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
https://zenn.dev/p/dress_code
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」
https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46
シードで累計14.1億円を調達済み
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html
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
https://note.com/dresscode/n/n4294dc3414ff
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。

AI
ML領域での実務経験（3年以上）
PyTorch
TensorFlow等を用いたモデル開発経験
NLP
推薦
GNNなどの領域での開発経験
LLMの活用経験（ファインチューニング
RAG構築など）
AI機能のプロダクト実装・運用経験（PoC止まりでない）
Pythonでの開発経験
論理的思考力および課題解決力

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

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