業務委託から/AI×SaaS/上流設計から自動化・実装/フルスタックエンジニア
フルスタックエンジニア

業務委託から/AI×SaaS/上流設計から自動化・実装/フルスタックエンジニア

AI要約(β)

ITで不可能を可能にする未来へ。ECの「サイズ不安」を解消し、ファッションテックを革新するフルスタックエンジニアを募集。AI駆動開発を前提に、Go/Python/AWS等でunisizeや新規プロダクトの上流設計から実装までをリードします。年収450-750万円(業務委託)で、柔軟な働き方が可能。精鋭チームと共に、技術とビジネスの視点で課題を解決し、組織とプロダクトに圧倒的な影響を与える挑戦を歓迎。あなたの技術で、EC体験と働き方の未来を共に創造し、世界に新たな価値を生み出しませんか?

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給与・報酬

年収 450万円 ~ 750万円

稼働時間

160時間 ~ 160時間(週40 ~ 40時間)

雇用形態

業務委託から正社員

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

東京都新宿区矢来町126 NITTOビル1階

現状と課題

募集背景

当社はECの「サイズ不安」を解消するサービス「unisize」をはじめ、ITを活用したサービスを開発・提供するファッションテック企業です。インターネットとテクノロジーの力で、これまで不可能だったことを可能に変え、世界に新しい価値あるサービスを生み出すことを使命としています。

私たちはいま、AIを業務の前提として使いこなし、開発・調査・運用のあらゆる場面でAIを活用してアウトプットの速度と品質を高める「AI駆動な業務づくり」を全社で推進しています。 また、エンジニア自身が必要なAIツールを自ら選定し、業務に活用する制度を新設しました。最新のAIツールを試しながら、開発プロセスや業務フローそのものを改善していける環境を整えようとする試みです。

・AI駆動開発のエンジニアリング環境 AI を活用し、コーディング、デバッグ、テストケースの作成・実行、コードレビューまでの一連のサイクルを高速化。また、要件定義や設計の壁打ち相手としてもAIをフル活用しています。

・技術調査・ドキュメント作成の効率化 新規技術の調査や情報収集、仕様書・手順書などのドキュメント作成をAIで自動化し、エンジニアが「考える業務」に集中できる環境を整えています。

・データ分析&社内運用のスマート化 複雑なデータ分析のサポートや、社内向け問い合わせ窓口のAI化(Bot化)を推進。属人化しがちな運用業務をAIの手を借りて仕組み化しています。

上流のアーキテクチャ設計から、コードの実装、属人化した運用の自動化、そしてAIの活用までを横断的に担い、ご自身の強みを活かして技術で組織の成長スピードを最大化し、プロダクトを次なるステージへ導いてくれるエンジニアを募集します。

お願いする業務

担当領域に境界はありません。ご自身のスキル・経験・志向性に合わせて、以下の領域から最適なバランスでお任せしていきます。1人ですべてを担う必要はなく、強みのある領域を軸に、徐々に担当範囲を広げていただきます。

バックエンド開発 ・Go / Python / Kotlin / Node.js 等を用いたスケーラブルなシステム設計・実装 ・API設計、データモデリング、DB(MySQL等)のパフォーマンス最適化 ・AIを活用した実装・レビュー・テスト・調査の高速化

クライアント導入 ・納品・技術サポート ・クライアント導入時の技術支援(タグ/SDK導入の手順整備・実装サポート・つまずき解消) ・クライアントからの技術問い合わせ対応(仕様確認、不具合の切り分け、回答) ・納品対応(受領データの精査・検証、DBへのデータ登録・マスタ管理、システム連携の要否判断) ・営業・CSチームと連携した導入/納品スケジュールの調整

データエンジニアリング/データ活用 ・AWS(S3, Glue, Lambda等)を用いたETL/ELTパイプラインの構築・運用 ・Amazon Redshiftのデータマネジメント、QuickSight等を用いたBI環境の整備 ・データの状態を能動的に観察し、不具合の兆候やユーザー・商品データのトレンド変化を先回りで検知し、担当エンジニアやPdMへ連携

運用の自動化(仕組み化) ・属人化・ブラックボックス化しているクライアントへのデータ導入フローの言語化

・「影響力」で組織を動かせる方 当社のプロダクト開発は、ビジネスサイド(PdM)とエンジニアが互いの専門性を持ち寄って、一緒につくり上げていくものだと考えています。ビジネスサイド(PdM)は事業の方向性やユーザーの課題をふまえて仕様の方向性を整理し、最終的な意思決定を担っていますが、その判断はエンジニアからの技術的な提案や気づきがあってこそ、よりよいものになっていきます。だからこそ、エンジニアには実装者にとどまらない提案・指摘・越境を強く求めています。決定権を全部握りたいというより、提案と実装でプロダクトや組織を動かすことにやりがいを感じられる方を歓迎します。

・組織のボトルネックを解消する「当事者意識」のある方 職域に境界線を引かず、属人化した運用や非効率な手作業を「自分ごと」として捉え、自ら技術(コードと仕組み)を用いて課題を完遂できる方。

・「技術×ビジネス」の視点からプロダクトの成功を描ける方 ただ開発するだけでなく、「この自動化や基盤構築がどう事業の成長(開発速度向上や顧客の利便性)に繋がるか」をビジネス視点で理解し、柔軟に動ける方。

・確かな技術力を土台に、AIを積極的に活用していきたい方 これまで培った技術力をベースに、AIを日々の業務に活かすのは当たり前として、より効果的な使い方を探求する試行錯誤を楽しみ、得た知見をチームの力に変えていける方。

募集要項

概要

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雇用形態

業務委託から正社員

給与・報酬

年収 450万円 ~ 750万円

稼働時間

160時間 ~ 160時間(週40 ~ 40時間)

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

東京都新宿区矢来町126 NITTOビル1階

出社に関する補足情報

アクセス:東京メトロ東西線 神楽坂駅徒歩1分/転勤なし

リモートワーク条件

月水金の週3日出社としており、残り2日はリモート勤務可能

休日・休暇

【完全週休2日制】
・年末年始休暇
・夏季休暇

社内制度
(待遇・福利厚生)

・雇用保険
・健康保険
・厚生年金
・交通費支給あり
・服装自由

必須スキル/経験

以下のいずれか1領域での実務経験(目安5年程度。いずれか1領域で即戦力となる強みがあれば応募いただけます。3領域すべての経験は求めません。)

・バックエンド開発:Go / Python / Kotlin / Node.js いずれかを用いた開発。RDB(MySQL等)を用いたアプリケーション開発とSQLの実務   ・クライアント導入/納品:導入支援・カスタマーサクセスエンジニアリング・ソリューション系、または納品/顧客データ取り込み等の運用実務   ・データ活用:SQLを用いたデータ抽出・加工・データモデリングの実務(集計クエリを自力で書けるレベル)と、データから示唆を出した経験 ・自分の強み領域に閉じず、他領域へ越境していく意欲 ・営業・CS・企画・クライアント等、非開発職と直接やり取りした経験 ・AIを活用して成果を出した実務経験(コーディング支援、レビュー補助、テスト生成、調査・設計の壁打ち、データ処理の自動化等。特定ツールの指定はありません。"使って成果を出している"こと)

歓迎スキル/経験

※下記のうち、いずれか1つでも強みや深い経験があれば大歓迎です。スキルに応じてお任せする業務を柔軟に決定します。

・複数領域にまたがる経験(バックエンド/導入・納品/データ活用) ・Go言語でのスケーラブルなバックエンド開発経験 ・AWS(S3, Glue, Lambda, Redshift等)を用いたデータエンジニアリング経験 ・dbt, Airflow等を用いたモダンなデータ活用基盤の構築 ・運用経験 ・CI/CDパイプラインの構築や運用自動化(IaCなど)の実務経験 ・AIエージェント/ツールを用いた開発・業務フローの改善 ・効率化の経験 ・社内外のステークホルダー(クライアントやビジネスチーム等)との技術的な要件定義、調整の経験 ・SaaS・EC・アパレル業界での開発 ・データ業務経験 ・UI/UXに興味があり、フロントエンド開発にも携わりたい方

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

JavaScript指定なし必須
HTML指定なし必須
AWS指定なし必須
CSS指定なし必須
UI指定なし必須
Vue.js指定なし歓迎
React指定なし歓迎
SQL指定なし歓迎
AI指定なし歓迎

一緒に働くメンバー

  • 柄本真吾

    柄本真吾

    代表取締役/CEO

  • 本庄 未来

    本庄 未来

    開発部

    Makipにてエンジニアとして働いています。(フロントエンドを担当) 学生時代は服飾関係について学び、 社会人になってからはエンジニアとして様々なプロジェクトに従事してきました。 Makipの企業文化がとても興味深かったことと学生時代に学んだことが活かせそうという思いからMakipへの入社を決意し、現在に至ります。 趣味は音楽鑑賞と野球観戦で、鑑賞しに行ったり観戦しに行ったりもします。 前職まではバックエンドもやったりしていましたが、現在はフロントエンドがメインです。 javascriptをいじりながら開発チーム作りしてます。

  • 中山真美

    中山真美

    採用

サービス内容の詳細

「ITを通じ、今まで不可能だったことを可能にしたい」というビジョンのもと、 サイズレコメンドシステム unisize を中心に、各企業が抱える課題や問題を解決する様々なサービスを提供しています。

unisize
適正サイズレコメンドシステム

unisizeは、消費者がECサイトにて服を購入する際、適切なサイズを自動的に推奨するレコメンドシステムです。 オンラインフィッティングを実現することで、服のサイズ感に対する不安を解消し、消費者の購買意欲を高めます。 大人向けの unisize とは別に、子供に特化した unisizeKIDS も展開しています。 子供の成長も踏まえた最適なサイズを推奨するシステムです。 子供の1年後、2年後の成長を見据えて購買する消費者のニーズに応えます。

aunn Personalization
コンテンツパーソナライズサービス

aunn Personalization は、ECサイト利用者の体型と好みを解析し、ユーザーにマッチするスタッフコーディネートなどの「コンテンツ」をパーソナライズするサービスです。 「unisize」で蓄積された膨大なユーザーの体型データと独自の体型・好みマッチングロジックを使用し、各コンテンツを利用者にとって最適な体験となるよう進化させます。

FaceChange
EC向けAI試着機能

貴社が運営するECサイトのモデル着用画像やスタッフコーディネートの顔を利用者自身の顔へ差し替えることで、着用時のイメージを明確化するサービスです。 オンラインで洋服を購入する際の「自分に似合うかどうかわからない」という不安を解消し、利用者の顧客満足度向上に繋げるとともに、サイトの継続利用を促進します。

FitModel.AI
AI画像生成サービス

unisizeのサイジング技術と蓄積された体型データを活かし、平置きの商品画像から1cm単位で袖・丈・裾を再現したモデル着用画像を生成します。

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. 1次面接

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

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    開催日:

    2026年6月11日(木)19:00~20:00

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    昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年5月28日(木)19:00~20:00

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    開催日:

    2026年5月20日(水)19:00~20:00

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    開催日:

    2026年4月23日(木)19:00~20:30

  • もうNext.jsには戻れない?次世代フルスタックフレームワークTanStack Startってなに

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    もうNext.jsには戻れない?次世代フルスタックフレームワークTanStack Startってなに

    昨今、Next.jsの急速な進化に伴い、そのブラックボックス的な実装に疑問を感じ、新たな選択肢を模索するエンジニアの声が増え始めています。そうした中、TanStack Queryをはじめとする「TanStack系ライブラリ」や、新たなフルスタックフレームワーク「TanStack Start」への注目が高まっています。 しかし、実際の運用において「Next.jsと比べて何がどこまで変わるのか」「TanStack系ライブラリを採用する具体的なメリットは何か」を明確にイメージできている方はまだ少ないのが現状です。 そこで本イベントでは、TanStack QueryやTanStack Routerを実務で活用されている寺嶋氏と、TanStack Startをプロダクション環境で実際に採用されている池内氏をお迎えし、Next.js経験者の視点からTanStack系ライブラリ・TanStack Startの実際を紐解きます。 前半のLTでは、まず寺嶋氏よりTanStack Startの全体像やViteエコシステムにおけるポジション、Next.jsとの比較を交えた概要を解説いただきます。続いて池内氏より、TanStack Startプロダクトにおける実践的な側面(デプロイ環境、認証基盤、データベース連携など)について、現時点での整備状況をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、お二人を交え、チーム開発での採用やAIコーディングとの親和性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 TanStackが気になり始めた方から、Next.jsからの移行を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年4月9日(木)19:00~20:00

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