613｜Forward Deployed Engineer（FDE）（開発部）

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。 AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。 Helpfeelは、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える"情報インフラ"構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。特に、エンタープライズ企業や自治体など、大規模かつ複雑なシステム環境を持つお客様への導入が急速に拡大しています。 顧客ごとの個別要件（既存システムとのAPI連携、複雑なデータ移行、セキュリティ要件への対応など）を技術的に解決し、最速で価値を提供するプロフェッショナルとして、新しく「Forward Deployed Engineer（FDE）」ポジションを立ち上げました。 客先常駐や受託開発とは異なり、FDEは自社プロダクトを起点に顧客課題を解く役割です。実装した解決策は顧客への価値提供にとどまらず、Helpfeel自体のプロダクト改善に直接フィードバックされます。 このポジションを牽引していただける方を募集します。 【業務内容】 セールス、カスタマーサクセス（CS）、および開発チームと密接に連携し、顧客の技術的な課題解決とHelpfeelの導入・活用推進を担っていただきます。 ・セールスやCSに技術的専門家として同行し、IT部門や開発部門の担当者に対する技術的な説明、セキュリティ要件のクリア、実現可能性の検証（PoC） ・顧客の既存システム（CRM、社内ポータル、各種SaaSなど）とHelpfeelを連携させるためのアーキテクチャ設計、APIインテグレーションの実装、および技術要件定義 ・顧客が保有する多様なフォーマットのナレッジデータ（FAQ、マニュアル、社内文書など）をHelpfeelへ統合するためのデータ抽出、クレンジング、変換スクリプトの作成 ・現場で得た顧客のニーズや導入時のペインポイントを抽象化し、機能要望として開発チーム（PM/エンジニア）へフィードバックし、コアプロダクトの改善に貢献 【プロダクトの技術要素】 ・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript ・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python ・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas ・開発支援: CircleCI, ESLint, Renovate, など 【開発環境】 ・ソースコード管理: GitHub ・コミュニケーション: Slack, Helpfeel Cosense, Google Meet ・グループウェア: Google Workspace

・Webアプリケーションまたはサーバーサイドシステムの設計・開発経験 ・顧客や非エンジニアを含むステークホルダーと直接対話し、曖昧な要件を技術要件へ落とし込み、実装までリードした経験 ・複数のシステムが関わるプロジェクトにおいて、アーキテクチャ設計・技術選定・リスク判断を主体的に行った経験 ・不確実性の高い状況（要件未確定・制約多数）において、自ら課題を定義し、解決まで推進した経験

・プリセールス、プロジェクトマネージャー、またはITコンサルタントとしての実務経験 ・BtoBにおけるITソリューションの導入経験 ・LLM / 検索 / ナレッジシステムに関する知見 ・複数SaaSまたはオンプレシステムとのAPI連携・認証認可設計（OAuth/SAML等）の経験 ・多様な形式のデータ抽出・変換・クレンジング（ETL）の実務経験

顧客の複雑な技術課題を解決しながら、その知見をプロダクト改善に還元する 不確実性の中で自ら道を切り拓き、顧客価値とプロダクト成長の両方にコミットできる方を求めています。 ▼選考フロー ・カジュアル面談 ・書類選考 ・1次面接 ・2次面接 ・最終面接 ・オファー面談 ※変更になる可能性もございます。 ※最終面接前にリファレンスチェックをお願いしております。