株式会社SalesNow - 80億レコードの企業データベースを開発するスタートアップ
1,600万件超の法人・組織データを、画面・API・MCP・カスタムAIエージェントで届けるデータインフラ。BtoBの仕事の進め方を組み替えます。
【ミッション】 1,600万件超の法人・組織データを届ける画面・Data API(ベータ版)・SalesNow MCPの技術設計をリードし、顧客企業の1人が生み出せる価値を引き上げることです。設計・実装・レビューの流れもAI前提で組み替え、エンジニアが品質に責任を持ちながら、より多くの顧客課題を解決できる開発組織をつくります。 【お任せしたい業務内容】 ビジネス職のメンバーやプロダクトマネージャーと連携し、『SalesNow』の設計・開発・運用を担います。 ・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・技術選定・設計レビュー ・Data → AI → Agent → Interface の4層構造を横断した技術的意思決定 ・Data API、SalesNow MCPをはじめとするAIエージェント向けのInterfaceなど、提供形態ごとの技術設計 ・経営陣とプロダクト戦略・長期的な技術課題・開発組織の構築を議論し、技術ロードマップと開発組織の戦略を策定する ・エンジニアチームの技術的なメンタリングとコードレビュー ・プロダクトのUI/UXの持続的な改善と運用設計 ・開発プロセスの改善、開発組織の強化・運営。Claude Code・Codex・Cursor・CodeRabbitを組み合わせた開発フローを設計し、チーム全体に広げることも含みます 【いま取り組んでいる課題の例】 ・2,800行のモデル層を、稼働を止めずに段階的に分解する。循環インポートとレイヤー境界の曖昧さを、4フェーズで解消する計画です。Strangler Fig・Feature Flag・APIバージョニングを使い、後方互換を保ちます。障害対応と並行して進めます ・1億件規模の検索基盤で、データの取得と投入を設計し直し、フルリインデックスの時間を縮める。全文検索基盤はOpenSearchで約1.05億ドキュメント・約460GBあり、改善の候補は取得側のDBクエリと投入処理です ※従事すべき業務の変更の範囲:有り
募集背景
プロダクトは、80億レコードの企業データ基盤の上に、Data → AI → Agent → Interface の4層で構成しています。 同じデータを、人が使う画面、Salesforce・HubSpotとの連携、Data API、SalesNow MCPへと届け分けるなかで、アーキテクチャの複雑さと事業のスピードが同時に上がっています。 実装の初稿やレビューの一次チェックにAIを使うことで、1人のエンジニアが出せる実装量は大きく増えました。そのぶん成果を分けるのは、何をどう作るかを決める設計と、AIの出力を採るか捨てるかを決めるレビューの質です。
概要
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。働き手が減る日本で、1人が生み出せる価値をどこまで増やせるか。 企業データとAIで、BtoBの仕事の進め方そのものを組み替えることが、SalesNowの事業です。 その土台が、1,600万件超の法人・組織データベースです。企業・組織・拠点・部署までをユニークに構造化し、レコード数は80億。企業データベース収録件数No.1です(2025年10月期・日本マーケティングリサーチ機構調べ)。 この規模と粒度は、Webを集めるだけでは組み上がりません。独自の収集網「SalesNow Data Network」は3つのルートでできています。1つめは、Web情報をAIで日次更新するデジタルの基盤です。 2つめは、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によるアナログな収集で、実地調査から紙の資料の読み取りまで、検索では出てこない情報を取りに行きます。 3つめは、月間700万PVの自社メディア(企業版Wikipedia)に集まるユーザー投稿で、このユーザーのネットワークもアナログな収集の一部を担います。 性質の違う3つのルートから来るデータを、画面でもAPIでも矛盾なく1つのデータとして返す。その整合をどう設計するかが、このポジションで解く問いです。 独自のJCコードは、本社・工場・支社支店・店舗まで拠点ごとに一意のIDを振る体系で、多拠点やグループ会社を正確に串刺しできます。組織図、750万件超の部署連絡先、付与できる情報は50項目を超えます。 企業・拠点・部署の関係を画面とAPIでどう表現するかを設計し、複雑なデータを使いやすいプロダクトに変えるところまでを担います。
この仕事で得られるもの
【① 経営陣と直接議論し、プロダクトの方向性を技術で定義する】 ボードメンバーやビジネス職のメンバーとは、ほぼ毎週議論する機会があります。これまで経営陣が担ってきた技術的な意思決定を、専任でリードします。なぜその機能をいま作るのかを経営陣と議論し、技術ロードマップに落とし込むところから担えます。 大手企業の使い方を知るビジネス職と、どの技術選定・UI改善が顧客の成果に効くかを直接詰められます。 【② 人とAIの両方が使うプロダクトを、稼働を止めずに組み替える】 全文検索基盤はOpenSearchで約1.05億ドキュメント・約460GBあります。 80億レコードのデータ基盤から、画面・CRM連携・Data API(ベータ版)・SalesNow MCPを通じて、人とAIエージェントの両方にデータを届ける設計を担います。 本社から店舗まで拠点ごとに一意のIDを振るJCコードを使い、提供形態が変わっても企業・拠点の対応関係と正確さを保つ責任は、あなたが持ちます。 この規模を、稼働を止めずに組み替えます。2,800行のモデル層の分解をリードし、後方互換を保つレイヤー境界と移行順序を自ら設計して循環インポートを解消します。
勤務地
【勤務地詳細】 勤務地:渋谷オフィス(リモートワーク可) プロダクト職はフルリモート勤務(東京近郊:月1回の出社推奨日あり/地方在住:年1〜2回の全社イベント出席のみ) ※就業場所の変更の範囲:無し フルフレックスタイム制(コアタイムなし) 1日の標準労働時間:8時間 試用期間:あり(3ヶ月) SlackやGoogle Meetを中心としたオンラインコミュニケーション 完全週休2日制(土日祝) 介護休業 【アクセス】 公共交通機関全般
待遇・福利厚生
【各種手当】 ・交通費全額支給(地方在住者の全社イベント出席時は宿泊費も全額支給) ・読書支援手当(上限5,000円/月) ・スキルアップ・生産性向上支援(上限10,000円/月) ・飲みニケーション手当 ・リファラル採用手当 ・残業手当 【健康・安心サポート】 ・社会保険完備(健康保険・厚生年金・労災保険・雇用保険) ・ベビーシッター補助制度 ・人間ドック(隔年/40歳以上対象) 【その他】 ・ストックオプション制度 ・AIツールへの支出は、1人あたり月平均10万円以上(会社負担)
休日・休暇
・完全週休2日制(土日祝) ・年末年始休暇 ・夏季休暇 ・有給休暇(入社6ヶ月後10日付与、最大20日まで繰り越し可) ・female休暇(年5日) ・慶弔休暇 ・産前産後休暇・育児休業 ・介護休業
AIを前提にした働き方
・AIツールへの支出は、1人あたり月平均10万円以上です(会社負担)。目的と予算を合意したうえで、使うモデルと検証方法を自分で選び、開発フローを組み替えられます ・Claude・Geminiは全員が使えます。Codexも併用し、用途でモデルを使い分けます ・Claude Code・Cursor・GitHub Copilotで実装の初稿をつくり、CodeRabbitをPRレビューの一次チェックに使います ・n8nでAIを組み込んだ処理の流れを構築しています。Webアプリの実装に加え、AIを使う工程のつなぎ方まで設計し、チームの開発フローに広げるのも、この職種の仕事です ・複数のLLMにレビューを依頼し、エンジニアが指摘を実データとログで確かめて採否を決めます ・成果物はGitHubで管理します。AIへの指示書もPRレビューの対象にし、自分が設計した開発の進め方をチームで検証・改善できます
利用するツール・技術
【技術スタック】 ・言語: Python(FastAPI), TypeScript(Next.js), SQL ・ミドルウェア: PostgreSQL, Elasticsearch / OpenSearch ・インフラ: AWS, GCP, Fastly ・データ: Scrapy, Airflow, Spark on Databricks, S3, Aurora PostgreSQL ・AI/LLM: Amazon Bedrock, Azure OpenAI, Claude, Gemini ・開発ツール: Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, CodeRabbit, n8n ・デザイン: Figma ・コミュニケーション: Slack, GitHub, Notion, Asana, Google Workspace 【開発の進め方】 スクラム開発をベースとしたアジャイル開発です。ミッションごとにスクラムチームを編成し、デイリースクラム・スプリントプランニング・スプリントレビュー・ポストモーテムを実施しています。
ポジションの魅力(続き)
ナショナルクライアントを含む大手企業への導入実績があるプロダクトで設計から移行までやり遂げた実績は、アーキテクトとしてのキャリアに残ります。 【③ AI駆動開発の進め方を、自分で設計する】 直近30日でマージされたPRは2,229本です(2026年9月12日時点・298リポジトリの実測)。AIへの指示書もコードと同じ手続きでPRレビューします。AIで実装量が増えた一方で、人のレビュー体制はまだ追いついていません。 どこまでをAIに下書きさせ、どこで人が判断するか。その線引きとレビューの基準を自分で設計し、チームに定着させる経験を積めます。 【④ 目的と予算を合意したら、進め方は自分で決める】 AIツールには、1人あたり月平均10万円以上を実際に使っています。合意した目的と予算のもとで、どのモデルで何を検証するかは、あなたが決めます。設計案を複数のモデルで試し、実データとログで比べてから採る。
SalesNowについて(続き)
業種も大業界30件〜/小業界400件〜/事業内容3,000件〜の3層で持っています。拠点ごとのIDと3層の業種を掛け合わせ、1億件規模でも応答速度を保てる検索・APIを設計します。 インデックスの持ち方からAPIの返し方までを自分で決め、データの粒度と応答速度を両立させる判断を担います。 AIの出力の品質は、参照するデータの品質で決まります。SalesNowは、AIと営業システムにデータを供給する、AI時代の企業データインフラです。 このデータを、企業データベース『SalesNow』の画面、Salesforce・HubSpot・kintoneとの連携、Data API(ベータ版)、Claude・CursorなどのAIエージェントから直接使えるSalesNow MCPで届けています。 営業戦略コンサルティング、データ基盤の構築、AI実装、営業BPOまで一社で提供しています。顧客の業務を知るビジネス職と直接議論し、現場の課題を画面・APIの設計に落とし込めます。
募集背景(続き)
これまで経営陣が担ってきた技術的な意思決定を専任でリードし、AI駆動の開発の進め方そのものを設計できるエンジニアを募集します。
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