職務内容
職種概要
Forward Deployed Engineer (FDE)は、CADDiのソリューションを導入・活用いただくお客様に対し、技術的な専門家として最も近い立場で伴走し、ビジネス成果の創出をリードするポジションです。
単なる導入作業や技術サポートに留まらず、顧客のビジネス課題や技術的な制約を深く理解し、CADDiのプロダクト群のポテンシャルを最大限に引き出すためのソリューションを設計・実装します。プリセールス段階での技術的な検証（PoC）支援から、導入プロジェクトの実行、導入後の技術的なコンサルティング、アップセル・クロスセルのための技術提案まで、顧客のライフサイクル全体に関わります。また、現場で得た顧客のニーズや課題を社内のプロダクト開発チームにフィードバックし、プロダクトの進化に貢献することも重要なミッションです。
募集背景
私たちキャディは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を展開しています。
当社のプロダクトは、自動車、輸送機器、産業機械、建設機械等の産業を筆頭に、日本を代表する多くのエンタープライズ企業様にご導入いただいています。
事業が拡大するにつれ、お客様と共に向き合う課題はますます巨大かつ複雑なものになっており、標準機能の提供だけでは解ききれないお客様固有の高度なビジネス要件や、既存システムとの深いインテグレーションが求められるケースが急速に増加しています。
私たちは、こうしたエンタープライズ顧客の「巨大で複雑な課題」に技術で深くコミットし、プロダクトの価値を最大限に引き出すフェーズに来ています。
さらに、顧客の最前線に立つエンジニアとして、現場で得た深いインサイトに基づき、既存プロダクトの枠を超えた「新たなソリューション」の可能性を模索することも重要なミッションです。顧客のビジネス変革を実現する真の技術的パートナーとして、事業の未来を共に創り出す役割を期待しています。
この重要なミッションを牽引し、お客様の最も困難な課題解決に技術で挑戦する「Forward Deployed Engineer (FDE)」を募集します。
※キャディの事業やプロダクトについては、下記もご参照ください
期待する役割
このポジションでは、CADDiの技術的な専門家としてお客様に最も近い立場で伴走し、そのビジネス成果創出に技術面からコミットすることが求められます。
単なる製品導入やサポートに留まらず、エンタープライズ顧客特有の複雑なビジネス課題や既存システム環境を深く理解した上で、CADDi製品のポテンシャルを最大限に引き出すソリューション（API連携、データ移行、カスタマイズ開発を含む）を設計・実装します。
プリセールス段階の技術検証（PoC）支援から、導入プロジェクトの技術的リード、導入後の活用支援・コンサルティング、アップセル・クロスセルの技術提案まで、顧客のビジネス変革を実現する「真の技術的パートナー」として、そのライフサイクル全体を技術でリードしていただきます。
また、顧客の最前線で得た深いニーズや課題をプロダクト開発チームへ的確にフィードバックし、プロダクトの進化や新たなソリューション開発を牽引する「架け橋」としての役割も期待されます。
想定される業務例
（以下に限定されるものではありません）
- 営業担当と連携し、技術的な観点からの提案支援、デモンストレーション、PoC（概念実証）の設計・実行
- 顧客の要件ヒアリング、課題特定、およびCADDiプロダクトを用いたソリューションのアーキテクチャ設計
- 導入プロジェクトの実行リード（例: 環境構築、API連携、データ移行、カスタマイズのためのスクリプト開発など）
- 導入後の技術サポート、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニング
- 顧客のプロダクト習熟度向上支援、活用状況のモニタリングと、更なる活用のための技術的提案
- 顧客からの技術的な要望やフィードバックを収集・分析し、プロダクト開発チームへ連携・提言
このポジションの面白さ・得られる経験
- 顧客のビジネス変革への直接的な貢献: 日本を代表するエンタープライズ顧客の最も近い技術的パートナーとして、その経営や業務に直結する「巨大で複雑な課題」を、技術を駆使して直接解決に導く経験。自ら設計・実装したソリューションが顧客のビジネス成果に直結する貢献感を実感できます
- 高度なソリューションアーキテクチャの設計・実装経験: プロダクトの標準機能の提供に留まらず、顧客固有の要件や既存システム環境を深く理解し、API連携、データ移行、カスタマイズのためのスクリプト開発などを含む、高度なソリューションアーキテクチャを自ら設計・実装する、難易度の高い技術的挑戦ができます
- ビジネスと技術の最前線に立つ経験: プリセールス段階の技術検証（PoC）から、導入プロジェクトの技術リード、導入後の活用コンサルティングやアップセル提案まで、顧客のビジネスライフサイクル全体に一貫して関わります。これにより、技術的な専門性と顧客のビジネス課題に対する深い理解の両方を高いレベルで養うことができます
- プロダクトの進化を牽引する経験: 顧客の最前線で得た「現場の生の声」や、標準機能だけでは解決しきれない深いニーズを技術的な観点で分析・集約し、プロダクト開発チームへフィードバックすることで、プロダクトのロードマップや機能進化に直接影響を与えることができます
- 産業変革への大きなインパクト: 「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」という大きなミッションのもと、日本の基幹産業の変革に技術で貢献する、社会的意義の大きな経験を積むことができます
所属組織について
必須要件
FDEとして顧客の技術的課題を解決し、ビジネス成果を創出するために、以下の経験・スキルを必須とします。
① 顧客対峙における技術的課題解決の経験
- 顧客のビジネス課題や曖昧な要望をヒアリングし、技術的に解決すべき本質的な課題を特定した経験
- 顧客（非エンジニアのビジネス担当者を含む）に対し、複雑な技術仕様や制約を分かりやすく説明し、合意形成を行った経験（例：プリセールス、ITコンサルタント、テクニカルサポート）
- 技術的な観点から顧客の期待値を調整し、代替案を提示するなど、主体的な顧客折衝を行った経験
② システムインテグレーションの実装経験
- REST APIやgRPCを用いたシステム間連携の設計・実装経験
- Python, Shell (Bash) などのスクリプト言語を用いた、業務自動化やデータ処理バッチの開発・運用経験
- HTTPプロトコルや認証・認可（OAuth, JWTなど）に関する基本的な理解と実装経験
③ Webアプリケーション開発およびインフラの基礎知識
- 何らかのプログラミング言語（Go, Java, C#, Node.js, Pythonなど）を用いたWebアプリケーションの開発経験
- AWS, GCP, Azure いずれかの主要クラウドサービスに関する実践的な知識と利用経験
- ネットワーク（TCP/IP, DNS, Firewall, LB）に関する基礎知識
④ 高度な問題解決能力とオーナーシップ
- ログ分析、パフォーマンス監視などを用い、発生した技術的な問題を体系的に切り分け、解決に導いた経験
- 技術的な制約とビジネス要件の両方を考慮し、最適なソリューションを設計・提案できる能力
- 技術的なタスクを自ら定義し、関係者（社内の営業・開発チーム含む）を巻き込みながら、最後まで責任を持ってプロジェクトを推進した経験
⑤ 仮説検証を主導し、PoCを結論へと導いた経験(成功・失敗は問わない)
歓迎要件
- エンタープライズSaaSプロダクトの導入コンサルタント、ソリューションアーキテクト（SA）、またはForward Deployed Engineer（FDE）としての実務経験
- 統計処理・機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する業務経験
- 機械学習、統計モデルの精度改善の経験
- LLMを用いて顧客の課題解決へ導いた経験
- AWS, GCP, Azure いずれかにおける実践的なシステム設計・構築経験
- Docker, Kubernetes (K8s) などのコンテナ技術を用いたシステム構築・運用経験
- CI/CDパイプライン（GitHub Actionsなど）の構築・運用経験
- SQL（特にPostgreSQL, MySQL）を用いた高度なデータ抽出・集計スキル（クエリ最適化、ウィンドウ関数など）
- Python (Pandas, NumPy, Scikit-learnなど) を用いた実務レベルでのデータ分析・前処理の経験
- データパイプライン（ETL/ELT）、DWH（BigQuery, Snowflakeなど）に関する知識・構築経験
- 複数のステークホルダーが関わる導入プロジェクトの技術リードまたはプロジェクトマネジメント経験
- ビジネスレベルの英語力
求める人物像
- グローバルに通用するプロダクトを生み出す、大胆な目標にワクワクする方
- 本質的な課題に向き合い、当事者意識をもって解決に向けた行動ができる方
- 相手のコンテキストや解像度に配慮し、他者をリスペクトする姿勢でコミュニケーションや議論ができる方
給与
- 入社時年俸は1400万円～3000万円を想定
- 昇給年2回
- 年収を12で割った金額を月額固定給として支給いたします。
- ストックオプション制度あり
開発環境
- バックエンド: Java, Python
- インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows
- Event Bus: Cloud Pub/Sub
- DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog
- Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars
- 開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin
- コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence
採用フロー
基本のフローは下記となります。
- カジュアル面談（希望された場合）
- 書類選考
- 技術課題（オンラインのコーディングテスト）
- アルゴリズムの知識や回答のスピードよりも、コードを通して「一緒に開発をすすめていくイメージが持てそうか」を重視しています。
- 人事面談
- 選考要素はなく、条件面等のすり合わせや選考を受けるにあたっての疑問解消の場となります
- 一次面接（エンジニアリングマネージャー）
- これまでのご経験をベースに、取り組まれてきたことや成果を中心にお伺いさせていただきます
- ワークサンプル面接（VP of Growth Enablement 西名・エンジニアリングマネジャー）
- 事前課題に取り組んでいたただき、面接当日にディスカッションを行います
- 最終面接（CTO小橋）
- オファー面談
