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Salary
$64k – $114k per year
Location
In office (Tokyo, 11am - 4pm)

Confirmed on the employer's own hiring board on Sep 24, 2026. First seen by Alion on Mar 17, 2026. DRESS CODE scores B on the Alion truth index.

Overview
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AI エンジニア

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。

* **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。

Requirements

## 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。

**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

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* **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。

Preferred Experiences

* 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

We are looking for

* 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

Working Conditions

Salary

参考値:1000万円-1800万円

※経験や評価に基づいて決定

Location

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

Job Type

正社員

Work hours

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

Probation period

あり(3ヶ月)

Benefits

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

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