ソフトウェアエンジニア（Backend / Domain-Driven Development）

必須

• Go / Kotlin / PHP / Java のいずれかでのWebアプリケーションの開発・運用経験 3年以上（BtoB／BtoC問わず／保守のみは不可）
• 要件定義・設計・実装・テスト・リリース・運用まで一連の開発経験
• 複雑な業務をドメインに分解し、データモデルに落とし込んだ経験 （設計手法の名称は問わない）
• クラス・インターフェースを用いたオブジェクト指向（継承・ポリモーフィズム） で、抽象化・責務分離を意識した設計・実装ができること（言語は問わない）
• 新しい設計の型を学び、 再現できた経験 （学習再現性）
• Go / Kotlin / PHP / Java のいずれかでのWebアプリケーションの設計・開発・運用経験 5年以上（BtoB／BtoC問わず／保守のみは不可）
• 要件定義・設計・実装・テスト・リリース・運用まで一連の開発経験守のみは不可
• DDD（ドメイン駆動設計）の実践経験――業務をドメインモデルで表現し、層の責務分離・依存の向きを設計した経験
• クリーンアーキテクチャ等に基づくシステム全体のアーキテクチャ設計経験
• 組織・チームのリーダーとして、中長期観点で技術方針・意思決定を行った経験
• 複雑な業務／レガシーを抱えた既存システムの再設計・継続的な運用改善の経験

歓迎

• Cursor・Claude Code 等のAIツールを業務で継続的に活用し、生産性・品質を高めた実績（活用ツール・期間を具体的に）
• プロダクトへのAI／LLM組み込み経験（RAG・ベクトル検索・エージェント等）
• AWS／Google Cloud を用いたWebアプリケーションの構築・運用
• 大規模トラフィックをさばく通信制御・負荷分散、DevOpsの知識・経験
• 型による設計（Illegal states unrepresentable）・形式手法など「正しさを構造で担保する」発想への関心

求める人物像

• Howから入らない：まず「何を・なぜ作るか」を考えてから手を動かせる
• AIを「使う」だけで止まらない：AIの出力を鵜呑みにせず、自分で検証し理解する
• 設計の型を学び切る：レビュー・指摘を糧に、再現性のある設計力へ育てていける
• 自律的に前進：指示待ちにならず、チームに提案し、成果を出せる
• dipのフィロソフィー・社会的課題の解決に共感できる

使用ツール

募集背景と課題/ミッション

• dipが目指すのは「Labor force solution company」。
• 数百万人の「はたらく」を支える、その入口をつくっています。
• バイトルは 月間数百万人が使う国内最大級のアルバイト求人サイト 。
• あなたの一つの設計判断が、数百万人の仕事探しに届きます。
• この現場のいちばんの特徴は、 古いものと新しいものが、逃げずに同居していることです。
• 長年動き続けてきた、1秒も止められない基幹システムを抱えながら、その隣でAIネイティブな開発を回し、プロダクトにAIを組み込み（作るAI）、DDDと次世代基盤で設計そのものを作り替えています。
• 「レガシーを捨てて作り直す」でも「レガシーを守り続ける」でもなく、 動いている心臓を、動かしたまま置き換える 。この新旧のギャップを埋める仕事こそ、最も難しく、最も事業に効き、最も面白い。そして数年後に、外で「あれを作り替えたのは自分たちだ」と語れる仕事です。
• 技術は、そのための手段です。だから求めているのは「技術だけをやりたい人」ではなく、何を・なぜ作るのかをユーザーと事業から考えられる人。
• 手を挙げれば任される環境で、レビューを糧に設計力を伸ばしていける人。
• 「AIに何を作らせるか」を自分で決めたいビルダーを待っています。

業務詳細

• dipは「レガシーを抱えて再設計する会社」です。新規開発だけでなく、複雑な既存ドメインをAI前提で整理し直す過程で、設計力が最速で伸びる環境です。
• バイトル／はたらこねっと／スポットバイトル、およびHRTech領域いずれかのシステム開発を担っていただきます。
• （配属は希望と適性を対話の上で決定します）

プロダクト開発と設計

• Go / PHP / Kotlin / Java を用いたWebアプリケーションの設計・開発・レビュー・リリース
• 抽象化・責務分離を意識した設計と、複数モジュール間の連携を考慮した実装
• 担当プロジェクト単位でのアーキテクチャ主導（性能・拡張性・保守性を考慮した技術選定と、その根拠のチームへの説明）
• 複数モジュールに跨る障害の原因分析・恒久対応・再発防止
• 既存システム（レガシーを含む）の継続的な運用改善とデータ整合の担保

AIとの協働（作るAI × 使うAI）

• 使うAI：Cursor・Claude Code・GitHub Copilot 等を前提としたAIネイティブ開発。AIを使いこなして開発の生産性・品質を高める
• 作るAI：求人領域のAIプロダクト開発・採用DX・生成AI活用など、プロダクトへのAI組み込みにチームの一員として関わる

開発環境

• dipのエンジニア組織はAI活用率90%超、AIを組み込んだ開発ライフサイクル（AI-DLC）を推進し、Findy「開発生産性」表彰の実績があります。
• ※「AI活用率90%超」は開発現場でのAIツール活用（＝使うAI）の割合を指します。
• 言語：Go / PHP / Kotlin / TypeScript / Python
• フレームワーク：Gin / CodeIgniter / Laravel / Spring Boost
• データベース：Oracle / PostgreSQL / MySQL / Redis / Valkey
• ソースコード管理：Git / GitHub
• プロジェクト管理：スクラム / GitHub / Jira / Backlog
• 情報共有：Slack / Google Meet / Notion / BOX
• AIツール：Claude / Claude Code / Cursor / GitHub Copilot / Codex / Devin ほか

設計力が最速で伸びる

• 数百万ユーザーの複雑なドメインをAI前提で整理し直す現場で、dip独自のSoR設計・DDDの「型」を体系的に習得できます。

AIネイティブな開発体験

• AI活用率90%超の組織で、Cursor・Claude Code等を前提とした最先端の開発スタイルが標準です。

toB × toC の両面

• 求人メディアのtoCと企業向けSaaSのtoBを同時に経験でき、顧客視点とユーザー視点の両方が養われます。

裁量と手触り感

• 若手中心のチームで、自分の提案がすぐ反映されやすい。「手を動かす人」から「提案しチームで成果を出す人」へ進化できます。