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
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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
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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
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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-concurrency experience — Kafka, message queues, or event streams at real scale. When throughput spikes you know what breaks — consumer lag, backpressure, hot partitions, rebalance stalls — and what absorbs it: partitioning, consumer groups, parallelism up to your partition count
You’ve built APIs from scratch, not just consumed them — OpenAPI spec, REST/GraphQL design, auth, rate limiting, versioning, idempotency
Event-driven thinking and cloud-native instincts
Exposure to SIP, WebRTC, or real-time voice/messaging systems
Self-sufficient by default — there’s no engineering team behind you. You read the code and the docs, ask the customer (not your manager), and make sound engineering judgment calls on your own
Customer-facing engineering experience — you can run discovery with a customer’s engineers and present to their executives in the same week
Ability to translate “it’s not working” into root cause
Comfortable working on customer sites and in high-stakes technical conversations
Based in Tokyo, or willing to relocate — this is a hybrid role with travel across Japan and the broader APAC region
Legally authorized to work in Japan, or eligible for sponsorship
JP
日本語：ビジネスレベル（必須）／英語：ビジネスレベル（必須）。 お客様のエンジニアリングチームとは日本語でホワイトボードセッション、ライブでのトラブルシューティング、エスカレーション対応を行い、社内のグローバルチームとは日常的に英語で業務を進めます。
コンピュータサイエンスの学位、または同等の実務経験
本番ソフトウェアの開発・リリース経験3年以上 — 実ユーザーが依存するコードを書き、そのオンコール対応を担い、障害時にデバッグした経験があること（上記に当てはまる方であれば、コンサルティング出身も対象となります）
複数言語での開発力：Python、Node.js/TypeScript、Go — すべてが同水準である必要はありません（Telnyx Edge Compute（関数およびステートフルアクター）はTypeScriptのため、同言語は特に有用です）
本番環境においてモデルの手前で何が壊れるかの実践的な理解：プロバイダーのレート制限とクォータ、タイムアウトとリトライの挙動、ストリーミング、トークン計上とコスト按分、そして並行処理下でのみ顕在化する障害モード
Kubernetes上でのコンテナ化サービスのデプロイ経験。シークレット管理、設定管理、アップグレードまで含めて担えること
オブザーバビリティを自ら構築し、そのアラートで実際に呼び出された経験（Prometheus + Grafana、OpenTelemetry、Graylog、ELK など）。何を監視し、何をアラートにし、「正常」とはどういう状態かを理解していること
高並行処理の経験 — 実運用規模でのKafka、メッセージキュー、イベントストリーム。スループットが急増したときに何が壊れるか（コンシューマーラグ、バックプレッシャー、ホットパーティション、リバランスの停滞）と、何がそれを吸収するか（パーティショニング、コンシューマーグループ、パーティション数までの並列化）を理解していること
APIを利用するだけでなく、ゼロから設計・構築した経験 — OpenAPI仕様、REST/GraphQL設計、認証、レート制限、バージョニング、冪等性
イベント駆動の思考と、クラウドネイティブな感覚
SIP、WebRTC、またはリアルタイム音声・メッセージングシステムに触れた経験
自走できること — 背後にエンジニアリングチームはいません。コードとドキュメントを自分で読み、（上司ではなく）お客様に質問し、技術的な判断を自分で下せること
顧客対応のエンジニアリング経験 — 同じ週のうちに、お客様のエンジニアとディスカバリーを実施し、経営層にプレゼンできること
「動かない」という一言を、根本原因まで落とし込める力
お客様先での業務、および重要度の高い技術的な議論に抵抗がないこと
東京在住、または転居可能であること — ハイブリッド勤務で、日本国内およびAPAC地域への出張があります
日本での就労資格を有すること、またはビザサポートの対象となること
歓迎要件 / Bonus Points For
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Experience with AI voice assistants, STT/TTS, or LLM-based conversational systems
Building eval sets for a specific domain
Hands-on production experience with an LLM gateway — LiteLLM, Portkey, Kong AI Gateway, or an in-house OpenAI-compatible proxy — including config-driven model definitions, routing and fallback rules, and virtual key management
Familiarity with the open-weight model landscape and the trade-offs between regional and multilingual models, including Japanese-language models (Swallow, PLaMo, ELYZA, Rinna) and Japanese sovereign AI initiatives
Experience with an inference serving engine behind the gateway — vLLM, SGLang, or TGI for production serving; Ollama for lightweight on-prem — and sizing GPU capacity for self-hosted models (KV-cache footprint, concurrent batch size, and context length against VRAM)
SQL proficiency (Postgres, MySQL, Oracle)
ETL and data wrangling experience
CI/CD pipeline design and automation
Background in telecom, CPaaS, or high-growth SaaS
Experience with sovereign or on-prem cloud deployments and Japan/APAC regulatory frameworks (APPI, METI cloud security guidelines, FSA cloud outsourcing guidelines for financial services, Japan data localization considerations, APAC cross-border data transfer frameworks)
Security mindset (IAM, encryption, audit logging)
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AIボイスアシスタント、STT/TTS、またはLLMベースの対話システムの経験
特定ドメイン向けの評価セット構築経験
LLMゲートウェイの本番運用経験（LiteLLM、Portkey、Kong AI Gateway、または自社開発のOpenAI互換プロキシ）— 設定ファイル駆動のモデル定義、ルーティング・フォールバックルール、仮想キー管理を含む
オープンウェイトモデルの動向、および地域特化モデルと多言語モデルのトレードオフに関する知見。日本語モデル（Swallow、PLaMo、ELYZA、Rinna）や日本のソブリンAI関連の取り組みを含む
ゲートウェイ配下の推論サービングエンジンの経験 — 本番サービングにはvLLM、SGLang、TGI、軽量なオンプレミス用途にはOllama — および、セルフホストモデルのGPU容量見積り（KVキャッシュの使用量、同時バッチサイズ、VRAMに対するコンテキスト長）
SQLの習熟（Postgres、MySQL、Oracle）
ETLおよびデータ加工の経験
CI/CDパイプラインの設計と自動化
通信、CPaaS、または高成長SaaS領域でのバックグラウンド
ソブリンクラウドまたはオンプレミス環境へのデプロイ経験、および日本/APACの規制フレームワークへの理解（APPI（個人情報保護法）、経産省クラウドセキュリティガイドライン、金融庁の金融機関向けクラウド外部委託ガイドライン、日本のデータローカライゼーション要件、APAC域内の越境データ移転フレームワーク）
セキュリティ意識（IAM、暗号化、監査ログ）
#LI-RH1
