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Dress Code株式会社

従業員数46設立年数3評価額72.8億円累計調達額11.3億円東京都中央区築地2-1-4 銀座PREX East 8階 https://maps.app.goo.gl/cfiLrPBDTLbXyCLB9?g_st=ic

Dress Code株式会社AI エンジニアの求人

年収1,000万円~
正社員
東京都中央区

求人概要

JOB DESCRIPTION

DressCodeの開発をより詳しく知る

開発者向け会社紹介ページ
https://marmalade-aardwolf-939.notion.site/engineer-recruitment
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。

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。

求める人物像

IDEAL CANDIDATE

  • 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

必須スキル

ESSENTIAL CRITERIA

  • 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

歓迎スキル

DESIRABLE CRITERIA

  • 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

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※AIにより自動生成するもので、選考結果を保証するものではありません。 ※現在、本機能はPCブラウザでのみご利用いただけます。

待遇・労働環境

COMPENSATION AND BENEFITS

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 
https://maps.app.goo.gl/cfiLrPBDTLbXyCLB9?g_st=ic

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

企業概要

COMPANY OVERVIEW

本社所在地

東京都中央区築地2-1-4 銀座PREX East 8階 https://maps.app.goo.gl/cfiLrPBDTLbXyCLB9?g_st=ic

設立

2024-09

資本金

1,140,099,000円(資本準備金含む)

コーポレートサイト

https://www.dress-code.com/

Dress Code株式会社

💡企業情報ページで従業員数推移や資金調達履歴などを確認できます。

Dress Code株式会社の企業情報

求人の最終更新日時: 2026/08/24 17:24

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従業員数
33
設立年数
21
評価額
未公開
累計調達額
未公開

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