定拠出年金制度
ラップトップPC購入補助
定期健康診断実施

Various social insurance programs: pension insurance, health insurance, employment insurance, workers’ compensation
Defined contribution pension
Allowance for purchasing a laptop PC
Regular health checks

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。

勤務形態 / Work style
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）

Discretionary-work (deemed work hours: 8 hours) or Flex-time system
Hybrid work (Combination of working from the office and working from home)

昇給・賞与 / Salary increase & bonus
年2回の人事評価及び会社業績に基づいて決定

Based on the result of a individual performance review (twice a year) and company’s performance

諸手当 / Allowances
通勤手当、在宅勤務手当

Commutation allowances / teleworking allowances

Company name / 社名
Preferred Networks, Inc.

Established / 設立年月日
March 26, 2014

Job openings / 求人一覧
キャリア採用（第二新卒含む）
新卒採用
インターンシップ

Co-Founders / 共同創業者
Toru Nishikawa, Chairman / Daisuke Okanohara, CEO

Headquarters location / 本社所在地
東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004

Web site URL
https://www.preferred.jp/ja/

東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004

経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
※基本給及び固定残業代の金額及び内容については、オファー時に速やかに明示します

Preferential treatment in accordance with Company regulations, based on experience, performance, ability, and contributions.
note - The amounts and details of base salary and fixed overtime pay will be clearly specified promptly at the time of the offer.