クライアントの現場に入り込むFDE(Deployment Strategist候補)

PharmaX株式会社

Tokyo, Japan Posted September 17, 2026

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On-site Full-time AX/AI変革支援 Mid level
Job Description

[AX/AI変革支援] クライアントの現場に入り込むFDE(Deployment Strategist候補)

仕事概要

PharmaXでは、自社事業でAIエージェントを内製開発し、医療・ヘルスケア領域で本番運用してきた経験をもとに、企業のAI変革を支援する *\AX(AI Transformation=AI変革支援)事業\* を展開しています。戦略やPoCの提案だけで終わらせず、経営課題の整理から業務設計、システム実装、本番運用、現場定着、効果測定までを一気通貫で担うことが特徴です。

支援の中身はAIに限りません。基幹システムとの連携、業務システムの構築、データの整備、業務フローそのものの再設計など、クライアントの成果に必要なことは何でも担います。AIは、そのための有力な手段の一つです。

*\この事業は立ち上げからまだ1年です。\* すでに大手企業との複数年規模のプロジェクトが動いている一方、支援メニューも、開発の進め方も、チームの形も、これから固めていく段階にあります。決まったやり方に沿って人を増やすフェーズではなく、案件を通じて事業の型そのものを一緒につくっていくフェーズです。

  • 事業紹介:
  • 自社主催の技術イベント(connpass・登録3,200名超):

チームの3つの役割

  • *\AI Strategist(経営・AI戦略)\*:クライアントの経営課題、投資対効果、変革コンセプト、中長期ロードマップを設計する
  • *\Deployment Strategist(業務・システム設計)\*:戦略を、業務フロー・要件・検証計画・評価指標・定着施策へ落とし込む
  • *\FDE(Forward Deployed Engineer)\*:クライアントの現場に入り込み、要件の具体化から実装、システム連携、本番運用・改善までを担う

事業部長は、共同創業者・取締役CTOの上野彰大が担っています。『LLMアプリケーション評価駆動開発』(翔泳社・2026年9月刊)『CTOの思考法』などの著書・監訳があり、AI Engineering Summitをはじめ登壇多数です(X:@ueeeeniki)。

キャリアパス

今回は、この3つを順に担っていただく正社員を募集します。

  1. *\まずはFDEとして\*、クライアントの現場に入り、要件定義から設計・実装、本番稼働、現場定着までを担う
  2. *\次にDeployment Strategistとして\*、業務設計・検証設計から案件全体を牽引する
  3. *\その先はAI Strategistとして\*、クライアントの経営課題の整理から変革の道筋を描く

工程を分業せず、成果に必要なことを一気通貫で担うのがこのチームの進め方です。どのくらいの期間でどこまで広げるかは、ご経験やご志向に応じて相談しながら決めていきます。

想定するご経験

  • SIerや受託開発会社で、基幹・業務管理システムの要件定義から設計・開発・本番稼働までを担ってきた方
  • 若手のうちからPLやPMを任され、顧客折衝・チーム調整・開発を並行して担ってきた方
  • 自社プロダクトの開発チームで、企画・設計から実装・運用までを少人数で担ってきた方(プロダクトエンジニア、Webアプリケーションエンジニア等)
  • 事業会社の社内システム開発で、業務部門の近くでシステムを作り、運用まで見てきた方

業務内容

  • クライアントの業務課題の把握と、As-Is/To-Beの整理、要件定義
  • 業務システムの設計・実装(業務管理画面、API、基幹システム連携、データ整備、必要に応じてLLM機能やAIエージェント)
  • WMSやERPなど既存システムとの連携設計
  • 技術検証・PoCの実施(AIを用いる場合は、精度目標や例外業務の扱いの設計も含みます)
  • 本番稼働後の運用改善と、現場で使われ続ける状態までの伴走
  • 成果のために必要であれば、業務フローや現場オペレーションの見直しにも踏み込みます

正社員として担っていただくこと(業務委託メンバーとの違い)

AX事業では業務委託のメンバーにも第一線で活躍いただいていますが、正社員には案件単位では完結しない役割を担っていただきます。

  • *\案件の立ち上げフェーズから関わる\*:クライアントの課題整理、変革コンセプトの検討、進め方や体制の設計、見積もりなど、案件が形になる前の段階から参加します
  • *\複数案件を横断する\*:自分の担当案件だけでなく、他案件のレビューや支援に入り、業種をまたいだ知見を蓄積・展開します
  • *\チームをつくる\*:業務委託メンバーのオンボーディングやリード、勉強会の主催、社内ナレッジの整備、開発の進め方の標準化を担います
  • *\事業を伸ばす\*:既存クライアントの次フェーズ提案や、新規案件獲得に向けたビズデブ・営業活動に関わります
  • *\自社プロダクトに関わる\*:薬局向けAIエージェントなど、自社事業の開発に携わる機会もあります

※これらは段階的にお任せします。入社直後から全てを求めるものではありません。

プロジェクト・体制

AX事業部:CTO 1名+正社員 数名+業務委託 約15名
各プロジェクト:AI Strategist 1名、Deployment Strategist 1〜2名、FDE 数名

  • *\案件例1(教育)\*:大手学習塾向けの先進的AIネイティブ化プロジェクト(5年計画の2年目)。学習計画策定サジェスチョンAIアプリ等の新規開発
  • *\案件例2(物流)\*:トレーディングカードの物流オペレーションの刷新プロジェクト。物体認識OCRと物流データ照合AI、WMS(3rdパーティー製の倉庫内管理システム)と連動した物流基幹システムの構築、物流業務用の管理画面
  • *\案件例3(自社事業)\*:処方箋受付からレセコン入力・監査・遠隔対応までを担う薬局向けAIエージェント

※配属は経験・志向に応じて決定します。

このポジションの魅力

  • 要件定義から実装、本番稼働、現場定着、効果測定までを通しで担います。工数を提供する受託ではなく成果に責任を持つチームとして入るため、多重下請けや工程分業でスコープが切られることはありません
  • 案件の立ち上げから事業づくりまで、正社員として案件横断で関われます。決まった案件にアサインされて終わりではありません
  • 立ち上げから1年の事業です。支援の型や開発の進め方が固まりきっていない分、自分の提案がそのまま事業のやり方になります
  • クライアントの経営・業務課題の整理から入るため、「決まった要件を作る」のではなく「何を変えるべきか」から関われます
  • 1プロジェクトあたり数名の少人数体制です。若手のうちから裁量を持って担当できます
  • 事業部長を務めるCTO上野をはじめ、経営陣との距離が近い環境です。クライアントの経営課題をどう捉え、どう打ち手に変えるかを間近で見ながら働けます
  • 物体認識OCR、RFIDなど物流デバイスとの連携、LLMエージェント、基幹システム連携など、技術的な難易度の高いテーマが揃っています
  • AIコーディングを前提とした開発体制です(Findy Award受賞)。自社サービスで顧客対応の約90%をAI化し2年以上本番運用してきた知見の中で、生成AIの実務を基礎から身につけられます

選考フロー

  1. *\カジュアル面談(任意)\*:CTO上野が対応します。事業・体制・キャリアパスのご説明に加え、AI活用の進め方や開発の型についての意見交換も歓迎です。応募前の情報収集としてお気軽にご利用ください
  2. *\一次面接(エンジニア)\*:お互いに初歩的なジョブフィットを確かめます
  3. *\二次面接(マネージャー)\*:ご経験と、これから担っていただく役割のすり合わせを行います
  4. *\最終面接(役員)\*:カルチャーフィットと中長期のキャリア志向を確認し、条件をすり合わせます

※業務委託でのテストワークからスタートする場合は、最終面接を省略できます。

必須スキル

PharmaXでは、自社事業でAIエージェントを内製開発し、医療・ヘルスケア領域で本番運用してきた経験をもとに、企業のAI変革を支援する *\AX(AI Transformation=AI変革支援)事業\* を展開しています。戦略やPoCの提案だけで終わらせず、経営課題の整理から業務設計、システム実装、本番運用、現場定着、効果測定までを一気通貫で担うことが特徴です。

支援の中身はAIに限りません。基幹システムとの連携、業務システムの構築、データの整備、業務フローそのものの再設計など、クライアントの成果に必要なことは何でも担います。AIは、そのための有力な手段の一つです。

*\この事業は立ち上げからまだ1年です。\* すでに大手企業との複数年規模のプロジェクトが動いている一方、支援メニューも、開発の進め方も、チームの形も、これから固めていく段階にあります。決まったやり方に沿って人を増やすフェーズではなく、案件を通じて事業の型そのものを一緒につくっていくフェーズです。

  • 事業紹介:
  • 自社主催の技術イベント(connpass・登録3,200名超):

チームの3つの役割

  • *\AI Strategist(経営・AI戦略)\*:クライアントの経営課題、投資対効果、変革コンセプト、中長期ロードマップを設計する
  • *\Deployment Strategist(業務・システム設計)\*:戦略を、業務フロー・要件・検証計画・評価指標・定着施策へ落とし込む
  • *\FDE(Forward Deployed Engineer)\*:クライアントの現場に入り込み、要件の具体化から実装、システム連携、本番運用・改善までを担う

事業部長は、共同創業者・取締役CTOの上野彰大が担っています。『LLMアプリケーション評価駆動開発』(翔泳社・2026年9月刊)『CTOの思考法』などの著書・監訳があり、AI Engineering Summitをはじめ登壇多数です(X:@ueeeeniki)。

キャリアパス

今回は、この3つを順に担っていただく正社員を募集します。

  1. *\まずはFDEとして\*、クライアントの現場に入り、要件定義から設計・実装、本番稼働、現場定着までを担う
  2. *\次にDeployment Strategistとして\*、業務設計・検証設計から案件全体を牽引する
  3. *\その先はAI Strategistとして\*、クライアントの経営課題の整理から変革の道筋を描く

工程を分業せず、成果に必要なことを一気通貫で担うのがこのチームの進め方です。どのくらいの期間でどこまで広げるかは、ご経験やご志向に応じて相談しながら決めていきます。

想定するご経験

  • SIerや受託開発会社で、基幹・業務管理システムの要件定義から設計・開発・本番稼働までを担ってきた方
  • 若手のうちからPLやPMを任され、顧客折衝・チーム調整・開発を並行して担ってきた方
  • 自社プロダクトの開発チームで、企画・設計から実装・運用までを少人数で担ってきた方(プロダクトエンジニア、Webアプリケーションエンジニア等)
  • 事業会社の社内システム開発で、業務部門の近くでシステムを作り、運用まで見てきた方

業務内容

  • クライアントの業務課題の把握と、As-Is/To-Beの整理、要件定義
  • 業務システムの設計・実装(業務管理画面、API、基幹システム連携、データ整備、必要に応じてLLM機能やAIエージェント)
  • WMSやERPなど既存システムとの連携設計
  • 技術検証・PoCの実施(AIを用いる場合は、精度目標や例外業務の扱いの設計も含みます)
  • 本番稼働後の運用改善と、現場で使われ続ける状態までの伴走
  • 成果のために必要であれば、業務フローや現場オペレーションの見直しにも踏み込みます

正社員として担っていただくこと(業務委託メンバーとの違い)

AX事業では業務委託のメンバーにも第一線で活躍いただいていますが、正社員には案件単位では完結しない役割を担っていただきます。

  • *\案件の立ち上げフェーズから関わる\*:クライアントの課題整理、変革コンセプトの検討、進め方や体制の設計、見積もりなど、案件が形になる前の段階から参加します
  • *\複数案件を横断する\*:自分の担当案件だけでなく、他案件のレビューや支援に入り、業種をまたいだ知見を蓄積・展開します
  • *\チームをつくる\*:業務委託メンバーのオンボーディングやリード、勉強会の主催、社内ナレッジの整備、開発の進め方の標準化を担います
  • *\事業を伸ばす\*:既存クライアントの次フェーズ提案や、新規案件獲得に向けたビズデブ・営業活動に関わります
  • *\自社プロダクトに関わる\*:薬局向けAIエージェントなど、自社事業の開発に携わる機会もあります

※これらは段階的にお任せします。入社直後から全てを求めるものではありません。

プロジェクト・体制

AX事業部:CTO 1名+正社員 数名+業務委託 約15名
各プロジェクト:AI Strategist 1名、Deployment Strategist 1〜2名、FDE 数名

  • *\案件例1(教育)\*:大手学習塾向けの先進的AIネイティブ化プロジェクト(5年計画の2年目)。学習計画策定サジェスチョンAIアプリ等の新規開発
  • *\案件例2(物流)\*:トレーディングカードの物流オペレーションの刷新プロジェクト。物体認識OCRと物流データ照合AI、WMS(3rdパーティー製の倉庫内管理システム)と連動した物流基幹システムの構築、物流業務用の管理画面
  • *\案件例3(自社事業)\*:処方箋受付からレセコン入力・監査・遠隔対応までを担う薬局向けAIエージェント

※配属は経験・志向に応じて決定します。

このポジションの魅力

  • 要件定義から実装、本番稼働、現場定着、効果測定までを通しで担います。工数を提供する受託ではなく成果に責任を持つチームとして入るため、多重下請けや工程分業でスコープが切られることはありません
  • 案件の立ち上げから事業づくりまで、正社員として案件横断で関われます。決まった案件にアサインされて終わりではありません
  • 立ち上げから1年の事業です。支援の型や開発の進め方が固まりきっていない分、自分の提案がそのまま事業のやり方になります
  • クライアントの経営・業務課題の整理から入るため、「決まった要件を作る」のではなく「何を変えるべきか」から関われます
  • 1プロジェクトあたり数名の少人数体制です。若手のうちから裁量を持って担当できます
  • 事業部長を務めるCTO上野をはじめ、経営陣との距離が近い環境です。クライアントの経営課題をどう捉え、どう打ち手に変えるかを間近で見ながら働けます
  • 物体認識OCR、RFIDなど物流デバイスとの連携、LLMエージェント、基幹システム連携など、技術的な難易度の高いテーマが揃っています
  • AIコーディングを前提とした開発体制です(Findy Award受賞)。自社サービスで顧客対応の約90%をAI化し2年以上本番運用してきた知見の中で、生成AIの実務を基礎から身につけられます

選考フロー

  1. *\カジュアル面談(任意)\*:CTO上野が対応します。事業・体制・キャリアパスのご説明に加え、AI活用の進め方や開発の型についての意見交換も歓迎です。応募前の情報収集としてお気軽にご利用ください
  2. *\一次面接(エンジニア)\*:お互いに初歩的なジョブフィットを確かめます
  3. *\二次面接(マネージャー)\*:ご経験と、これから担っていただく役割のすり合わせを行います
  4. *\最終面接(役員)\*:カルチャーフィットと中長期のキャリア志向を確認し、条件をすり合わせます

※業務委託でのテストワークからスタートする場合は、最終面接を省略できます。

歓迎スキル

使用言語は問いません。

  • PLやPMとして、チームや進行を牽引した経験
  • 基幹システム、業務管理システムなど、複雑なRDB・データ構造を扱う開発経験
  • スクリプト言語(Python、TypeScript、Ruby等)でのAPI・バッチ・データ処理の実装経験
  • フロントエンド(React、Next.js等)での画面実装経験
  • クラウド(GCP、AWS等)へのデプロイ・運用経験
  • WMS、ERP、RFIDなど、既存の基幹・業務システムとの連携経験
  • LLMアプリケーションやAIエージェントの開発経験(個人開発を含む)
  • 物流、EC、教育、医療など、複雑性の高い業界・業務のシステム開発経験

求める人物像

  • 課題解決に必要であれば、技術・業務・運用のどこにでも踏み込める方
  • 工程の一部ではなく、要件定義から本番稼働・成果までを通しで担いたい方
  • AIコーディングをはじめ、開発の進め方が変わることに前向きで、日々情報収集をされている方
  • クライアントの現場に入り、業務担当者と直接話しながら業務を理解することを面白がれる方

応募概要

給与

想定年収700万円〜1,000万円(経験・スキルに応じて応相談)
まずは勤務条件等、カジュアル面談にてご相談させていただければと思います

勤務地

オフィス:東京都文京区本郷5-25-18 ハイテク本郷ビル102

  • クライアント先または本社オフィスへの*\フル出社を基本\*とします(最低週3日〜、頻度は案件により調整)
  • クライアントの現場に入り込むFDEという仕事の性質上、業務の流れや現場で起きていることを肌で理解できるかが成果を大きく左右します。現場の会話から要件が見つかることも多いため、対面の時間を重視しています

雇用形態

正社員 / 業務委託から開始も相談可

勤務体系

  • フレックス制度(コアタイムあり)
  • 完全週休2日制度(祝日・年末年始休み)
  • 育児休暇(男女問わず)

試用期間

なし(就業規則上の試用期間は設けていません)※お互いのフィット感を確認するため、正社員としてのご入社前に1〜2ヶ月程度、業務委託契約での参画をご相談させていただく場合があります

福利厚生

  • 社会保険、労働保険
  • 社内交流促進手当
  • 医薬品・健康食品の社内割引
  • 業務に関連する資格の取得補助
  • 書籍購入補助
Required Skills
transformation LLM software development warehouse management ERP logistics audit customer service Python TypeScript Ruby React Next.js Google Cloud Platform Amazon Web Services problem solving
How to apply

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