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正社員
統合バックオフィスSaaS「DRESS CODE」において、AI機能の企画・実装・評価・運用を一気通貫で担います。フロントエンド・バックエンドチームと協働しながら、AIをプロダクトの中枢に組み込む仕事です。
◆ 担当する主な業務
→ AI活用機能の企画・価値設計への参加
→ LLM・MLモデルの実装・統合
→ RAG構成の設計・構築
→ 評価基盤・評価指標の設計と運用
→ ログ設計・パフォーマンス最適化
→ 本番リリースから運用改善まで責任を持って完結
◆ 開発スタイルのポイント
→ 全工程を自分で完結（フルサイクル）
→ CEOを含むプロダクト設計MTGに週3回参加
→ 2週間スプリントでのリリース運用
→ AIツール（Cursor・Claude Code・Greptile等）を業務でフル活用
→ CI/CDによるデプロイ自動化済み
◆ 目指す世界
→ 入社手続き・給与計算などをAIが自律完結する「AIオペレーター」の実現
→ グローバル展開を見据えたAIアーキテクチャ設計
(変更の範囲)上記業務を除く当社業務全般
【手がける商品・サービス】
◆ 統合バックオフィスSaaS「DRESS CODE」のAI機能開発
HR・IT・経理などのバックオフィス業務を統合し、AIが自律的に業務を完結させる世界を目指すプロダクトです。
→ 入社手続き・勤怠・給与計算などの自動化
→ LLM・MLを活用した業務判断支援
→ グローバル対応を見据えたAI基盤の設計・構築
【開発環境・業務範囲】
◆ AI関連技術スタック（例）
LLM / RAG / ML / Python / 評価基盤設計 / ログ設計
Cursor / Claude Code / Greptile / Gemini / Perplexity 等
※プロジェクトにより異なります
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AI活用の方針
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→ AIツール費用：月10万円/人規模を会社が負担
→ 最新のLLM・AIツールを業務で積極活用
→ 「使ってみる」ではなく、プロダクトの中枢にAIを組み込む設計思想
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開発サイクルと体制
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→ 2週間スプリントでのリリース運用
→ QA以外はフルサイクルで1名が完結
→ CI/CDによるテスト・デプロイの自動化済み
→ ADR（Any Decision Record）を月20〜30本ペースで蓄積
→ Notionにノウハウ・仕様・議事録を集約管理
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セキュリティ・品質基盤
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→ ISMS取得済み
→ SOC2 Type2取得済み
→ グローバル展開を前提としたセキュリティ設計
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チームコミュニケーション
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→ CEOを含むプロダクト設計MTG：週3回（全員参加）
→ 全社会議：週1回（顧客フィードバック・ロードマップ見直し）
→ リモート主体、必要時に集合して設計議論（週1回程度）
→ 毎週の輪読会：業務時間内にランダムテーマで実施
→ 社外勉強会・カンファレンスへの参加も推奨
【「AIオペレーター」実現へ——PoC止まりにしない本番設計】
Dress Codeが描く構想は明確です。
入社手続き・給与計算などのバックオフィス業務を、AIが人の手を介さず自律完結させる——「AIオペレーター」の実現です。
これが実現できるのは、すべてのデータが分断されず一つのプラットフォームに統合されているから。PoC止まりでは絶対に届かない、本番でしか意味がないゴールです。
◆ PoC止まりにしない、の具体像
→ ログ設計・評価指標設計から責任を持つ
→ パフォーマンス最適化を本番で完結させる
→ 企画段階から参加し、AI活用の価値を自分で定義する
「またPoC止まりだった」という経験を持つ方に、ここで逆転してほしいと思っています。
【AIが本質的な仕事だけできる環境を、最初から整えている】
「環境が整っていないから、本当にやりたい仕事ができない」——そんな不満を、ここでは感じません。
→ AIツールに月10万円/人規模を投資——Cursor・Claude Code・Greptile等を業務でフル活用
→ ISMS・SOC2 Type2取得済み——グローバル水準のセキュリティ基盤の上で開発できる
→ CI/CDによる自動デプロイ——インフラの手動作業に時間を奪われない
→ 上長承認なく情報へアクセス可能——意思決定のボトルネックがない
→ ADR月20〜30本——なぜその設計にしたかが常に可視化されている
「本質的な仕事に集中できる場所」が、ここにあります。
ポイント1AIを前提とした業務の再定義をプロダクトで100%自動化を実現する またPoCで終わった——その経験に終止符を
【PoCで終わらせない、その先へ】
精度は出た。デモも動いた。でも本番には届かなかった——
そんな経験を持つAIエンジニアに、伝えたい仕事があります。
Dress Codeでは、AI活用の企画・価値設計からLLM/ML実装、
評価基盤構築、本番運用まで一気通貫で担います。
すべて自分で完結させる「フルサイクル」が、基本スタイルです。
【AIが「必然」であるプロダクト設計】
目指すのは、入社手続きや給与計算などを
AIが人の手を介さず自律完結させる「AIオペレーター」の実現。
すべての業務データが一つのプラットフォームに統合されているからこそ、
初めて描ける世界です。「AIをどこかで使う」ではなく、
「AIを前提としたアーキテクチャで、
バックオフィス業務の100%自動化を目指すプロダクト」を作ります。
【今だからこそ積める、技術と意思決定の資産】
ISMS・SOC2 Type2取得済みのセキュリティ基盤。
その他にも、月10万円/人規模のAIツール投資、
CEOと週3回のプロダクト議論など、
0から設計できる今このフェーズでしか得られない経験ができます。
ポイント2PoCで終わらせない——AIをプロダクトの血肉にする仕事
精度は出た。デモも動いた。でも本番には届かなかった——そんな経験がある方に、聞いてほしい話があります。
評価指標が曖昧で、ログが取れておらず、運用の設計が追いつかなかった。
Dress Codeでは、その全部を自分でやりきります。
企画段階でAIの価値を定義し、RAG構成・LLM実装を進め、評価基盤を設計し、ログを設計し、パフォーマンスを最適化する。本番リリースから運用改善まで、一気通貫で責任を持つのがここでの仕事です。
目指すゴールは、バックオフィス業務をAIが人の手を介さず自律完結させる「AIオペレーター」の実現。すべてのデータが一つのプラットフォームに統合されているから、初めて描ける構想です。
「本番まで届けた」という経験を、ここで積んでください。
ポイント3ガラパゴスSaaSに終止符を——AIが必然である理由
日本の企業には今、何十ものSaaSが乱立しています。勤怠・採用・経費・給与——それぞれはデジタル化された。でもデータはバラバラのまま。「来月の入社予定者の情報が、備品管理システムと連携していない」——この非効率が、日本中の職場で毎日起きています。
Dress Codeが作るのは、その分断をなくすプラットフォームです。すべての業務データを一つの基盤に統合し、AIが自律的に動ける土台を作る。統合基盤があるからこそ、AIが「本当に使える」ものになります。
「世界で勝てるプロダクトを作りたい」「AIで、業務の概念ごと変えたい」——そう思うなら、ここが最前線です。ISMS・SOC2 Type2取得済みのセキュリティ基盤の上で、グローバルを見据えたAIアーキテクチャを、0から設計できます。
ポイント4取材担当者より
取材を通じて強く感じたのは、「PoCで終わらせない」という組織全体の本気度だ。代表・江尻氏が語る「ビジネスの基盤となる組織OSを、プロダクトから再構築する」思いは、15年以上の業務システム経験と連続起業家としての実績に裏打ちされており、単なる夢想ではない。全データを一つのプラットフォームに統合するからこそ、AIオペレーターという構想が現実味を帯びる。「上長という文化を作らない」「全員がCTOだと思っている」——この言葉通り、CEOを含むMTGに全員が参加し、ADRを月20〜30本書き残す文化は、意思決定のスピードと透明性を同時に実現している。「また自分の手でプロダクトを作りたい」「PoCで終わらせたくない」——そんな思いを持つエンジニアに、ぜひ知ってほしい1社だ。
| 募集職種 |
Web、インターネット、ゲーム系 > Web、インターネット関連 > エンジニア(Web、インターネット関連) ITエンジニア系（ソフトウェア、ネットワーク） > システム開発（Web・オープン系） > アプリケーション設計（web・オープン系） ITエンジニア系（ソフトウェア、ネットワーク） > システム開発（Web・オープン系） > データベース設計（Web・オープン系） ITエンジニア系（ソフトウェア、ネットワーク） > システム開発（Web・オープン系） > プログラマ（Web・オープン系） ITエンジニア系（ソフトウェア、ネットワーク） > システム開発（Web・オープン系） > システム開発職（Web・オープン系）（その他） |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 ※試用期間中の雇用形態・給与・待遇の差異はありません。 |
| 勤務時間 | フレックスタイム制（標準労働時間 1日8時間） コアタイム11時～16時 ※業務状況に応じて柔軟に調整可能 【残業について】 見込み残業45時間含む年俸制です。 実態として月平均20〜30時間程度に落ち着いているメンバーが多い状況です。 メリハリをつけて、自分のペースで成果を出せる環境です。 |
| 勤務地 | 【基本：フルリモート勤務】 リモートワーク可能です。 ただし、必要に応じてオフィスまたはメンバー間での集合を行うため、 本社オフィスに出社できる方を想定しています。 【本社】 東京都中央区築地2-1-4 銀座 PREX East 8F ━━━━━━━━━━ 出社のイメージ ━━━━━━━━━━ 平均週2回程度の出社が目安ですが、強制ではありません。 チームで集まって設計のセッションを行う際や、 全社で議論が必要なタイミングに集まるケースが中心です。 ━━━━━━━━━━ リモート時のコミュニケーション ━━━━━━━━━━ Slack + Notionを中心に情報共有し、 必要に応じてオンラインMTGをすぐに立ち上げて議論します。 (変更の範囲)上記を除く当社関連勤務地 |
| 交通 | 【本社】 東京メトロ日比谷線「築地」駅 徒歩約5分 都営大江戸線「築地市場」駅 徒歩約4分 |
| 給与 | 【年俸800万円〜1800万円】 ※経験・スキルを考慮のうえ決定します ※年俸を12分割して月額支給（賞与なし） ※月額：66.7万円〜150万円（基本給：493,256円＋固定残業代：173,411円〜基本給：1,109,826円＋固定残業代：390,174円） ※固定残業代は45時間分として支給 ※45時間を超える時間外労働分については別途全額支給 ※試用期間3か月 ※期間中の待遇差異はなし ━━━━━━━━ 給与レンジの目安 ━━━━━━━━ → AI/ML実務3〜5年 / 実装中心：800万円〜 → RAG・評価基盤・本番運用経験あり：1,000万円〜 → 企画〜運用まで一気通貫・技術リード経験あり：1,200万円〜 → 幅広い実績・高い自走力：応相談（上限なし） ━━━━━━━━ 評価について ━━━━━━━━ 現時点では明確な評価制度の運用は行っていませんが、 市場価値・貢献度を加味した柔軟な給与設計を行っています。 CEOとの距離が近く、キャリア・処遇の相談も随時可能です。 ━━━━━━━━ その他手当 ━━━━━━━━ → 通勤交通費（実費支給） → AIツール費用（月10万円/人規模）会社負担 → オフィス環境（ハイスペックチェア・モニター1人2台） |
| 待遇・福利厚生 | ■ 社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金） ■ 通勤交通費（実費支給） ■ AIツール費用補助（月10万円/人規模） ■ オフィス環境：ハイスペックチェア（十数万円以上）、モニター1人2台 ■ 自販機無料利用（1日3回） ■ ウォーターサーバー ■ フレックスタイム制 ■ フルリモート勤務可（オフィスに出社できる方を想定） ■ 服装自由 ■ 社内輪読会（毎週・業務時間内） ■ 社外勉強会・カンファレンス参加推奨 ━━━━━━━━━ 社内文化・制度 ━━━━━━━━━ ■ CEOを含むプロダクトMTGへの全員参加（週3回程） ■ 全社会議（週1回・顧客フィードバック共有） ■ ADR（Any Decision Record）文化——意思決定をすべて記録・蓄積 ■ Notion・Slackによる情報共有 ━━━━━━━━━ キャリア支援 ━━━━━━━━━ CEOとの距離が近く、キャリア相談は随時可能。 技術力だけでなく、プロダクトビジョン・ビジネス設計の視点も磨ける環境です。 【産休・育休取得状況】 育児と両立している開発メンバーが在籍しています。 創業1年程度のため産休・育休の取得実績はありませんが、取得しやすい環境を整えています。 |
| 休日・休暇 | 【年間休日120日以上】 ■ 完全週休2日制（土・日） ■ 祝日 ■ 年末年始休暇 ■ 有給休暇（有給取得を推奨しています） ■ 慶弔休暇 ■ 特別休暇 ━━━━━━━━━━ 休暇取得について ━━━━━━━━━━ 「取れない雰囲気」は一切ありません。 フレックスと組み合わせながら、ライフスタイルに合わせて柔軟に休暇を取得できる環境です。 育児と両立している開発メンバーが全体の3割以上在籍しています。 |
募集背景
バックオフィス業務をAIが自律完結する「AIオペレーター」の実現に向け、企画段階から本番運用まで一気通貫で担えるAIエンジニアが急務です。PoCで終わらせず、プロダクトの中枢にAIを組み込む仕事に挑んでいただける方を迎えたいと考えています。
| 応募資格 | 【必須要件】 ■ AI・ML領域での実務経験3年以上 （LLM活用・RAG構成・MLモデル実装・評価基盤構築のいずれかを含む） ■ 学歴不問 ※本社オフィスに出社できる方を想定しています ※第一言語が日本語でない方は日本語能力試験N1取得レベルに限ります 【このような方を歓迎します】 ◎ PoCで終わった経験があり、本番まで届けたい方 ◎ AIをプロダクトの中枢に組み込む設計をしたい方 ◎ 企画段階からAI活用の価値を定義することに興味がある方 ◎ 評価基盤・ログ設計など、品質担保にこだわって取り組める方 ━━━━━━━━━━ 求める人物像 ━━━━━━━━━━ ■ 実装だけでなく「なぜAIが必要か」を自分で定義できる方 ■ 最後まで責任を持って本番に届けられる方 ■ プロダクトの中長期ロードマップを見据えた設計ができる方 ■ 役割を限定せず、成果にコミットするスタンスをお持ちの方 ◎ 転職回数や経歴よりも、「何を考え、何を作ってきたか」を重視します。 まずはお気軽にご応募ください。 【歓迎する経験・スキル】 ■ LLMを用いたRAG・エージェント構築の経験 ■ 評価基盤・評価指標設計の経験 ■ MLOps・モデルの本番運用経験 ■ Pythonでのバックエンド実装経験 ■ クラウド環境（AWS / GCP / Azure）でのAI基盤構築経験 ■ プロンプトエンジニアリング・LLMのファインチューニング経験 ■ PM・デザイナーなど他職種と協働した開発経験 ■ SaaS・toB向けプロダクトへのAI機能組み込み経験 「まだ経験が浅い領域があっても、ビジョンへの共感と実装への意欲がある方」もぜひご応募ください。 |
|---|---|
| 応募方法 | このページ内の「応募」ボタンよりご応募ください。 |
| 選考プロセス | まずはWEBからご応募ください 詳しい選考プロセスについてはご応募先にご確認ください |
| 会社名称 | Ｄｒｅｓｓ Ｃｏｄｅ株式会社 |
|---|---|
| 所在地 | 【採用連絡先】 東京都中央区築地2-1-4 銀座 PREX East 8F |
| 事業内容 | ＼AIが「本番」で動く環境で、キャリアを積む／ ◆ フルリモート可能×フレックス ◆ AIが必然のプロダクト——「AIをどこかで使う」ではなく「AIがなければ動かない」設計 ◆ 企画・実装・評価・運用まで一気通貫のフルサイクル開発 ◆ LLM/ML実装から本番運用まで、すべて自分で完結できる ◆ 月10万円/人規模のAIツール投資——最新技術を惜しみなく使える環境 ◆ CEOと週3回のプロダクト議論——意思決定の最前線に立てる ◆ ISMS・SOC2 Type2取得済みのセキュリティ基盤 ◆ 全業務データが一つのプラットフォームに統合——本格的なAI活用が可能 ◆「AIオペレーター」実現を目指す、業界最先端のプロダクトビジョン ◆ バックオフィス領域をAIで再定義する、社会インパクトのある仕事 ◆ 0から設計できる今しかないフェーズ ◆ PoCで終わらない——本番稼働まで見届けられる開発体制 ◆ 技術と意思決定、両方の資産が積める環境 --- 【事業内容】 「DRESS CODE」の設計・開発・販売 【所在地】 東京都中央区築地2-1-4 銀座 PREX East 8F |
| 代表者 | 代表取締役 江尻祐樹 |
| URL | https://www.dress-code.com/ja |
| 設立 | 2024年9月2日 |
| 資本金 | 1,139,089,000円（資本準備金含む） |
| 売上 | - |
| 従業員数 | 40名（2026年4月現在） 【男女比】 8:2 【中途入社者の割合】 100％ |
| 平均年齢 | 36.1歳 |
| 主要取引先 | - |
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