AI Embedded／バックエンドエンジニア（AI未経験歓迎）

【募集背景と課題／ミッション】
開発組織では、「日本の『労働力減少』という大きな社会課題に、テクノロジー、そして『AI』で共に立ち向かう仲間を探しています。「AIネイティブ世代」を開発の主軸に据え、AIツールをチームメンバーの一員として捉える「AI駆動開発」を積極的に推進しています。
我々は、単なる求人サイトの機能開発者を探しているのではありません。AIとの協調を前提とした新しい開発スタイルを共に模索し、「エンジニア組織をアツくする」ことに情熱を燃やせる方を求めております。

ディップが提供する「バイトル」をはじめとしたプロダクトは、テラバイト級のデータを抱えています。現在、私たちはこのデータを活用し、機械学習を用いてマッチングの精度を抜本的に向上させる「AI Embedded」というプロジェクトを推進しています。
しかし、高度な数理モデルがあっても、それを大規模な本番環境で安定して動かし、100ms以下のレスポンスで提供するための「エンジニアリング」が圧倒的に不足しています。
AIをブラックボックス化せず、プロダクトの心臓部に直接組み込めるバックエンドのスペシャリストを求めています。

現状、AI／MLの知見が一部の専門家に属人化しており、組織全体のスループットが落ちる「詰まり」が発生しています。また、テラバイト級のデータを扱うパイプラインや、リアルタイム推論を支えるAPI基盤など、AIを「実戦投入」するためのエンジニアリング環境がまだ整っていません。この「未完成な環境」を自ら整備し、仕組み化していくことが急務です。

「労働市場のスループットを最大化し、なだらかなマッチングを実現する」特定の人気案件に応募が集中する歪みを数理モデルで解消し、求職者と企業の双方が「本人も気づいていなかった最適な選択」に出会える社会インフラを、技術の力で構築することがミッションです。

【業務内容】
・AI／MLモデルをプロダクトに組み込むためのAPI開発および高パフォーマンスなバックエンド構築
・テラバイト級のデータを扱う機械学習用データパイプラインの設計・運用
・100ms以下の低レイテンシを実現するためのシステム最適化、パフォーマンスチューニング
・PDMやMLエンジニアと連携した、リコメンドロジックの企画・要件定義

【働く環境・特徴（ポジションの魅力）】
・CTO直下組織のため、技術選定の裁量が極めて大きく、意思決定が迅速です。
・Python習得やAI関連のキャッチアップは業務時間内でも積極的に推奨しています。
・リモートワークと出社を組み合わせたハイブリッドな働き方を採用しています。

具体的には…

▼AIを「外付け」にしない
R＆Dチームが作ったモデルを組み込むだけの「バケツリレー」ではありません。バックエンドエンジニアがモデルの仕様やデータ構造の設計から深く入り込む「Embedded（埋め込み）」スタイルをとっています。

▼圧倒的なデータ量
日本最大級の人材プラットフォームが持つテラバイト級の生データを扱える、国内でも稀有な環境です。

▼使用ツール（共通）
・コミュニケーション・コラボレーション：Google Meet、Zoom、Slack、Figma、Notion、GitHub
・ドキュメント・ワーク環境：Google Workspace
・AIツール：Gemini

▼開発環境
・バックエンド
　- Python（FastAPI）
・データベース
　- PostgreSQL
・ミドルウェア
　- Valkey
・インフラ
　- GCP
　- Cloud Run
　- Cloud Deploy
　- Vertex AI（Pipelines、Vector Searchなど）
　- Memorystore for Valkey
　- Cloud SQL
　- Firebase
・プロビジョニングツール
　- Pulumi
・バックログ管理
　- GitHub Projects、Backlog
・AI開発環境
　- Claude Code

【キャリアパス】
▼フルサイクルエンジニア
バックエンドの専門性を軸に、AI／ML、インフラまで一気通貫でデリバリーできる、市場価値の極めて高いエンジニアを目指せます。

▼プロダクトリード
特定の機能を越え、複数のプロダクトを横断してAI戦略を統括するリーダー職への道も開かれています。

※テレワーク制度あり（週2程度）

【必要なスキル／経験】
・Webアプリケーションの開発経験（目安3～5年）
・Python、Go、Java、Kotlin等を用いたAPI開発の実務経験
・RDBMSの利用経験とクエリ最適化に関する知見

【あると心強いスキル／経験】※未経験でも応募可能です
・Pythonを用いた開発経験（実務不問、学習意欲を重視）
・大規模トラフィックを捌くための分散システムに関する知見
・AWS／GCP等のクラウドネイティブな開発経験

【こんな人と一緒に働きたい】
・「越境」に抵抗がない方：自分の役割をバックエンドだけに限定せず、必要であればPythonを学び、ML領域の知見を積極的に取りに行くことを楽しめる方
・自律的な開拓者：完璧なマニュアルを求めるのではなく、「環境が整っていないなら、自分で作り上げればいい」という0→1のフェーズに燃える方
・Whyを突き詰める方：単にコードを書くのではなく、「なぜこのリコメンドが必要なのか」という事業上の背景から議論に参加したい方

※よくある質問への回答
▼「AIの知識がないと無理？」
入社時点で機械学習の深い知識は不要です。実際、現在のメンバーもバックエンドの基礎を固めた上で、業務を通じてPythonやMLパイプラインを習得しています。

▼「数学的な素養は必要？」
論文を書く仕事ではありません。大事なのはモデルの意図を理解し、それを堅牢なシステムとして実装するエンジニアリング能力です。

【資格・ライセンス】
学歴：大学院、大学、短期大学、専修、各種学校、高等専門学校、高等学校卒以上

東京都新宿区四谷1丁目6番1号コモレ四谷 YOTSUYA TOWER
最寄駅：【最寄り駅】各線 四ツ谷駅から徒歩2分

想定年収500万円〜600万円
特記事項：賞与あり　年2回（6月、12月）
※あくまでも目安であり、選考を通じて上下する可能性があります
※固定残業手当30時間／月分を含みます（残業時間目安：20時間以内）
※賞与有

09:30〜18:30
コアタイム：11:00〜15:00
特記事項：フレックスタイム制度あり
フレックスタイム制

・年間休日　120日（土曜、日曜、祝日）
・夏季休暇（3日間）
・年末年始休暇（12／29～1／3）
・有給休暇（入社月に応じて入社時に比例付与、就業年数に応じて最大20日間支給）
・慶弔休暇
・産前産後休暇
年間休日日数120日

健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険
交通費：交通費（当社規定により全額支給）
特記事項：【福利厚生・制度】
▼医療・健康支援
・定期健康診断
・卵子凍結補助制度

▼ライフサポート支援
・育児休業
・介護休業
・時間単位年休制度（1時間単位で有休を取得可能）
・育児短時間勤務制度
・結婚お祝い・出産お祝い制度
・退職金制度
・財形貯蓄制度
・DC（確定拠出年金制度）
・ライフサポート（ベネフィット・ステーション）
・パートナーシップ制度
・社員持株会
・会員制リゾートホテル（エクシブ）

▼学習支援
・ラーニングサポート補助（業務に必要なセミナー参加費を補助）
・副業・兼業
　- 同業種や競合の業務は不可などの規定あり
・社内公募制度・自己申告制度

▼表彰・報奨
・表彰・報奨制度
・報奨旅行（2023年度：ハワイ）
・永年勤続表彰

▼文化・体育支援
・趣味などを通じて交流できるよう、活動に応じて費用を補助
　- フットサル、野球、ゴルフ、バドミントン、自転車、投資、サウナ、読書など

▼働く環境支援
・ウォーターサーバー設置
・毎週バナナの無料提供

【エンジニア向け制度】
▼スキルアップ支援制度（サポート10）
年間10万円（半期ごとに5万円）までの補助により有料のカンファレンスや勉強会への参加、書籍購入、備品購入のサポートをし、仕事の効率化とスキルアップを支援します。
iOSDCやDroidKaigi、PHPカンファレンスなどの技術カンファレンスに参加し登壇しているメンバーもおり、登壇などのサポートも積極的に行っております。

【受動喫煙防止情報】
屋内受動喫煙対策：対策あり

経験者優遇  駅から徒歩5分以内  10時以降出社OK  土日祝日休み  交通費支給  育児支援制度  退職金制度  年間休日120日以上  リモートワーク（在宅勤務）可  フレックスタイム制（コアタイムあり）  時短勤務相談可  賞与あり  研修・勉強会充実