Core Platform Engineer

Tailor

Tokyo

Apply

あらゆるアイデアをデプロイする

Empower every company to deploy any ideas.

プロダクトづくりの難しい部分を、エンジニアリングの力で簡単にする。ビジネスとエンジニアリングの境界を取り払い、誰もがプロダクトの作り手になれる世界 — テイラーが目指しているのは、そんな世界です。

このミッションに共感してくださる方を、私たちはお待ちしています。

テイラーが提供しているもの

私たちは、AIを活用してERPを民主化し、あらゆる企業の業務課題を解決するために、2つの柱で価値を届けています。

ひとつは、AI Native Headless ERPプラットフォーム「Tailor Platform™」 の開発です。世界中のビジネスの根幹を支えるERPを、構築方法・エンドユーザーの使い方ともにAI時代を前提とした、柔軟かつ拡張可能なものへと再定義し、企業の価値を最大化することを目指しています。業務ロジックをAI Agent前提で再設計し、人とAIの双方が扱える基幹システムを作る — これが、私たちがこの時代に挑むテーマです。

もうひとつが、Professional Services。Tailor Platformを使って、顧客の業務課題に深く入り込み、プリセールス段階から課題の特定・解決策の設計・実装・デリバリーまで一貫して担う事業です。私たちは、Tailor Platform上のバックエンド構築だけでなく、フロントエンド開発、業務コンサルティング、IT戦略・PMO支援まで踏み込み、顧客の経営課題に直接向き合います。

そして、この2つは独立して存在しているわけではありません。Professional Servicesの現場で得た知見がTailor Platformに還流し、Tailor Platformの進化がProfessional Servicesの課題解決を加速する — この循環を作ることこそが、私たちの開発スタイルの中心にあります。

テイラーが挑戦する市場

ERP市場はソフトウェア市場全体の約3割を占める巨大産業です。グローバルでは2026年に730億ドルに達し、2035年には2,815億ドルへの倍増が予測されています（Precedence Research）。国内市場も、2024年の5兆円超から2029年には8.5兆円超への成長が見込まれています。

しかし、市場規模以上に重要なのは、この領域には未解決の業務課題がまだ大量に残っているという事実です。世界的に「オールインワン型のパッケージ」から「Best of BreedなSaaSの組み合わせ」へとトレンドがシフトする中で、企業の現場では、複雑な業務プロセスをどう組み立てるか、どこまで自動化するか、AIをどう組み込むかといった問いが日々生まれています。

私たちはこの領域のパイオニアとして、こうした問いに向き合う最前線に立っています。

▼参考
Tailorプロダクト全体像について
 Tailorの組織体制について

職務内容

自社開発基盤「Tailor Platform」のプラットフォームレイヤー／個別アプリケーションのBFFレイヤーの開発、大企業で使われる業務システムの開発期間を10分の1に短縮する開発基盤「Tailor Platform」の開発をお任せします。

本ポジションは、AI NativeなヘッドレスERPプラットフォーム「Tailor Platform™」を設計・開発し、AI時代における業務システムのあり方を再定義していただきます。

具体的な職務内容

Tailor Platformのコアアーキテクチャ設計・実装
AI Agentを前提とした業務ロジック実行モデルの設計
LLMと業務データ・外部ツールを接続する抽象化レイヤーの設計
API / SDK / データモデル設計（Headless前提）
高性能・高信頼な基盤の設計・構築

技術スタック

Programming Languages: TypeScript, Go, Rust
Frontend: React
API: Protocol Buffers, gRPC, Connect RPC, GraphQL
Code Management: GitHub
Containerization & Orchestration: Docker, Kubernetes
DevOps: Terraform, GitHub Actions, GitHub Projects
Database: AlloyDB, Google Cloud SQL, Memorystore for Redis
Cloud Provider: Google Cloud
Observability: Datadog, Cloud Monitoring
AI (Models): Anthropic, OpenAI, Google
AI (Tools): Claude Code, Codex, Gemini Notebook, Devin, GitHub Copilot

必須要件

AI Agentの設計・開発経験
LLMを活用したシステム設計経験
API / バックエンド開発の実務経験
TypeScriptなどでの十分な開発経験

歓迎条件

ERP / 業務システムの開発経験
SDK / プラットフォーム開発経験
分散システム設計の経験
Go / Rustなど低レイヤとの連携経験
OSSへのコントリビューション経験
英語：CEFR B1以上
※役割によっては英語でのWritten Communication(Read/Write)スキルが必要となる場合がありますが、技術力とのバランスを見て適切なアサインをさせていただきます。語学力がノックアウトファクターにはなりませんのでお気軽にご応募ください。

こんな方を特に歓迎しています

バックエンド → プラットフォーム志向
- バックエンドエンジニアとしてAPI / 業務ロジックの開発経験がある
- フレームワークの裏側やミドルウェアに関心を持ち始めている
- 単なるアプリ開発ではなく、再利用可能な基盤設計に興味がある
- パフォーマンスや設計の抽象度にこだわりを持ち始めている
ミドルウェア / インフラ経験者
- ミドルレイヤー（認証 / データ処理 / メッセージング等）の設計・実装経験がある
- クラウドや分散システムの設計・運用に関わった経験がある
- システム全体の構造や責務分離を考えることに慣れている
- プラットフォームレイヤーの設計に踏み込みたい志向がある
ML / AIエンジニアの越境
- 機械学習やデータ基盤の開発経験がある
- LLMの登場をきっかけに「モデル単体」から「システム全体設計」に関心が移った
- Python中心だが、バックエンドやインフラにも触れている
- AIをプロダクトとして成立させる基盤に興味がある
フルスタック上位層
- フロントエンド〜バックエンドまで横断的に開発経験がある
- アプリケーション開発の中で「共通化・抽象化」に取り組んできた
- SDK / 共通ライブラリ / 内部基盤の開発経験がある
- 個別開発よりもプラットフォーム設計に面白さを感じている