A.顧客の現場に入り、自社のAIプロダクトを顧客の業務に載せる職種です。職務は「顧客折衝」と「実装」の両方で構成されます。モデルを作る職種ではないため機械学習エンジニアとは異なり、提案書を書いて実装を別部隊に渡す形でもないためコンサルタントとも異なります。既存の職種分類の間にあるポジションです。

A.はい。FDEが扱うのは、既に存在するモデルを顧客の業務に載せる工程です。必要になるのはAPI連携、データの受け渡し、既存の業務システムとの接続、権限とログの設計といった一般的なソフトウェア開発の作業で、学習パイプラインを組む場面はほとんどありません。そのため実際の選考では、AI経験の有無より「実装」と「顧客折衝」の2軸が見られています。

A.必須要件ではありませんが、面接では「何を作ってみて、どこで期待どおりにいかなかったか」を必ず聞かれます。業務での経験である必要はなく、個人で作ったものや社内での検証で構いません。ここに答える材料が全くない場合、志望度の判断がつかず見送りになることがあります。何を用意すればよいかは面談時にお伝えしています。

A.マネジメントに寄った期間があること自体は問題になりません。ただし「PMなので実装は部下が」という説明では通りません。過去に書いていた事実ではなく、今も自分で書けることの提示が必要です。どの水準の提示が求められるかは企業ごとに異なるため、面談時にお伝えしています。

A.3つの理由があります。第一に職種名が定着しておらず、同じ職務が別の名前で募集されているため検索に引っかかりません。第二に、受注済みの案件を抱えている企業では公開して母集団を作るより直接当てるほうが速いため、公開されない枠が一定数あります（当社が扱うFDE該当求人では約3割）。第三に「顧客の前に出せるか」という評価軸は求人票に書きにくく、記載が抽象的になります。探し方の問題ではなく構造的なものです。

A.レンジが広く、ひとつの数字では表せません。同じ職種名の中に実装比率の高いポジションと折衝比率の高いポジションが混在しているためです。判断には募集企業の事業フェーズと、その案件で実装をどこまで内製するかの情報が必要になります。面談時に、ご経歴に対して現実的なレンジをお伝えしています。

A.近い職種だと思われがちですが、評価軸はほとんど重なりません。モデル開発の実績はFDEの選考では加点になりにくく、見られるのは顧客対応と、業務システムに載せる実装力です。研究寄りのキャリアほど「顧客の前に出せるか」で判断が分かれます。

A.実装力は前提として評価されるため、論点は顧客折衝の一点に絞られます。社内の他部署をクライアントに見立てて要件を詰めた経験があれば、それは説明材料になります。その経験をどう選考で提示するかを含めてご相談を承っています。

A.案件によります。顧客先に入る比率が高いポジションと、リモート中心で定例のみ顧客と接するポジションの両方があります。この点は入社後の働き方に直結するため、ご紹介時に企業ごとの実態をお伝えしています。

A.はい。ご経験が顧客折衝と実装のどちらを埋めているか、通る可能性のある企業、現実的な年収レンジの3点を整理してお渡しするところまでで終えていただいて構いません。応募を勧めることはありません。