AI Embedded / バックエンドエンジニア（AI未経験歓迎）

500万円〜600万円

東京都

事業概要

「Labor force solution company」をビジョンに掲げ、人材サービスとDXサービスの提供を通して、労働市場における諸課題を解決し、誰もが働く喜びと幸せを感じられる社会の実現を目指しています。

『バイトル』や『はたらこねっと』などの人材サービスでは、ユーザーファーストな独自機能の開発を通じて、ユーザーの就業課題を解決しています。
また、『コボット』などのDXサービスでは、人がやらなくてもよい作業を自動化することで、中堅・中小企業の生産性向上を実現しています。
さらに2024年には3本の新規サービス『スポットバイトル』『dip AI』『バイトルトーク』をリリースし、ユーザーの仕事探し体験を根本から変革し、「働く人の幸福度」向上を実現することを目指しています。

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

求めるスキル・経験

＜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。

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。
選考フロー

エントリー
↓
書類選考
↓
カジュアル面談（任意）
↓
面接（2～3回）
※一次面接後にオンライン適性検査（ミキワメ）

※選考期間は１ヶ月程度が目安です。
※状況やポジションによっては面接回数が変動する可能性があります。

参考情報
「AIを使う組織」から「AI前提で設計された組織」へ（CTO長島インタビュー記事）
人材市場のマッチング精度をAI/MLで引き上げる - CTO室「AI Embedded」の設計思想と現在地（AI Embedded ユニットテックリード澤田）
20年超レガシー『バイトル』をAI駆動で再設計！事業成長を実現するリアーキ戦略（アーキテクチャカンファレンス2025登壇資料 CTO長島）
AI-DLCワークショップ体験記
【ディップ版】スクラムを始めるためのガイドライン 1.0版（CTO長島/スクラムチーム）

【働く環境／ツール】
■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

【雇用形態】
Full-time

ディップ株式会社

東京都港区六本木3-2-1六本木グランドタワー31F

正社員

健康保険 雇用保険 厚生年金 労災保険

【Holiday】 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）

2026/07/14