VS Company Deck for Engineer

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1. Company Deck for Engineer As of 07.2026
2. PRODUCTS ENGINEER AI時代に、 「コードの書き⼿」で 終わらないキャリアを。 「モノ（機能開発）」ではなく「コト（顧客価値）」に向き合い、顧客の笑顔までコミットする
3. PRODUCTS BtoBtoEtoCで描く、エンドユーザーの利益までを追求するプロダクト設計 主力サービス『STAFF START』は、膨大な顧客データをもとに店舗ス タッフの業務と貢献をDX化し、その成果を可視化して報酬・働きが いへとつなげるEX（Employee Experience）プラットフォーム です。 対象BtoBtoE（店舗スタッフ）toC（お客様）という特性上、エンドユー ザーの利益まで見据えたプロダクト開発 をチームの共通言語と し、設計に臨みます。加えて、巨大なアクセスと数十億レコードに 及ぶDBを前に、スケーラビリティと現場が求めるリリーススピード のシビアなバランスに挑むタフさを養います。 ※過去最高実績を記載
4. SCALE 120億 ⽉間アクセス数 BtoC‧BtoBを含む巨⼤トラフィック 700TB+ 毎月のデータ通信量 高速応答とリアルタイム集計 国内屈指のメガトラフィック環境
5. ARCHITECTURE 外部サービスや各社ECサイト、多様な購買データとの連携など、バックエンドは泥臭くも挑戦的なドメインロジック の連続です。 1 複雑なドメインを、整理された設計で捌く 30.2万スタッフ×数⼗億レコードのEC‧SNS‧店舗の複雑なドメインデータを整理 整理されたドメインデータをもとに⾼スケーラブルな構成を設計‧実装する 120億アクセスを⽀えるデータ基盤 ⽉間120億リクエスト‧700TB+のトラフィック下でのAurora/DynamoDBチューニング、RedshiftによるリアルタイムBIと 集計パイプラインの設計‧運⽤ AIを開発‧サービス機能の中核に組み込む 開発環境においてGitHub Copilot / Claude Code / Azure OpenAI / Gemini を実戦投⼊済み。またサービス機能においては LLM APIを統合し、接客アドバイス‧コーデ⽣成など新機能を常に実装 ドメインの複雑性を洗練された設計へ 2 3
6. TECH STACK Go Ruby TypeScript React Swift Kotlin インフラ‧データベース‧認証‧CI AWS Aurora Redshift DynamoDB Auth0 GitHub Actions コミュニケーションツール GitHub Figma Confluence Slack Jira Miro AIツール GitHub Copilot Claude Gemini OpenAI 開発環境
7. AI IN DEVELOPMENT GitHub Copilot Coding Agent 1 リファクタリング 2 テストケースの追加‧ 修正 3 ソースコードのレ ビュー Claude Code 1 UIモック作成 2 モックで合意後のUI実 装 3 バックエンド実装‧新 規機能追加 Azure OpenAI 1 コーディネート投稿で のコメント⾃動⽣成 Gemini 1 ソースコードレビュー 1 店舗での接客アドバイ ス スタッフ投稿内容の分 析 4 2 開発現場で活⽤ サービス機能で活⽤ オンライン接客アドバ イス 3 ドメインの複雑性を洗練された設計へ
8. ENGINEER MINDSET 01 顧客価値の追求 仕様書をロジック化して終了ではあ りません。店舗スタッフの売上向上 やインセンティブ獲得、さらには笑 顔になるまでを考慮した「プロダク トマネジメント領域」へ踏み込む姿 勢を歓迎します。 02 領域を越える「⼿触り感」 「それはバックエンドの担当外」と 線を引かない。フロントやアプリ、 さらには⼼地よいUI/UX体験のために バックエンドデータをどう構成すべ きか、地続きで提案できる⼈を求め ています。 03 AI時代を牽引する開発⽂化 ⽣成AIやLLM APIの組み込みによるプ ロダクト進化に加え、開発チーム全 体のAI活⽤を推進。圧倒的に強固な アウトプット品質のチームを⾃発的 に醸成する姿勢を⼤切にしていま す。 エンジニアに求める 3つの姿勢
9. 店舗スタッフの活躍機会を創出‧サポートし”好き”を全⼒で応援 PRODUCT ECOSYSTEM
10. ⽐較項⽬ ⼀般的な分業型‧メガベンチャー等 バニッシュ‧スタンダード エンジニアの役割 PdMが定義した仕様書の通りに実装する 「なぜ作るのか」の⽂脈をインストールし、要件定義 まで踏み込む ユーザーとの距離 機能の提供までで閉じる。現場の声が届きにくい スタッフイベント等で直接感謝を受け取れる、圧倒的 に近い距離 AI利活⽤状況 業務効率化や⼈員削減（コストカット）が中⼼ 慎重な導⼊判断をする 「⼈を活かし、可能性を広げる」を前提に、AIをフル に活⽤したプロダクト開発体制（まず試そう精神!!） キャリア価値 コーディング作業の⾃動化が進み、市場価値が相 対的に減少傾向になる 顧客の⼀次情報（定量、定性）をプロダクト価値へ昇 華する「⼀⽣残るプロダクト開発⼒」 ATTRACT POINT 従来の「分業型組織」との決定的な違い
11. MESSAGE “ ⽣成AIの台頭によって、 「綺麗なコードを書く仕事」は⾃動化され、その価値は急激に落ちています。 だからこそ私たちは、⾃らプロダクト設計をリードし、 コトに向き合える⽂化をチームに作ってくれる「プロダクトエンジニア」を求めています。 株式会社バニッシュ・スタンダード 開発チームより モノ（機能）の先、コト（顧客価値）に向き合うエンジニアへ。
12. HIRING & ENTRANCE まずはカジュアルに 話しませんか？ まだ「コトに向かうための体制」は未完成です。どのようにチームをリードし、 AI時代のプロダクトエンジニアを極めていくか、ざっくばらんにお話ししましょう。 現在の開発組織体制等の詳細につきましては、カジュアル⾯談にてご案内いたします。