Full Cycle Engineer（FCE） ー 顧客価値を創るAI時代のエンジニアへ

仕事概要

Full Cycle Engineer は、顧客価値の創出を最初から最後まで担います。


単に要件を実装するのではなく、


* 顧客課題を発見し
* 仮説を立て
* ソリューションを設計し
* AIを活用して開発し
* 本番へ届け
* 効果を測定し
* 継続的に改善する


というプロダクト開発の全サイクルをリードします。


ただし、すべてを一人で抱えるわけではありません。Product Manager や Subject Matter Expert、ビジネスチームと協働し、フェーズごとに主担当を持ちながら、成果にオーナーシップを発揮します。


アイデアから顧客価値の創出まで、一つの取り組みをオーナーとして推進します。
例えば、


* 顧客課題の発見
* 仮説検証
* プロダクト体験の設計
* AIを活用した開発
* 本番リリース
* KPIの計測
* 継続的な改善
* AIを前提とした新しい開発プロセスの構築


などに携わります。


チケットを担当するのではなく、成果に責任を持つ仕事です。


* 顧客業務やワークフローを理解する
* 顧客・社内メンバーへのヒアリング
* 解くべき課題を見極める
* 仮説を素早く検証する


* 曖昧な課題を具体的なソリューションへ落とし込む
* Product Manager や Subject Matter Expert と協働する
* ユーザー体験を設計する
* 短期的な成果と長期的な保守性を両立する


* AIを前提とした開発スタイルを実践する
* AIを活用した開発プロセスを改善する
* 新しいAI技術を検証・導入する
* 社内の生産性を高めるツールや仕組みを構築する


* アーキテクチャ設計
* 本番品質の実装
* 可用性・セキュリティ・運用性の担保
* 本番運用と継続改善


* プロジェクト全体をリードする
* 技術・プロダクト両面で意思決定する
* リリース後の効果を測定する
* データをもとに改善を続ける


* 技術水準を引き上げる
* チームメンバーを支援・育成する
* 開発プロセスを改善する
* 技術的な意思決定をリードする

■製品紹介
対話データ解析 AI SaaS「Bring Out」を開発しています。ブラックボックス化されやすい対話データ（商談・社内会議・サービス現場で交わされる会話）を分析し、重要情報を抽出することで、導入企業や働く人々の生産性向上に貢献します。


すでに IT・人材・M&A・不動産・製造・医療など様々な業界で活用され、営業・商品開発・R&D・ファイナンス・人事など幅広い職種で使われています。現在は主にエンタープライズ企業向けに提供しており、高い機密性・可用性・柔軟なデータ連携が求められます。


■このポジションの特徴


■技術環境
* バックエンド：Node.js、TypeScript、Python、GraphQL
* データストア：PostgreSQL、AWS S3、DynamoDB
* インフラ：AWS、Terraform、Docker、CircleCI
* AI 活用：AI コーディングツール（GitHub Copilot 等）、LangChain / CrewAI / AutoGen、OpenAI・Anthropic 等の LLM、RAG


■評価指標
私たちは、アウトプットではなくアウトカムを評価します。
例えば、


* 顧客への価値
* ビジネスへのインパクト
* プロダクト品質
* デリバリースピード
* チーム全体へのレバレッジ
* AI活用による改善
* チームへの貢献


などを総合的に評価します。


■入社後30日
まずはBring Outを理解する期間です。


期待すること


* プロダクトと事業を理解する
* システム構成・アーキテクチャを理解する
* AI Firstな開発スタイルを習得する
* 顧客やユースケースを理解する
* 初めての本番リリースを経験する
* 設計レビューや議論に参加する


■入社後60日
少しずつオーナーシップを持ち始めます。


期待すること


* 中規模機能を主体的にリードする
* 技術的な設計判断を行う
* プロダクト企画に参加する
* 開発プロセスを一つ改善する
* コードレビューを通じてチームへ貢献する


■入社後90日
Bring OutのFull Cycle Engineerとして自立することを期待します。


期待すること


* 顧客課題の発見からリリースまでを自ら推進できる
* 顧客との対話を通じて課題を定義できる
* プロダクトの方向性について提案できる
* AIを活用した開発を主体的に実践できる
* 顧客・事業へのインパクトを生み出せる
* 開発プロセスそのものを改善できる


■キャリアパス
Full Cycle Engineerはゴールではありません。
経験や志向に応じて、


* Principal Engineer
* Technical Lead
* Product Lead
* Solution Architect
* Forward Deployed Engineer
* Engineering Manager
* 新規事業・新規プロダクト責任者


など、多様なキャリアへ広がります。
技術領域ではなく、「どれだけ大きな課題を解決できるか」がキャリアを決めます。


■Bring Outで働く理由
ソフトウェア開発は、インターネットの登場以来最大の転換期を迎えています。
多くの企業は、「AIでエンジニアの開発効率をどう上げるか」を考えています。
一方、Bring Outが考えているのは、「AI時代において、ソフトウェア開発そのものはどうあるべきか」という問いです。


もしあなたが、AIを使ってコードを書く「だけ」ではなく、AI時代の新しい開発スタイルそのものを創りたい。そう考えているのであれば、ぜひ一度お話ししましょう

必須スキル

Full Cycle Engineer は、顧客価値の創出を最初から最後まで担います。


単に要件を実装するのではなく、


* 顧客課題を発見し
* 仮説を立て
* ソリューションを設計し
* AIを活用して開発し
* 本番へ届け
* 効果を測定し
* 継続的に改善する


というプロダクト開発の全サイクルをリードします。


ただし、すべてを一人で抱えるわけではありません。Product Manager や Subject Matter Expert、ビジネスチームと協働し、フェーズごとに主担当を持ちながら、成果にオーナーシップを発揮します。


アイデアから顧客価値の創出まで、一つの取り組みをオーナーとして推進します。
例えば、


* 顧客課題の発見
* 仮説検証
* プロダクト体験の設計
* AIを活用した開発
* 本番リリース
* KPIの計測
* 継続的な改善
* AIを前提とした新しい開発プロセスの構築


などに携わります。


チケットを担当するのではなく、成果に責任を持つ仕事です。


* 顧客業務やワークフローを理解する
* 顧客・社内メンバーへのヒアリング
* 解くべき課題を見極める
* 仮説を素早く検証する


* 曖昧な課題を具体的なソリューションへ落とし込む
* Product Manager や Subject Matter Expert と協働する
* ユーザー体験を設計する
* 短期的な成果と長期的な保守性を両立する


* AIを前提とした開発スタイルを実践する
* AIを活用した開発プロセスを改善する
* 新しいAI技術を検証・導入する
* 社内の生産性を高めるツールや仕組みを構築する


* アーキテクチャ設計
* 本番品質の実装
* 可用性・セキュリティ・運用性の担保
* 本番運用と継続改善


* プロジェクト全体をリードする
* 技術・プロダクト両面で意思決定する
* リリース後の効果を測定する
* データをもとに改善を続ける


* 技術水準を引き上げる
* チームメンバーを支援・育成する
* 開発プロセスを改善する
* 技術的な意思決定をリードする

■製品紹介
対話データ解析 AI SaaS「Bring Out」を開発しています。ブラックボックス化されやすい対話データ（商談・社内会議・サービス現場で交わされる会話）を分析し、重要情報を抽出することで、導入企業や働く人々の生産性向上に貢献します。


すでに IT・人材・M&A・不動産・製造・医療など様々な業界で活用され、営業・商品開発・R&D・ファイナンス・人事など幅広い職種で使われています。現在は主にエンタープライズ企業向けに提供しており、高い機密性・可用性・柔軟なデータ連携が求められます。


■このポジションの特徴


■技術環境
* バックエンド：Node.js、TypeScript、Python、GraphQL
* データストア：PostgreSQL、AWS S3、DynamoDB
* インフラ：AWS、Terraform、Docker、CircleCI
* AI 活用：AI コーディングツール（GitHub Copilot 等）、LangChain / CrewAI / AutoGen、OpenAI・Anthropic 等の LLM、RAG


■評価指標
私たちは、アウトプットではなくアウトカムを評価します。
例えば、


* 顧客への価値
* ビジネスへのインパクト
* プロダクト品質
* デリバリースピード
* チーム全体へのレバレッジ
* AI活用による改善
* チームへの貢献


などを総合的に評価します。


■入社後30日
まずはBring Outを理解する期間です。


期待すること


* プロダクトと事業を理解する
* システム構成・アーキテクチャを理解する
* AI Firstな開発スタイルを習得する
* 顧客やユースケースを理解する
* 初めての本番リリースを経験する
* 設計レビューや議論に参加する


■入社後60日
少しずつオーナーシップを持ち始めます。


期待すること


* 中規模機能を主体的にリードする
* 技術的な設計判断を行う
* プロダクト企画に参加する
* 開発プロセスを一つ改善する
* コードレビューを通じてチームへ貢献する


■入社後90日
Bring OutのFull Cycle Engineerとして自立することを期待します。


期待すること


* 顧客課題の発見からリリースまでを自ら推進できる
* 顧客との対話を通じて課題を定義できる
* プロダクトの方向性について提案できる
* AIを活用した開発を主体的に実践できる
* 顧客・事業へのインパクトを生み出せる
* 開発プロセスそのものを改善できる


■キャリアパス
Full Cycle Engineerはゴールではありません。
経験や志向に応じて、


* Principal Engineer
* Technical Lead
* Product Lead
* Solution Architect
* Forward Deployed Engineer
* Engineering Manager
* 新規事業・新規プロダクト責任者


など、多様なキャリアへ広がります。
技術領域ではなく、「どれだけ大きな課題を解決できるか」がキャリアを決めます。


■Bring Outで働く理由
ソフトウェア開発は、インターネットの登場以来最大の転換期を迎えています。
多くの企業は、「AIでエンジニアの開発効率をどう上げるか」を考えています。
一方、Bring Outが考えているのは、「AI時代において、ソフトウェア開発そのものはどうあるべきか」という問いです。


もしあなたが、AIを使ってコードを書く「だけ」ではなく、AI時代の新しい開発スタイルそのものを創りたい。そう考えているのであれば、ぜひ一度お話ししましょう

歓迎スキル

* Product Managerとしての経験
* スタートアップでの経験
* AI Agentの開発経験
* LLMアプリケーション開発経験
* 顧客との折衝経験
* Solution Architect経験
* OSS活動

求める人物像

・AIへの情熱：AI技術の進化にワクワクし、最新の論文やツールを自ら学び、実務に活かせる方。
・ロールモデル：技術力とプロアクティブな姿勢で、AIファースト文化を牽引いただける方。
・コミュニケーション力：ビジネスチームやプロダクトチームと円滑に連携し、技術的課題を分かりやすく伝え、解決策を提案していただける方。
・柔軟性：変化の速いスタートアップ環境で、アジャイル開発（スプリントレビュー、短イテレーション）に適応し、実験を楽しめる方。

応募概要

給与

応相談
・候補者様の ご経歴 / スキル によって柔軟に条件を検討
・半期ごとにミッションシートを設定し評価を実施

勤務地

リモートワーク

雇用形態

正社員／契約期間の定めなし

勤務体系

・フレックスタイム
- 始業 8:00から10:30まで
- 終業 15:00から20:00まで
- コアタイム. 10:30から15:00まで
- 労働時間 月160h + みなし残業40h以内※実態として、チームMTG等の都合で9:30-17:00位に稼働している従業員が場合が多い、未就学児のお子さんを持つ家庭が多く、夜に稼働している方は少ない
【休日】
- 週休2日（土日）、祝日
- 有給休暇 年間10日
- 年末年始休暇(12月29日から翌年1月3日まで)
- 慶忌休暇

試用期間

・試用期間は入社年月日より3カ月です。

福利厚生

- 社会保険完備
- 健康診断（年1回）
- 育休産休制度
- 交通費支給
- 出先での会議の場合の会議室代全額支給
- リモートワーク手当（ヘッドセットなどの準備として最大2万円補助）
- PC支給（ビズ15万円以内、開発20万円以内）
【加入保険】
- 社会保険完備