AI エンジニア

AI エンジニア ## 仕事概要 ## Dress Codeの開発をより詳しく知る *\開発者向け会社紹介ページ\* *\TECH BLOG\* ## プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で \\『DRESS CODE』\\ を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 * *\Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」\* * * *\シードで累計14.1億円を調達済み\* * * 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 * *\200社を超える顧客を獲得\* ## 業務内容 本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 * 業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 * LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 * RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 * モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 * プロダクトへのAI機能の本番実装（PoCで終わらせない） * パフォーマンス・精度・コストの最適化 * 継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 * プロダクトチーム（PM / エンジニア / デザイナー）との協働 ## このポジションの魅力 \\▼AIを“機能”ではなく“プロダクトの中核”として設計できる\\ 多くの企業がAIを後付けで実装する中、Dress Codeでは業務構造そのものを再設計する手段としてAIを組み込む前提でプロダクト開発を行っています。 そのため、技術選定・アーキテクチャ設計・UX設計まで含めて関与できます。 \\▼コンパウンド× AIという難易度の高い課題に向き合える\\ 複数の業務領域にまたがるデータを扱うため、コンテキストの統合／権限設計／ドメイン間連携といった複雑性が高く、単一プロダクトでは得られない設計経験を積むことができます。 \\▼LLM活用における“実運用の難しさ”に向き合える\\ PoCではなく本番環境において／精度とコストのトレードオフ／プロンプト・RAGの改善／評価指標の設計など、現実的な制約下でのAI実装・改善経験を積むことができます。 \\▼技術的意思決定に深く関われる\\ 少数精鋭のチームのため、技術選定／設計方針／開発プロセスなどに対して高い裁量を持ち、意思決定に関与できます。 \\▼プロダクトと組織の両方を創れるフェーズ\\ 「どのように開発するか」「どのようにチームを作るか」自体を定義できるフェーズです。 \\▼「日本発、世界標準」を本気で狙うグローバルプロダクト\\ Day 1からグローバル前提で設計され、ロケーションと言語を分離する仕組みにより、*\英語・日本語・インドネシア語・タイ語・ベトナム語\\などへ標準対応。 国ごとの法規・商習慣もカスタムではなく、標準機能で吸収する設計に挑めます。 ## 価値起点の意思決定プロセス \\全社員参加のPMF定例\* や*\代表も参加するValue & Design 定例\\など、Biz と Dev が一緒に価値を磨き込む仕組みが整っています。 セールス／CSが得た顧客の声を共通フォーマットで整理し、「顧客価値の種」を全員で議論するサイクルが毎週回っています。 \\参考記事\* \\「指示通り作る」を卒業したいあなたへDress Code 開発組織のカルチャー\\ ## 学び・文化 学びと発信の文化が根付いています。 仕様駆動開発、ADR、輪読会、活発なテックブログ・登壇など、知見を蓄積・共有する土壌があります。 以下のような設計判断の*\なぜ\\を言語化し、発信する取り組みが日常的に行われています。 \ 権限設計（Default Deny / Default Allow） * 拡張性の設計（誰が何を変えるか） * 状態設計（Event Sourcing 的発想） ## 開発環境 * アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 * Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 * ペアプロ・モブプロは積極的に採用 * イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ### バックエンド * *\NestJS\* * *\Prisma\* * RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 * *\Aurora PostgreSQL\* * v18 * Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 * *\モジュラモノリス\* * Force分割 * *\ECS Fargate\* #### 非同期・バッチ基盤 * AWS Batch on Fargate * EventBridge * S3トリガー * Noisy Neighbor 対策 #### 参照系・整合性の設計 * CQRS * QueryService + DTO パターン * Choreography → Orchestration Saga * Event Sourcing 的なデータ設計 * Prisma の `onCommit` フック ### フロントエンド・BFF * *\Next.js\* * SSR / BFF * *\React Compiler\* * annotationモード＋Oxlintで段階導入 * 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト * TanStack Query * Dexie.js * Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 * *\型共有：oRPC\* * OpenAPIコード生成からの移行 ### 認証・権限基盤 * *\Ory Kratos\* * Ory Kratos * Ory Hydra * *\Permission & Roles\* * プロダクト横断の権限共通基盤 * Default Deny / Default Allow の設計判断 ### インフラ * *\AWS\* * WAF v2 * ALB * ECS Fargate Graviton（ARM64） * Secrets Manager * Bedrock * *\IaC：AWS CDK\* * *\GCP連携\* * Service Account * Workload Identity Federation * Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ### CI/CD * GitHub Actions * self-hosted ARM64 ランナー * Docker buildx * SOCI * デプロイ時間を約50%短縮 ### 開発手法・QA・AI活用 * *\仕様駆動開発\* * OpenSpec * ADR * Playwright * runn * *\AIコーディング\* * Cursor * Claude Code * Claude Code in Chrome * *\AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり\* ## AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 *\Cursor / Claude Code\* に加え、*\Claude Code in Chrome\* でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。 ## 必須スキル ## Dress Codeの開発をより詳しく知る *\開発者向け会社紹介ページ\* *\TECH BLOG\* ## プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で \\『DRESS CODE』\\ を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 * *\Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」\* * * *\シードで累計14.1億円を調達済み\* * * 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 * *\200社を超える顧客を獲得\* ## 業務内容 本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 * 業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 * LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 * RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 * モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 * プロダクトへのAI機能の本番実装（PoCで終わらせない） * パフォーマンス・精度・コストの最適化 * 継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 * プロダクトチーム（PM / エンジニア / デザイナー）との協働 ## このポジションの魅力 \\▼AIを“機能”ではなく“プロダクトの中核”として設計できる\\ 多くの企業がAIを後付けで実装する中、Dress Codeでは業務構造そのものを再設計する手段としてAIを組み込む前提でプロダクト開発を行っています。 そのため、技術選定・アーキテクチャ設計・UX設計まで含めて関与できます。 \\▼コンパウンド× AIという難易度の高い課題に向き合える\\ 複数の業務領域にまたがるデータを扱うため、コンテキストの統合／権限設計／ドメイン間連携といった複雑性が高く、単一プロダクトでは得られない設計経験を積むことができます。 \\▼LLM活用における“実運用の難しさ”に向き合える\\ PoCではなく本番環境において／精度とコストのトレードオフ／プロンプト・RAGの改善／評価指標の設計など、現実的な制約下でのAI実装・改善経験を積むことができます。 \\▼技術的意思決定に深く関われる\\ 少数精鋭のチームのため、技術選定／設計方針／開発プロセスなどに対して高い裁量を持ち、意思決定に関与できます。 \\▼プロダクトと組織の両方を創れるフェーズ\\ 「どのように開発するか」「どのようにチームを作るか」自体を定義できるフェーズです。 \\▼「日本発、世界標準」を本気で狙うグローバルプロダクト\\ Day 1からグローバル前提で設計され、ロケーションと言語を分離する仕組みにより、*\英語・日本語・インドネシア語・タイ語・ベトナム語\\などへ標準対応。 国ごとの法規・商習慣もカスタムではなく、標準機能で吸収する設計に挑めます。 ## 価値起点の意思決定プロセス \\全社員参加のPMF定例\* や*\代表も参加するValue & Design 定例\\など、Biz と Dev が一緒に価値を磨き込む仕組みが整っています。 セールス／CSが得た顧客の声を共通フォーマットで整理し、「顧客価値の種」を全員で議論するサイクルが毎週回っています。 \\参考記事\* \\「指示通り作る」を卒業したいあなたへDress Code 開発組織のカルチャー\\ ## 学び・文化 学びと発信の文化が根付いています。 仕様駆動開発、ADR、輪読会、活発なテックブログ・登壇など、知見を蓄積・共有する土壌があります。 以下のような設計判断の*\なぜ\\を言語化し、発信する取り組みが日常的に行われています。 \ 権限設計（Default Deny / Default Allow） * 拡張性の設計（誰が何を変えるか） * 状態設計（Event Sourcing 的発想） ## 開発環境 * アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 * Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 * ペアプロ・モブプロは積極的に採用 * イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ### バックエンド * *\NestJS\* * *\Prisma\* * RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 * *\Aurora PostgreSQL\* * v18 * Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 * *\モジュラモノリス\* * Force分割 * *\ECS Fargate\* #### 非同期・バッチ基盤 * AWS Batch on Fargate * EventBridge * S3トリガー * Noisy Neighbor 対策 #### 参照系・整合性の設計 * CQRS * QueryService + DTO パターン * Choreography → Orchestration Saga * Event Sourcing 的なデータ設計 * Prisma の `onCommit` フック ### フロントエンド・BFF * *\Next.js\* * SSR / BFF * *\React Compiler\* * annotationモード＋Oxlintで段階導入 * 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト * TanStack Query * Dexie.js * Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 * *\型共有：oRPC\* * OpenAPIコード生成からの移行 ### 認証・権限基盤 * *\Ory Kratos\* * Ory Kratos * Ory Hydra * *\Permission & Roles\* * プロダクト横断の権限共通基盤 * Default Deny / Default Allow の設計判断 ### インフラ * *\AWS\* * WAF v2 * ALB * ECS Fargate Graviton（ARM64） * Secrets Manager * Bedrock * *\IaC：AWS CDK\* * *\GCP連携\* * Service Account * Workload Identity Federation * Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ### CI/CD * GitHub Actions * self-hosted ARM64 ランナー * Docker buildx * SOCI * デプロイ時間を約50%短縮 ### 開発手法・QA・AI活用 * *\仕様駆動開発\* * OpenSpec * ADR * Playwright * runn * *\AIコーディング\* * Cursor * Claude Code * Claude Code in Chrome * *\AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり\* ## AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 *\Cursor / Claude Code\* に加え、*\Claude Code in Chrome\* でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。 ## 歓迎スキル * 大規模toBプロダクトの開発経験 * LLMの評価基盤 / オブザーバビリティ設計経験 * マイクロサービス / クラウドネイティブ環境での開発経験 * DDD / オニオンアーキテクチャの設計経験 * TypeScriptでの開発経験 * テックリードまたは技術意思決定の経験 ## 求める人物像 * 技術起点ではなく、価値起点でAIを設計できる方 * 不確実性の高い領域でも仮説検証を回し続けられる方 * プロダクト全体の構造を理解し、最適な設計ができる方 * 役割に閉じず、成果にコミットできる方 * 技術的な理想と現実のバランスを取りながら意思決定できる方 ## 応募概要 ### 給与 参考値：1000万円−1800万円 ※経験や評価に基づいて決定 ### 勤務地 東京本社 東京都中央区築地2-1-4 銀座PREX East 8階 ### 雇用形態 正社員 ### 勤務体系 フレックスタイム制（コアタイム：11:00−16:00） 【休日・休暇】 毎週 土・日曜日、国民の祝日、その他(会社指定の日) 年次有給休暇、夏季休暇、慶弔休暇等 ### 試用期間 あり（3ヶ月） ### 福利厚生 社会保険完備、ウォーターサーバー、オフィス内自動販売機、屋外喫煙所、各種補助あり