Solution Engineer

■仕事概要
1社ごとに違う要件を、プロダクトの上で動くかたちにする。
顧客ごとに違う業務フロー、システム環境、データ。その要件を、Bring Outのプロダクトの上で確かに動く実装に変える。標準機能で応えるか、個別に作るかを見極め、プロダクト本体の品質を損なわずに届ける。
Bring OutのSolution Engineerは、エンタープライズ企業ごとの個別ソリューションの実装を担い、SaaSの開発チームと協業しながら、顧客の現場に合わせてBring Outを形にするエンジニアです。
仕様書どおりに作るだけの役割ではありません。顧客の要望を実装の視点で具体化し、プロダクトとの整合を取りながら、1社のために正しいものをつくる仕事です。
なぜ今、このポジションなのか
Bring Outは、商談・社内会議・サービス現場の対話データをAIで解析し、経営判断に使える一次情報に変えるプロダクトを提供しています。エンタープライズ企業を中心に導入が広がり、サービス規模はこの1年で約3倍に成長。SUBARU、日本M&Aセンター、パソナ、NTT西日本など、大手20社以上に利用いただいています。
事業は、SaaSと、顧客ごとの個別要件に応えるコンサル/SIの二層で伸ばしています。大手企業になるほど、標準機能だけでは拾いきれない固有の業務フローやシステム連携、データ形式への対応が求められ、こうしたSI案件の相談は増え続けています。一方で、社内の開発キャパシティには限りがあり、受注の機会が採用のスピードに縛られる状態になっていました。
そこでBring Outは、Solutionチームの体制を強化します。要件定義・技術統括・外部パートナーの開拓と管理はSolution Architectが担い、Solution Engineerは実装の中心を担います。今年度は、Solution Engineerを最大2名採用する予定です。
導入（個別の構築）はSolutionチーム、導入後の運用（問い合わせ対応）はTechnical Supportチームが担います。Solution Engineerは、構築の実装に集中できる環境で、プロダクトに深く踏み込んだ開発に取り組めます。
お任せしたいこと
まずは、Solution Architectが主導する案件の中で、個別カスタマイズの設計・実装を確実に届けることに集中していただきます。そのうえで、案件をまたいで使える仕組みづくりへ領域を広げていきます。
実装の視点から、要件を具体化する
Solution Architectが主導する要件定義に実装の視点で参加し、顧客の要望を技術要件に落とし込む
顧客の既存システムやデータ環境を調査し、実現可能な実装方針を示す
実装上の制約やリスクを早い段階で共有し、代替案の検討に貢献する
個別カスタマイズの設計と実装
Bring Outのプロダクトのコードベースを理解したうえで、顧客ごとのカスタマイズを設計・実装する
顧客のシステムとのAPI連携やデータ連携を設計・実装する
標準機能で応える部分と個別に作る部分の境界を見極め、保守しやすい形で実装する
SaaSの開発チームとの協業
カスタマイズがプロダクト本体に与える影響を見極め、SaaSの開発チームと設計をすり合わせる
本体に組み込むべき変更は開発チームと相談し、プロダクトとの整合を取りながら進める
コードレビューを通じて、プロダクト全体の品質水準を保つ
外部パートナーとの協働
外部パートナーの開拓と管理はSolution Architectが担います。Solution Engineerは、実装面でパートナーと協働します。
外部パートナーが担う実装について、設計意図を伝え、技術的な質問に応える
委託した実装のコードレビューを行い、品質を担保する
自分の実装とパートナーの実装を結合し、全体として動く状態にする
品質を担保し、リリースまで届ける
案件の規模に応じたテストを設計・実施し、リリースまでの品質に責任を持つ
構成や仕様をドキュメントに残し、引き継ぎに必要な情報を整える
その先に広げていく領域
案件の実装が回り始めたら、次のテーマにも取り組んでいただきます。
再利用できる実装づくり
：繰り返し求められる要件を共通部品や構築の型にし、次の案件を速く、確実にする
プロダクトへの還元
：個別の要望から見えた共通のニーズを、SaaSの開発チームと連携してプロダクトの機能につなげる
AIを活用した開発
：生成AIを開発・テスト・調査に取り入れ、実装の品質とスピードを高める
Bring Outでこの仕事をする面白さ
納品で終わらず、成果まで見届けられる
受託開発では、納品した時点で顧客との関係が終わることも少なくありません。Bring Outで実装するのは、顧客が日々使うBring Outとつながり、その上で動き続けるソリューションです。
プロジェクトが完了したあとも、自分が実装したものが顧客の業務でどんな成果を生んでいるかを見届けられます。日々の運用はTechnical Supportチームが担いますが、顧客の活用が次のフェーズに進むときには、さらなる拡張の開発で再び関わることもあります。
自分の実装が、プロダクトの機能になる
個別に開発した機能のうち、多くの顧客に価値があるものはSaaS本体に還元します。1社のために書いたコードが、自社プロダクトの機能として多くの顧客に届く。SIの手応えとプロダクト開発の手応えを、同時に得られる仕事です。
APIの開発では、顧客のユースケースをもとにSaaSの開発チームと議論し、仕様づくりから実装まで担う機会もあります。
AIエージェント時代のインテグレーションに、いち早く向き合える
Bring OutはAIを中核に据えたプロダクトです。AIエージェントが業務で当たり前に使われるようになれば、システム同士の連携は、APIをつなぐことから、エージェント同士が協調して動く形へと広がっていくはずです。
顧客のシステムとBring Outをつなぐこの仕事は、そうした新しいインテグレーションを、実案件の中でいち早く手を動かして経験できる立場にあります。
大切にしたい指標
目指すのは、実装を速く終わらせることだけではありません。顧客の要望に正しく応え、プロダクトの品質を損なわずに届けることを重視します。
納期と品質
：計画どおりにリリースできているか。リリース後に重大な不具合が出ていないか
プロダクトへの影響
：カスタマイズによって、プロダクト本体の不具合やデグレードを起こしていないか
再利用性
：実装した仕組みが、次の案件でも使える形になっているか
具体的な目標は、入社後に現状を確認したうえで一緒に設定します。
向き合う技術
| 領域 | 技術 |
| 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
GitHub Actions |
| AI処理 | LLM API、文字起こし |
すべての技術に最初から精通している必要はありません。プロダクトのコードベースを読み解き、顧客の要件に合わせて確かに動くものをつくれることを重視します。

Webアプリケーションの開発実務経験（目安3年以上。バックエンド・フロントエンドの両方に携わった経験）
TypeScript
Node.js
Pythonのいずれかを用いた、本番環境で動くシステムの開発経験
顧客や事業部門の要件をもとに、仕様を詰めて実装まで担った経験
他チームのエンジニアと、設計やコードレビューを通じて協業した経験
日本語で円滑に顧客・社内と議論できること（ネイティブレベル）
経験年数そのものより、要件を正しく理解し、既存のシステムと整合を取りながら形にしてきた経験を重視します。

SI・受託開発、またはSaaS製品のカスタマイズ開発の経験
顧客の既存システムとのAPI連携・データ連携の開発経験
GraphQL、PostgreSQLを用いた開発経験
AWS
Terraform
Dockerを用いたインフラ構築の経験
LLM・自然言語処理・音声認識などAI関連技術を使った開発経験
外部の開発パートナーとの協働やコードレビューの経験
生成AIを、開発やテストに活用した経験
スタートアップや急成長期のSaaSでの勤務経験
歓迎要件のすべてを満たす必要はありません。これまでにどんな要件を、どんな工夫で形にしてきたかを、ぜひ聞かせてください。

• 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。