Forward Deployed Engineer（フォワードデプロイドエンジニア） ／ ソリューションエンジニア・カスタマーエンジニア

About Telnyx Telnyx is an industry leader that's not just imagining the future of global connectivity—we're building it. From architecting and amplifying the reach of a private, global, multi-cloud IP network , to bringing hyperlocal edge technology right to your fingertips through intuitive APIs, we're shaping a new era of seamless interconnection between people, devices, and applications. We're driven by a desire to transform and modernize what's antiquated, automate the manual, and solve real-world problems through innovative connectivity solutions. As a testament to our success, we're proud to stand as a financially stable and profitable company. Our robust profitability allows us not only to invest in pioneering technologies but also to foster an environment of continuous learning and growth for our team. Our collective vision is a world where borderless connectivity fuels limitless innovation. By joining us, you can be part of laying the foundations for this interconnected future. We're currently seeking passionate individuals who are excited about the opportunity to contribute to an industry-shaping company while growing their own skills and careers. 語学要件：日本語・英語ともにビジネスレベル必須 ポジション概要 / The Role EN We’re building a local Enterprise Sales Pod in Tokyo — one AE and one Forward Deployed Engineer (FDE), working together to build a Telnyx enterprise business in your market. You’ll embed directly with enterprise customers to architect and ship production systems on Telnyx’s global network — voice, messaging, AI, and wireless. This isn’t about demoing products. It’s about building real solutions that work at scale. You’ll work side-by-side with a dedicated Enterprise AE — not a demo resource, but a commercial partner who owns the named-account list, builds executive relationships, and closes the deal. You own the technical side: discovery, architecture, POC, and production go-live. You win together. No throw-over-the-wall. JP 東京にエンタープライズセールスの現地ポッドを立ち上げます。アカウントエグゼクティブ（AE）1名とフォワードデプロイドエンジニア（FDE）1名がペアを組み、日本市場におけるTelnyxのエンタープライズ事業を共に築いていきます。エンタープライズのお客様先に入り込み、Telnyxのグローバルネットワーク（音声・メッセージング・AI・ワイヤレス）上で本番システムの設計から稼働までを担います。 製品デモが仕事ではありません。実際にスケールするソリューションを作ることが仕事です。 専任のエンタープライズAEと二人三脚で動きます。AEはデモ要員ではなく、担当アカウントリストを持ち、経営層との関係を築き、商談をクローズする事業パートナーです。あなたは技術面を担当します — ディスカバリー、アーキテクチャ設計、POC、本番稼働まで。成果は二人のものです。「あとはそちらで」という引き渡しはありません。 ポッドモデル / The Pod Model EN Enterprise AE — owns the named-account list, builds executive relationships, gets in the room, owns commercial qualification and close, expands the account. Forward Deployed Engineer — owns technical discovery, designs the architecture, builds the POC when gated, gets the first workload live, removes blockers and finds the next workload. We sell the workload, not the SKU. Customers buy a production outcome — an AI contact center, a SOC/NOC agent, global communications, connected mobility, or enterprise inference — that runs on Telnyx primitives (voice, messaging, numbers, wireless, Voice AI, inference, agents, connectivity). You lead with the outcome conversation, not a product menu. JP エンタープライズAE — 担当アカウントリストを保有し、経営層との関係を構築し、商談の場を作り、商務面の見極めとクロージングを担い、アカウントを拡大します。 フォワードデプロイドエンジニア — 技術ディスカバリーを主導し、アーキテクチャを設計し、必要に応じてPOCを構築し、最初のワークロードを本番稼働させ、障害を取り除き、次のワークロードを見つけます。 私たちが売るのはSKUではなくワークロードです。お客様が購入するのは本番環境での成果 — AIコンタクトセンター、SOC/NOCエージェント、グローバル通信、コネクテッドモビリティ、エンタープライズ推論 — であり、それらはTelnyxのプリミティブ（音声、メッセージング、電話番号、ワイヤレス、Voice AI、推論、エージェント、コネクティビティ）上で動きます。製品メニューではなく、成果の対話から入ってください。 業務内容 / What You’ll Do EN Embed with enterprise customers to understand their communications workflows, AI use cases, and integration challenges firsthand Build and deploy custom implementations: AI Voice Assistants, Telnyx APIs (Voice, Messaging, Fax, Wireless), WebRTC Run open-weight LLMs in customer environments — consume GLM, Kimi, DeepSeek, Qwen, and MiniMax through Telnyx Inference (OpenAI-compatible API; there’s no model infrastructure for you to run), or deploy self-hosted stacks (Llama, Mistral, and region-specific models like Swallow, PLaMo, or other Japanese-language sovereign models) behind your own serving engine when air-gapped or sovereign-cloud requirements demand it Deploy and operate LiteLLM as the model gateway in customer environments: a unified OpenAI-compatible interface across self-hosted open-weight models and hosted providers, with routing, load balancing, retries and fallbacks, rate limits, and per-team virtual keys Instrument and govern LLM usage through the gateway — cost tracking and budgets, caching, logging and observability (OpenTelemetry, Langfuse, or similar), and guardrails — so customers can see and control what their AI workloads are doing Wire production observability for everything you ship — metrics, logs, traces, dashboards, and alerting (e.g. Prometheus + Grafana for metrics, OpenTelemetry for traces, Graylog or ELK for logs — or the customer’s existing stack) — so you and the customer’s ops team both know what “healthy” looks like and what pages whom when it isn’t Design model routing strategies for real-time voice workloads, balancing latency, cost, and quality, with sane fallback behavior when a provider degrades Make the build-vs-buy case between self-hosted open-weight models and hosted frontier APIs, and keep the customer’s application code portable across both Adapt models to customer domains: prompt and RAG pipelines and evaluation harnesses for Japanese and English language use cases and Japan/APAC-specific regulatory environments (APPI, data localization, METI/FSA cloud regulations) Lead POCs, pilots, and production launches from whiteboard to go-live Own customer outcomes — stay engaged until the solution is live and stable Collaborate directly with Product and Engineering to shape the roadmap based on field insights from Japan and the broader APAC region Create clear technical documentation, runbooks, and maintainable solutions for handoff Troubleshoot and resolve complex integration issues alongside customer teams JP エンタープライズのお客様に入り込み、通信ワークフロー、AIユースケース、連携上の課題を現場で直接理解する カスタム実装の構築とデプロイ：AIボイスアシスタント、Telnyx API（Voice、Messaging、Fax、Wireless）、WebRTC お客様環境でオープンウェイトLLMを稼働させる — Telnyx Inference経由でGLM、Kimi、DeepSeek、Qwen、MiniMaxを利用（OpenAI互換API。モデル基盤の運用は不要）するか、エアギャップやソブリンクラウドの要件がある場合は、自前のサービングエンジン上にセルフホスト構成（Llama、Mistral、およびSwallow、PLaMoなどの日本語特化・ソブリンモデル）をデプロイする お客様環境でLiteLLMをモデルゲートウェイとしてデプロイ・運用する：セルフホストのオープンウェイトモデルとホステッドプロバイダーを横断する統一OpenAI互換インターフェースを提供し、ルーティング、ロードバランシング、リトライとフォールバック、レート制限、チーム単位の仮想キーを管理する ゲートウェイ経由でLLM利用を可視化・統制する — コスト追跡と予算管理、キャッシュ、ロギングとオブザーバビリティ（OpenTelemetry、Langfuse など）、ガードレールを整備し、お客様が自社のAIワークロードの挙動を把握・制御できるようにする 納品するすべてに本番オブザーバビリティを組み込む — メトリクス、ログ、トレース、ダッシュボード、アラート（例：メトリクスはPrometheus + Grafana、トレースはOpenTelemetry、ログはGraylogまたはELK、あるいはお客様の既存スタック）。「正常な状態」とは何か、異常時に誰に通知が飛ぶかを、自分とお客様の運用チームの双方が把握できる状態にする リアルタイム音声ワークロード向けのモデルルーティング戦略を設計する。レイテンシ・コスト・品質のバランスを取り、プロバイダーの品質低下時には妥当なフォールバック動作を確保する セルフホストのオープンウェイトモデルとホステッドのフロンティアAPIとの間で内製か購入かの判断材料を提示し、お客様のアプリケーションコードが両者間で移植可能な状態を保つ お客様のドメインにモデルを適合させる：日本語・英語のユースケース、および日本/APAC固有の規制環境（APPI、データローカライゼーション、経産省・金融庁のクラウド関連規制）に対応したプロンプト、RAGパイプライン、評価ハーネスを構築する POC、パイロット、本番ローンチを、ホワイトボードの段階から稼働開始まで主導する お客様の成果に責任を持つ — ソリューションが安定稼働するまで関わり続ける 日本およびAPAC地域の現場知見をもとに、プロダクト・エンジニアリングチームと直接連携し、ロードマップ策定に関与する 引き継ぎを前提とした、明確な技術ドキュメント、ランブック、保守しやすいソリューションを作成する お客様のチームと並走し、複雑な連携上の問題をトラブルシュートし解決する 必須要件 / What We’re Looking For EN Business-level Japanese and professional working proficiency in English — both required. You’ll run whiteboard sessions, live troubleshooting, and escalations with customer engineering teams in Japanese, and work day-to-day with a globally distributed team in English. CS degree or equivalent experience 3+ years building and shipping production software — you’ve written code that real users depended on, you’ve been on-call for it, and you’ve debugged it when things broke. (A consulting background counts if this is also true of you.) Proficiency in multiple languages: Python, Node.js/TypeScript, Go — you’re more dangerous in some than others. (Telnyx Edge Compute — functions and stateful actors — is TypeScript, so that one pulls double duty.) Practical understanding of what breaks in front of a model in production: provider rate limits and quotas, timeout and retry behavior, streaming, token accounting and cost attribution, and the failure modes that only show up under concurrency Comfortable deploying containerized services on Kubernetes, with secrets management, config, and upgrades as part of the deployment story You’ve wired observability and been paged because of it — Prometheus + Grafana, OpenTelemetry, Graylog, ELK, or equivalent. You know what to monitor, what to alert on, and what “healthy” looks like High-concurren