Forward Deployed Engineer

Job description

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 https://engineering.tailor.tech/#/product Tailorの組織体制について https://engineering.tailor.tech/#/organization テイラー開発組織の特色 - エンジニア全職種でローテーション可能 - プロジェクト単位でのローテーション可 - 職種のローテーション可（PF <> FDEも可能） - OSS開発の支援、OSS開発者への支援 - 社内 OSS 公開ポリシーが背中を押した ─ 1か月で7本 OSS を連続リリースした話｜テイラー(YC S22) https://note.com/tailortech/n/nd8703eba227c - 主要なAI／LLMサービス、エージェントを導入済み - OpenAPI/Claude/Devinその他 - 各種コーディングエージェントも利用可能 - 学習支援 - 書籍購入支援 - 各種カンファレンスへの参加支援（Go Conスポンサー、米国カンファレンスへの参加） 本ポジションの役割 Professional Serviceのメンバーの一員として、プリセールスの段階からお客様の課題発見から課題解決の実装をしていただきます。または既存の案件を成功確率を最大化するために、お客様と共創しながらプロダクト開発を行います。そして、これらのご経験を活かし、Tailor Platformの進化に直接貢献していただきます。 具体的な業務内容 FDEとして期待される役割を自ら考え選択していただきます。以下はその一例です。 - 多様なエンタープライズの業務にお客様と直接連携しながら深く入り込み、業務ドメインの迅速なキャッチアップを実施する - お客様のビジネス課題を解決するための武器としてエンジニアリングスキルを活用・適応的に学習する - 優れたチームプレイヤーとして、提供するソリューションを通じてお客様の成長に貢献する - 直面したお客様の様々な問題に対する解決策を再利用可能な形で抽象化し、Tailor Platformの進化に貢献する 本ポジションの魅力 - PdM, Consultant, Salesなど、多様な職種との協働で顧客価値にコミット可能 - チームで多様な専門領域を学習し「問題解決の専門家」としての成長環境 - 価値検証までの実行コストをエンジニアリングで最小化し、市場や顧客ニーズの状況に応じた素早い方向転換をする適応力を身につけられる 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 - 以下のいずれかを満たす方 - コンピュータサイエンスにおける基礎知識・経験 - LLMを用いたAIネイティブなプロダクトの開発経験 - アジャイルでの開発経験、またはプロジェクトマネジメント経験（Scrum / Kanban） - 日本語（ネイティブレベル）での技術コミュニケーション能力 - 原則出社にてオフィス勤務できる方 ※プリセールス〜デリバリー（E2E）を通じた非公式な学習機会の確保、常に優先順位に基づいて全体の作業を把握し続けることを目的としています ※コーディング経験に限らず、学習能力・ドメイン理解力・コミュニケーション力を総合的に判断いたします 歓迎条件 - 顧客価値の最大化のために、新しいドメインや技術領域への学習と挑戦を恐れない方 - プリセールスから顧客課題を発見し、プロダクトとしてのデリバリーまでコミットできる方(現時点での経験は問わない) - AIによる技術的な不確実性を考慮し、AIプロダクトの開発/導入をリードされた経験 - GraphQL を活用した開発経験 - ノーコード / ローコード プラットフォームの活用経験 - 英語（ビジネスレベル）での技術コミュニケーション能力 求める人物像 - 知的好奇心を高めることが好きな方 - 当事者意識を持ち、セルフスターター志向で物事を推し進めていける方 - オープンマインドで建設的なフィードバックができる方 賃金 〜1500万円 当社は、年齢や年次にかかわらず担っていただく役割（ミッション）の大きさとその成果によって報酬を決定するミッショングレード制を採用しています。 入社時のグレードは選考によって決定させて頂き、その後のグレードは原則として半期に1回の評価によって決定させていただきます。 勤務場所 雇入れ直後： 東京都港区 (最寄駅：虎ノ門ヒルズ駅) 変更の範囲： 会社の定める場所 勤務体系 出社 勤務時間 - フレックスタイム制 昇給・賞与 - 給与改定：年2回 - 半期に1回評価を実施 - 定期的にCEOまたはCTOとの1on1を実施 諸手当 - 希望PC、モニター等の貸与 - 交通費支給（出社日数に応じて経費精算） - 各種社会保険完備 休日・休暇 - 完全週休2日制（祝祭日、年末年始 等） - 有給休暇、慶弔休暇、リフレッシュ休暇、Sick Leave - 入社時に有給休暇付与（初年度10日） 福利厚生 - 各種社会保険完備 - 学習に対する支援（書籍購入・カンファレンス参加費用等） - テイラーのワークルール・福利厚生についてご紹介 https://note.com/tailortech/n/ne9799f82a405 その他 - 候補者様向けNotionを公開しております。当社の事業や組織について等、詳細はTailor Entrance Book https://www.notion.so/tailortech/Tailor-EntranceBook-1cbaefa681e080d497c0cc371cd39ddbをご確認ください。