シニアソフトウェアエンジニア（Backend / Domain & AI Architecture）

必須

• 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

• 厳密さと余白の両方を面白がれる方
• AIが前提になったからこそ価値が上がる専門性 （＝目的を定義する力、曖昧を言語化する力、ドメインを設計する力）を持つ方
• 何を・なぜ作るかから入れる ：Howより先に、ユーザーと事業から問いを立てられる
• AIの出力を鵜呑みにしない ：整理させて分かった気にならず、自分で構造を判断できる
• 手を挙げて、決める ：曖昧な要求を待たず自ら明確化し、リスクを取って前に進められる
• 新旧の間を行き来できる ：レガシーの制約も、最新の手法（AI・DDD）も、どちらも切り捨てず面白がれる
• 自分だけでなく、チームをレバレッジする仕組みを設計できる
• 「はたらく」を支える事業に、当事者として面白がれる

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、自分の設計判断に責任を持てる人。 この新旧が同居する現場の真ん中にで仲間になっていただける方をお待ちしております。

業務詳細

• dipは「レガシーを抱えて再設計する会社」です。新規のグリーンフィールド開発だけを期待される方より、複雑な既存ドメインをAI前提で整理し直すことに手応えを感じる方にフィットします。
• バイトル／はたらこねっと／スポットバイトル、およびHRTech領域のシステムについて、事業コアの設計・アーキテクチャ・全体最適をお任せします。 （配属は希望と適性を対話の上で決定します）

SoR（記録系）の再設計とアーキテクチャ

• 複雑な業務・事業ロジックをドメインモデルに落とし込み、システム全体のアーキテクチャを設計・進化させる
• 課金・契約・整合性など「止められない事業コア」を、レガシーを抱えたまま再設計・データ移行・運用改善する
• 障害は表層エラーで終わらせず全経路で原因を反証し、恒久対応と再発防止をチームに浸透させる
• 非機能要件（性能・可用性・セキュリティ）を満たす技術選定と意思決定をリードする

AIとの協働（作るAI × 使うAI）

• 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、プロダクトにAI／LLMを組み込み事業価値を最大化する
• 使うAI：Cursor・Claude Code・Devin・GitHub Copilot 等を前提としたAIネイティブ開発と、要件定義からAIを組み込む開発プロセス（AI-DLC）の設計・推進

チーム・組織全体のリード

• 担当プロダクト・チーム全体の技術方針と重要な意思決定を担い、その結果に責任を持つ開発プロセスを最適化し、生産性・品質を仕組みで底上げする
• コードレビュー・技術規範の提示、次世代リーダーの育成

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

事業コアを設計し直す経験

• 数百万ユーザーの記録系（SoR）を、AI前提で再設計する。派手さと、地味だが最も難しい"事業の心臓部"の両方に正面から関われます。

AIネイティブ組織の最前線

• 個人がAIを使う組織ではなく、組織そのものをAI前提で設計し直す変革の中心で、開発プロセスから作り変える経験ができます。

toB × toC の両面

• 求人メディアのtoCと企業向けSaaSのtoBを同時に持つ環境で、顧客視点とユーザー視点の両方が鍛えられます。

意思決定の裁量

• 担当プロダクト・チーム全体の技術方針とアーキテクチャの意思決定を担い、その結果に責任を持てる。判断の打席に立てる環境です。