01 / 製品を作る
AI Application Engineer
AIアプリケーションエンジニア
既存のAIモデルを、利用者が使う製品の機能として設計し、本番で運用する。
開発経験者のためのキャリアガイド
その経験を、
AI時代の
次の仕事へ。
新しい肩書きの、その中身を知ろう。
AIエンジニア、FDE、その先の仕事。
今までの経験と、次の一歩をつなぐ。
公式の求人例から整理登録なしで使える
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次の仕事のヒントは、
今の経験にある。
実務で経験した分野を、一つ選んでください。
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CAREER ATLAS
AIと働く、6つの選択肢。
何を作り、誰に届けるか。役割の違いから探してみよう。
02 / 顧客に届ける
Forward Deployed Engineer
FDE
顧客の課題整理から設計、実装、本番導入、運用までを近い距離で担う。
03 / 基盤を支える
AI Platform Engineer
AIプラットフォームエンジニア
AI機能の推論、評価、監視、コスト管理を共通基盤として設計・運用する。
04 / 基盤を支える
Agent Harness Engineer
エージェント実行基盤エンジニア
AIエージェントの実行、状態、記憶、ツール利用、安全性を制御する共通基盤を作る。
05 / 品質を高める
AI Evaluation Scientist
AI評価エンジニア
AIの回答や行動を測り、品質と安全性を継続的に検証する仕組みを作る。
06 / 事業を伸ばす
Go-to-Market Engineer
GTMエンジニア
営業・マーケティングのデータと自動化を使い、収益活動を動く仕組みに変える。
- 01
仕事内容を比べる
必要な技術だけでなく、顧客との関わりや評価される成果も知る。
- 02
経験を棚卸しする
実務で取り組んだことと、学習中のことを分けて整理する。
- 03
応募前の準備を決める
伝えられる実績、補う経験、面談で確認することを持ち帰る。
BUILD ON WHAT YOU KNOW.ゼロからではなく、
自分の経験を整理する