▪️ プロダクト概要
ログラスでは、「AIを経営に実装する」というテーマのもと、AIソリューション本部を組成し、エンタープライズ企業の経営・業務課題に対して、AI / ソフトウェア / データを組み合わせた業務変革に取り組んでいます。

生成AIの進化により、エンジニアの価値は「コードを書く」ことに閉じず、「顧客の業務成果にどう接続するか」へと広がりつつあります。

ログラスでは、経営管理という複雑な業務領域において、AI / ソフトウェア / データを組み合わせ、顧客の経営・業務課題を成果まで導くForward Deployed Engineer（FDE）というロールを定義しています。

AIソリューションエンジニアは、そのFDEと連携しながら、RAG / LLMアプリケーション / AIエージェント / データパイプラインなどの実装・検証・改善を担うポジションです。

単なる実装担当ではなく、実装を起点に顧客業務を理解し、将来的にはFDEとして課題構造化・ソリューション設計・顧客成果の創出まで役割を広げていくことを期待しています。

▪️ AIソリューションエンジニアは、FDEへの“設計された入口”です
FDEは、技術力だけでなく、顧客理解、業務理解、課題構造化、ソリューション設計、プロジェクト推進までを横断する難易度の高いロールです。

だからこそログラスでは、FDEだけを採用するのではなく、AIソリューションエンジニアという職種を通じて、FDEへ至るためのキャリアパスを意図的に設計しています。

まずは実装・検証・改善を起点に、FDEの隣で顧客業務や課題構造化の打席を重ねる。そこから徐々に、ソリューション設計や顧客折衝、成果創出まで役割を広げていくことを期待しています。

▪️ 具体的な業務内容・ミッション
FDEが顧客フロントで課題構造化やソリューション設計を担う中で、AIソリューションエンジニアはその隣で実装・検証を前に進めます。

単に設計されたものを作るだけではなく、FDEがどのように顧客課題を見立て、要件を作り直し、業務成果に接続しているのかを間近で学びながら、徐々に自身の役割を広げていくポジションです。

・ FDEが策定したソリューション設計に基づく、RAG / LLMアプリケーション / AIエージェントの実装・テスト・プロトタイピング
・ プロンプトエンジニアリング、Embedding設計、検索精度チューニングなど、LLM活用の技術的な精度改善
・ 顧客データを取り込むETL / データパイプラインの構築・運用
・ PoC / 概念実証フェーズにおけるプロトタイプの高速構築と精度検証
・ 実装・検証で得た技術的制約や改善案をFDE / PdMにフィードバックし、ソリューション設計の改善に関与
・ 社内のAI実装ナレッジ、評価基盤、共通ライブラリ、テンプレートの整備・ドキュメンテーション

【必須要件】
・ 自走してプロダクションコードを書ける実装能力（実務2年以上）
・ バックエンドを主軸に、フロントまたはインフラのいずれかは一人で動かせる
・ 曖昧な要求を自分で噛み砕く姿勢と、構造化能力
・ 顧客折衝のリードは求めないが、お客様から直接課題解決のためのヒアリングができる対人能力
・ 業務ドメイン（会計・経営管理・製造原価など）をゼロから自走で学習する意欲と実績

【歓迎要件】
・ LLM/RAG/エージェント開発の個人開発・OSS貢献・ハッカソン経験（実務でなくてOK）
・ AWS・GCPを含むクラウド基盤構築・運用経験
・ B2B SaaS、コンサル、SIerでの顧客対峙経験
・ 会計・財務・経営管理の知識（簿記2級レベル以上、または事業会社の管理部門・コンサル経験）