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。
FDEはAIコンサル部に所属し、PM・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス、CS、開発チームと連携しながら、技術面から顧客のAI-Ready化を推進します。
顧客課題の整理や業務変革の設計は業務コンサルと協働しますが、FDE自身にも、顧客のビジネス課題を理解し、技術でどのように価値を出すかを考える姿勢が求められます。
現フェーズでは役割や進め方が固まりきっていないため、自分たちで型を作っていくことを楽しめる方を歓迎します。
AIコンサル部のPM・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス・CS・開発チームと連携しながら、顧客の業務課題解決とAI-Ready化、Helpfeelの導入・活用推進を担います。
顧客の業務課題・AI活用ニーズのヒアリングと構造化
* 顧客の業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を特定する
* 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りして本質課題を言語化する
* 経営層・事業部門・IT部門など複数ステークホルダーとの合意形成
技術的導入支援・PoC
* 営業・CSに技術専門家として同行し、IT部門・開発部門への技術説明・セキュリティ要件対応・実現可能性の検証（PoC）
* AIコーディングツールを活用し、議論の場で素早くプロトタイプを作成して顧客の意思決定を前に進める
* 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連携の実装・技術要件定義
ナレッジデータ整備・AI-Ready化への伴走
* 顧客が保有するナレッジデータ（FAQ・マニュアル・社内文書など）の現状診断と整備
* 暗黙知・口頭伝承として現場に眠る知識の発掘・構造化・ドキュメント化支援
* ナレッジデータのHelpfeelへの統合（データ抽出・クレンジング・変換スクリプトの作成）
* 情報鮮度を保ち続けるための運用ルール設計・定着支援
プロダクトへのフィードバック
* 現場で得た顧客ニーズ・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
* 個別対応の中に「汎用化できる要素」を見出し、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: GitHub Actions, 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
