Elith 公司啟動選拔型工程師培育計畫「ELITH LOCK: FDE Challenge」

Elith 公司宣布，針對在貼近客戶課題的環境中從事產品開發的工程系學生，啟動選拔型實習制度「ELITH LOCK: FDE Challenge」。

本計畫並非單純的開發實習，而是一個能讓參與者從理解客戶課題、需求整理、實作、營運到產品改善，進行一貫體驗的實踐型培育計畫。

此外，對於被認定有高度實務貢獻的參與者，公司準備了「FDE 10M Offer」，提供新卒起薪 1000 萬日圓的錄取通知。

■ 什麼是 ELITH LOCK: FDE Challenge？

ELITH LOCK: FDE Challenge 是一項針對學生的選拔計畫，讓學生在理解客戶業務課題的同時，參與自家產品的開發與改善。

近年來，隨著生成式 AI 與軟體開發的演進，工程師不僅需要具備實作能力，更需要理解客戶課題並將其轉化為價值的能力。

Elith 將此時代所需的人才定義為「FDE（Field Development Engineer）」這個角色。

FDE 是理解客戶業務課題，負責產品導入、客製化、實作與營運，並將過程中獲得的知識回饋到產品改善的工程師。

本計畫旨在讓學生從學生時代就參與實際的客戶案件與產品開發，培育同時理解事業與技術的實踐型工程師。

參與者也將參與 Elith 開發與提供的 AI 安全平台「GENFLUX」等自家產品的開發、改善與客戶支援。

參與者可以透過支援企業運用生成式 AI 的功能開發、品質評估、導入支援等實務工作，體驗客戶價值創造與產品成長的並行。

■ 在計畫中可以體驗的內容

參與者可以體驗以下實踐性業務：

- 客戶需求與諮詢內容的分析
- 課題的結構化與優先順序排列
- 客戶特有需求與產品改善的區分
- 包含前端、後端、AI 功能的一系列開發
- 部署與營運改善
- 與正職員工相同的案件與審查循環
- 參與客戶會議與提案業務（視意願與適合度而定）

其特點在於，這並非單純的研修，而是能在接近實際開發現場的環境中累積經驗。

■ 選拔流程

本計畫分為以下四個階段實施：

1. ELITH LOCK: FDE Challenge
處理接近實務的課題，不僅評估技術能力，也評估課題整理能力與提案能力。

2. 面談
根據提交內容，確認決策過程與優先順序的思考方式。

3. 約一個月的實踐試用期
與正職員工參與相同的案件、任務與審查循環。

4. Fellowship 持續與否判斷
綜合評估實踐試用期間的成果與成長程度。

■ 關於 FDE 10M Offer

Elith 為展現高度實務貢獻的參與者準備了「FDE 10M Offer」。

對於滿足評估標準的前三名優秀參與者，將提供新卒起薪 1000 萬日圓的錄取通知。

※但這並非以滿足人數為目的的制度，若無符合標準的候選人，則可能從缺。

■ 對象

主要對象為以 2028 年畢業為主的工程系學生。

我們歡迎：
- 希望早期累積實務經驗的人
- 對使用生成式 AI 進行開發感興趣的人
- 想挑戰貼近客戶課題的產品開發的人
- 以成為對事業與產品有深入了解的工程師為目標的人

參與後預計每週需投入 20 小時以上。

■ 首次招募時程

即日起，開始受理第一屆「ELITH LOCK: FDE Challenge」的預先註冊。

- 預先註冊開始：2026 年 6 月 5 日（星期五）
- 課題公開：2026 年 6 月 15 日（星期一）
- 課題提交截止：2026 年 6 月 28 日（星期日）23:59
- 面談實施：2026 年 7 月 1 日（星期三）～ 7 月 2 日（星期四）
- 通過通知：2026 年 7 月 3 日（星期五）
- 實踐試用期開始：2026 年 7 月 6 日（星期一）

■ 未來展望

ELITH LOCK: FDE Challenge 預計將作為一個持續實施的人才培育計畫來營運，而非單次性的招募活動。

透過建立可以多次挑戰的機制，並提供能在挑戰中成長的環境，目標是培育能夠同時面對客戶課題與產品的次世代工程師。

■ 關於 AI 導入與開發的諮詢

我們隨時接受關於 AI 導入、開發及業務應用的諮詢。可依需求安排與 Elith 的開發與企劃負責人進行線上個別諮詢（免費）。即使在具體課題或構想尚未確定的階段，也歡迎隨時與我們聯繫。

■ 關於 Elith 公司

Elith 是一家與客戶共同發現課題，並運用 AI 共創最佳解決方案的科技公司。以製造業、金融業、醫療業等廣泛產業為對象，以提供 AI 解決方案為核心，提供從顧問諮詢到生成式 AI、LLM、影像 AI 的開發，以及 AI 教育與顧問服務的一條龍服務。

此外，公司也專注於在生成式 AI 社會實裝中重要性日益增加的 AI 安全，透過 AI 安全平台「GENFLUX」，即時檢查生成式 AI 的回應品質與行為，並自動提出改善建議，支援建構可安心使用的 AI 基礎設施。