AI Platform Engineer

Tailor

Tokyo

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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、Core Platformの上に、AI Agentの実行基盤・ツール連携・抽象化レイヤーを構築し、LLM時代における開発者体験とシステム設計を再定義していただきます。

【具体的な職務内容】

Core Platform（ランタイム / ミドルウェア）の上に、AI特化の実行モデルを設計
LLMと外部ツールを接続するための抽象化レイヤー（Skill / Tooling）の設計・実装
Agentの実行・状態管理・オーケストレーションの設計
0AIプロダクトチームが高速に開発できる基盤の提供

使用技術

使用言語: TypeScript, Go, Rust
フレームワーク等: React, gRPC (Protocol Buffers), Connect RPC, GraphQL
データベース: AlloyDB, Cloud SQL, Memorystore for Redis
クラウド: Google Cloud
環境構築関連: Docker, Kubernetes, Terraform
開発管理・CI/CD: GitHub, GitHub Actions, GitHub Projects
監視: Datadog, Cloud Monitoring
AI 開発ツール: Claude Code, Codex, Devin, GitHub Copilot, Gemini（Anthropic / OpenAI / Google の各モデルを利用）

必須要件

AI Agentの設計・開発経験
LLMから呼び出されるツール / Skillの設計・実装経験
TypeScriptなどでの十分な開発経験

歓迎条件

Go / Rustなどによる低レイヤ実装経験（Core Platformとの連携を含む）
ランタイム / SDK / フレームワーク開発経験
Agentのオーケストレーション設計（Planning / Memory / Tooling）
分散システム設計の経験
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

ML × システム寄り
- 機械学習エンジニア / データサイエンティスト出身
- LLMの台頭により「モデル単体」から「システム設計」に関心が移った
- Pythonだけでなく、バックエンドやインフラまでカバーできる
- モデルを"どう使うか"ではなく"どう組み込むか"に興味がある
低レイヤ寄りエンジニアの越境
- 元々はバックエンド / ミドルウェア / インフラ領域のエンジニア
- Core Platform的な領域に強みを持つ
- LLMやAgentに触れる中で「この領域は抽象化の余地が大きい」と感じている
- フレームワークを使うだけでなく、仕組みを作る側に回りたい