Senior Data Analyst Location: Tokyo About us: Deep expertise. Personal and Industry evolution. Impeccable craft. These are Limit Break’s founding principles. Limit Break is founded by global industry leaders in mobile gaming. We are unlocking its
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
JD in English follows. 和文の後に英文JDをご覧いただけます。 シニアデータマネージャー / Senior Data Manager - Mercari 雇用形態： 正社員 働き方：フレックスタイム制（コアタイムなし） 勤務地：六本木 詳細はキャリアサイトの募集要項よりご確認ください メルカリグループについて あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる 「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。 テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については Mercari Culture Doc をご覧ください。 組織・チームのミッション Mercari Engineering Principles Mercari Engineering Principles は、メルカリのエンジニアリング組織における信念や行動の基盤となる共通認識を明文化したもので、メルカリのメンバー全員が共有するMission、Value、Cultureをエンジニアリングの視点から補完するものとなります。これらのPrinciplesは、私たちが長期的に実現しようとする理想的な姿を定義することで、最終的にメルカリのミッションを達成するために活用していきます。 Passion For The
ウーブン・バイ・トヨタについて ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。 私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。 = チームについて Woven by ToyotaのBehaviorチームは、データ駆動型自動運転を支えるデータ基盤を構築しています。私たちの業務は多岐にわたります。ペタバイト規模のマルチモーダルな車両データおよびシミュレーションデータの分析、データ取り込みから可視化までのスケーラブルなデータパイプラインの設計、そしてMLベースのMotion Planningをオンボード・オフボードの双方で支える正規化されたデータセット、メトリクス、セルフサービスツールの提供などです。私たちは、人間中心の自動運転ソリューションを通じてすべての人々のモビリティを向上させるために、実行力と創造的な問題解決能力を持つ仲間を求めています。 求める人材 私たちは、MLチームおよびプラットフォームチームと密接に連携し、高品質なデータセットの発掘・変換・提供を行う、経験豊富なシニアデータエンジニアを募集しています。データ取り込みから可視化までのデータパイプラインを構築し、他のメンバーが安心して私たちのデータの上に構築できるようなツールとイントロスペクションを提供します。複数の大規模プロジェクトの背後にあるデータアーキテクチャを設計・所有し、データプロダクトを単一の信頼できる基盤へと統合し、次世代の自動運転車プラットフォーム向けモデルのリリースを加速させることで、トヨタの何百万台もの市販車に影響を与えることができます。私たちは、自動運転技術とそれが人類にもたらす可能性に情熱を持つ方を求めています。 シニアメンバーとして、テクニカルリーダーとしての役割を担い、エンジニアのメンタリング、データエンジニアリングの品質基準の設定、そして周囲のチームのデータ能力の向上に貢献していただきます。私たちは、「What can I do for you?（何をお手伝いできますか？）」と問いかけ続ける「Giver」マインドセットと、たとえ困難な対話であっても長期的に正しい設計を主張し抜く信念を高く評価します。 このポジションは、大きな裁量と広い責任範囲を持ちます。あなたは、個々のプロジェクトを超えて長く影響を及ぼす技術的方向性を定め、まだ正しい構造が定義されていない曖昧でゼロベースの課題に挑み、データプラットフォームの成熟とともに自らの影響範囲と技術的リーダーシップを広げていきます。組織全体という、より広い視座で活躍する準備ができた卓越したシニアエンジニアに最適なポジションです。 ハイブリッドな働き方を好み、週に3日、日本橋（東京）オフィスに出社できる方を歓迎します。 業務内容 組織全体のデータを統合するためのエンドツーエンドのデータアーキテクチャを所有し、その技術的方向性を定める。ローカル最適ではなく長期的な視点に立ち、スケーラビリティ・信頼性・コストにわたる設計上および運用上のトレードオフを評価しながら、一貫性があり、検索可能で信頼性の高いプラットフォームへとまとめ上げる データ取り込みから変換、提供、可視化に至るまでのデータパイプラインを設計・構築する。生の車両・シミュレーションログを、信頼でき再利用可能な正規化データセットへと変換し、その発掘・モデリング・提供を通じてデータの価値を引き出すとともに、チーム間で一貫性を保つ チームを越えて共通の技術的方向性を定める。組織全体のステークホルダーと連携して彼らのデータニーズを理解し、技術的なトレードオフを厳密かつ客観的に評価し、ロードマップに影響を与え、単一の信頼できるデータ基盤（single source of truth）へと合意を導く。その際、重要なインサイトを技術者・非技術者の双方にとって明確な形で提示する 担当領域のデータセットについて、データプロダクト、Service Level Agreement、および組織全体で分析をスケールさせるセルフサービスのダッシュボードやツールを定義・所有し、あわせてそれらの約束を守るための監視・アラート・運用体制を構築する 組織が大きなアーキテクチャ上の決断にコミットする前に、迅速なプロトタイピングと集中的な技術調査を通じてリスクを低減し、未解決の問いをエビデンスに基づく意思決定へと変える アーキテクチャ、データモデル、インターフェース、意思決定を明確にドキュメント化し、設計・トレードオフ・生み出されるデータセットを、組織全体の他のメンバーが理解し、活用し、保守しやすいものにする チームを超えたテクニカルリーダーとして行動する。エンジニアをメンタリングし、他のチームにも採用されるデータエンジニアリングのベストプラクティスと標準を確立し、Autonomy組織全体のデータ能力を高める 必須条件 本番環境のデータパイプラインおよびデータプラットフォームを大規模に構築・運用した7年以上の経験 SQLとモダンなプログラミング言語（例：Python）に深く精通し、堅牢なデータモデルおよび複数ステップのETL/ELTジョブを設計した実務経験 クラウドデータウェアハウス（例：BigQuery、Snowflake、Redshift）、およびオーケストレーション・変換ツール（例：dbt、Airflowなど）の使用経験