仕事内容

＜事業内容＞
当社は「誰もが活躍できる仕組みをつくる。」というミッションのもと、働き方の課題解決に取り組んでいます。
ビジネスの現場には未だにアナログで非効率な業務が多く残り、最適な意思決定が難しい状況が続いています。
中でも、法人営業の現場では「ターゲット企業の選定が属人的」「正しい意思決定のための情報が足りない」「商談機会の創出が効率的に行えない」といった課題を多くの企業が抱えています。
私たちは、高品質なデータと生成AIの力で、誰もが正しい意思決定と最適なアクションを日常的に実行できる環境をつくることを目指し、「SalesNow」の開発を進めています。
SalesNow（セールスナウ）は、圧倒的な情報量をもつ企業データベースと、その活用を支援するUI/UX設計、さらにAIによるナレッジ抽出を組み合わせることで、営業活動のターゲティング、アプローチ、分析といった一連のプロセスを飛躍的に効率化します。
その実現には、膨大なデータを適切に処理し、生成AIによってデータの解釈を手助けすることに加え、大規模データのポテンシャルを最大限引き出すソフトウェアの開発が不可欠です。
直感的かつスムーズにデータを活用できるSaaSアプリケーションの開発を通じて、誰もが迷わず最適なアクションを取れる世界を目指します。
SalesNowは「生成AI × 大規模データベース」という技術的に極めて難易度の高いプロダクト開発領域に挑戦中です。
サービス開始2年ながら、パナソニック、ヤマト運輸、パーソル、JCBなど大手企業での導入多数・無料版のMAU300万突破・累計6.5億円の資金調達を達成するなど、事業は飛躍的な成長を続けています。

＜募集背景＞
データの収集/蓄積/活用まで、データエンジニアリングを一通りご経験されている方を求めています。
また、事業内容に記載の通り、データが肝となるプロダクトを展開しております。
そのため、技術的な経験に加え、「どのようなデータを収集すればユーザー貢献できるのか？」といったようなビジネスサイドの考え方をもてる方「〇を実現したいのであれば、△社の提供するデータを使用すれば良い。」など特定のドメインに詳しい方であれば、なお歓迎です。

＜業務内容＞
『SaaS+Database』サービスを支えるビッグデータ（数十TBオーダー）基盤の構築・改善
以下のいずれか、もしくは複数を対応いただきます。
・Webデータクローリングのためのパイプライン新設や改善
・データのクレンジングやエンリッチメント処理
・データの品質改善を目的とした品質モニタリング環境の構築
・スケーラブルかつコスト効果の高いデータ基盤への改善
・将来的なデータサイエンス活用を踏まえたデータ基盤やデータ品質整備設計
※従事すべき業務の変更の範囲：有り

＜チーム体制＞
PM：1名
シニアデータエンジニア：1名（★ここが今回の募集ポジションです）
データエンジニア：1名
業務委託データエンジニア：2名
インターンデータエンジニア：4名

＜利用するツール・技術 ＞
■データ収集
・Python（Scrapy）
・AWS Fargate for Amazon ECS
・Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
■データストア
・Amazon S3
・Amazon Aurora PostgreSQL
■データトランスフォーム
・Apache Spark on Databricks（PySparkがメイン。一部Scala Spark）
■その他
・GitHub
・Slack
・Notion
・Asana
・Google Workspace

＜開発の進め方＞
チケットをベースにした開発です。
技術力向上やコミュニケーションのために以下のイベントを設置しています。
・週1回 60 分のチーム定例会議
・メンターとの1on1による技術相談
・週1回60分技術勉強会

＜キャリアパス＞
本ポジションでは、まずは実務的なデータエンジニアリングをリードしていただきますが、今後の組織の拡大や事業成長にあわせて、以下のようなキャリアパスを描くことが可能です。

■データチームマネージャー（ピープルマネジメント志向）
データエンジニアやアナリスト、サイエンティストなど複数職種が関わるチームを束ね、プロジェクト推進や育成、体制構築を担っていくポジションです。

■データサイエンティスト（技術志向）
構造化データの活用にとどまらず、機械学習や予測モデルなどを活用し、意思決定にインパクトを与える高度な分析に挑戦いただけます。

■CDO候補（戦略・組織志向）
将来的には、データ戦略全体を担うCDO（Chief Data Officer）として、プロダクト・事業成長の中核を担うキャリアも想定しています。データエンジニアリングにとどまらず、分析・BI・サイエンス領域の戦略設計や、経営層との連携も含めたチャレンジが可能です。

＜本ポジションの魅力＞
①シリーズB目前のスタートアップに創業メンバーとして参画可能
役員にはナイル元CTOが参画。メンバーも管理職経験者が多く、少人数ながらもキャリアあるベテランの精鋭チームが揃いつつあります。
累計6.5億円の資金調達が完了。1年後には従業員数100〜200名を目指す拡大フェーズを経験でき、これから急拡大する会社の初期コアメンバーとして参画できる稀有なポジションです。

②プロダクトはリリースから2年半で、大手企業の導入多数、MAU300万人突破
ナショナルクライアントを含む大手企業（パナソニック、ヤマト運輸、ジェーシービー、パーソル）の導入が多く、顧客満足度の高いプロダクトと確かな営業力で飛躍的な成長を続けています。

③事業ドリブンな組織風土
セールス領域にありがちなビジネスサイドだけが先行するのではなく、プロダクトそれ自体が価値の根源を生み出していることを大事にしています。MVPを創業者2名だけで開発してきたこともあり、エンジニアリングへの理解があります。
事業優先度に伴って開発の優先度も柔軟に変化するなど、ビジネスの成功を目指し一丸となって開発を推進できます。

④生成AI×データベースという技術的に極めて難易度の高い領域への挑戦
急拡大する成長マーケットにて、社会に大きなインパクトを与える事業を作る経験ができます。LLMや機械学習を用いて、膨大なデータ量を価値あるデータに変換し、ソフトウェアに価値反映する領域です。
経営陣と共にプロダクトや組織全体の設計から入っていただくことが可能であり、ユーザーに直接価値が届くプロダクト開発で、ユーザーへの価値提供を実感できます。

⑤技術選定、システムアーキテクチャ、開発プロセス、開発組織などを主導できる
コアメンバーとして、開発全体方針を主導していただけます。経営陣と共にプロダクトや組織全体の設計から入っていただくことが可能です。
ゆくゆくはCTO/VPoE/CxOとしてのパスも用意しています。

必要な経験・スキル

■応募資格（必須）
・SQLとPythonでのデータ処理経験（3年以上）
・パブリッククラウド利用経験（3年以上）

■応募資格（歓迎）
・Apache Spark（PySpark含む）でのデータ処理経験
・AWS Analytics系サービスの利用経験
・Databricks利用経験
・データマネジメント経験
・DataOpsの概念への共感

■求める人物像
・SalesNow のミッション「誰もが活躍できる仕組みをつくる。」に共感をお持ちの方
・バリュー（AIネイティブ・コト志向・最高品質）に共感をお持ちの方
・シリーズB目前のスタートアップならではの疾走感を共に楽しめる方
・技術や知識を積極的に身に付け、技術的挑戦に立ち向かう意欲がある方
・チームメンバーとのコミュニケーションを大切にして、情報共有を行える方
・顧客やビジネス職の声を聞き、フィードバックを積極的に行い、課題を真摯に受け止め、改善に導ける方

詳細は下記カルチャーデックを御覧ください。
https://speakerdeck.com/salesnow/culture-deck

株式会社SalesNowについて

Vision

誰もが活躍できる仕組みをつくる。

世界で最先端の課題である「人口減少」に直面している日本。労働生産性改善は人類の最重要課題となっています。
そして、SalesNowが取り組む領域は2,700兆円を超える「BtoB商取引」が関わる、巨大なマーケットです。この数十年間、BtoB商取引の市場は「アナログで非効率な業務プロセス」を続けてきた領域であり、生産性改善の余白が大いに残っています。
全ての「働き手」に関わるこの課題を、データとテクノロジーを持ち込み、仕組みを根本から変え、プロダクトを届けることで解決します。

事業内容

SalesNowは「誰もが活躍できる仕組みをつくる。」を掲げ、働き方を根本から変える挑戦をしています。

BtoBの仕事の進め方を、企業データとAIで組み替える。その土台が、AI時代の企業データインフラ「SalesNow」です。企業・組織・拠点・部署までをユニークに構造化した1,600万件超の法人・組織データベース、80億レコード。企業データベース収録件数No.1（2025年10月期・日本マーケティングリサーチ機構調べ）。

【検索では出てこない情報を、自分たちで取りに行く】
データは3つのルートで集めています。
・デジタル：Web情報をAIで日次更新する基盤。数百万件規模のタスクを処理します
・人手：数万人規模のデータリサーチャーのパートナーネットワークと社内の体制で、実地調査から紙の資料の読み取りまでアナログに集めます。検索では出てこない情報を取りに行きます
・ユーザー投稿：自社メディア（月間700万PV）に集まるクローズドデータを統合します

こうしてWebに出ていない膨大なアナログ・クローズドな情報が入ります。独自のJCコードで本社・工場・支社支店・店舗を拠点ごとに識別し、組織図と部署の直通番号（部署連絡先750万件超）まで持っています。法人番号・社名・住所・電話・URL・メールの多角キーを15段階の優先度で照合し、1社に収斂させています。

【人とAIが使える形で届ける】
・SalesNow MCP（2026年4月 提供開始）：企業データをMCPサーバーとして提供。Claude・CursorなどのAIエージェントから直接扱えます
・SalesNow カスタムAIエージェント（2026年3月 正式提供開始）：顧客ごとの業務に合わせて組むAIエージェントです。社内で回している仕組みを顧客の環境に移植し、有償で納めています
・AIワークフロー：商談準備のレポート、議事録のSFA登録、リードのスコアリング、BANTの抽出などを、ノーコードで組んだワークフローで実行します。CRM・Slack・Notionと連携します
・Data API（ベータ版）：企業・ニュース・採用・組織の4種別
・SalesNow Lite（2026年3月 正式リリース）
・企業データベース『SalesNow』：条件検索でターゲットを特定し、採用の増加・資金調達・拠点の開設といった企業側の動きから「なぜ今この企業か」をつかみます。Salesforce・HubSpot・kintoneと連携します
・企業データベースメディア『SalesNow DB』も、このデータインフラの一部です

AIの出力の品質は、参照するデータの品質で決まります。人がAIと企業を調べて判断するには、その企業の実態を捉えるデータが要る。決めるのは人で、AIはその準備と整理を支えます。

営業の戦略立案から、データ基盤の構築・利活用、SFA連携やAI実装の開発、オペレーションの代行まで、一社で提供しています。ヤマト運輸、パナソニック、LINEヤフー、SMBC日興証券、パーソルキャリア、JCB、GMOペイメントゲートウェイなどへの導入実績があります。

私たち自身も、AI前提の組織へつくり替えました。目的と予算を合意したあとは、担当者が進め方を決めます。AIで自分の仕事を組み替えることが、職種を問わず必要になります。経営陣も自分でコードを書きます。

2〜3年後、AIを使えることは当たり前になります。差がつくのは、AI前提で組織と業務を設計できるかどうかです。その設計を、これから一緒にやる人を探しています。