AI エンジニア

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。

• 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。

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

  • v17
  • 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

  • 将来 Ory Hydra を検討

• 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