【地方採用枠】AIネイティブWebエンジニア — 企業データ×AI市場の追い風のど真ん中で、プロダクトの中核を担う｜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）
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
事業内容
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。
仕事内容
【ミッション】 1,600万件超の法人・組織データを前提に、大手企業の業務の現場でAIが正しく動き続けるよう、担当者がプロダクトを成立させることです。AIの出力の質は、参照するデータの質で決まります。そのデータインフラと、それを使う画面の両方を設計できるのがこのポジションです。機能を足すだけでなく、データ設計・アーキテクチャ・評価基盤まで含めて、プロダクト全体を進化させます。 【お任せしたい業務内容】 PdMなどと連携し、『SalesNow』の設計・開発・運用を担います。以下の領域から、適性・経験・志向・事業状況に応じて主担当を決めます。 ・技術選定、アーキテクチャ設計、実装 ・大規模な法人データ基盤の構築・運用（PostgreSQL / Elasticsearch / DynamoDB / S3 / Databricks / n8n / LLM） ・高頻度アクセス・大量データに対応するパフォーマンスチューニング・データベースチューニング ・LLMを用いた要約・抽出・レコメンドや、商談準備のための企業情報の調査・整理機能のプロダクト実装 ・プロダクトのUI/UXの持続的な改善と運用設計 ・AIの出力を人が検証・修正できるUIの設計。人が仮説を立てて判断し、下準備はAIで進める ・Claude Code・Cursor・CodeRabbitを前提とした開発プロセスの改善、開発組織の強化・運営 ・経営陣（CEO・COO）と長期的な技術課題や組織構築について密に議論し、開発組織の戦略を検討する 【いま取り組んでいる課題の例】 ・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、企業・拠点・部署などを横断して引きます。負荷の指標には余裕があり、改善の候補は取得側のDBクエリと投入処理です ・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、Strangler Fig・Feature Flag・APIバージョニングで後方互換を保ちながら解いていきます ※従事すべき業務の変更の範囲：有り 【入社後に取り組む課題の例】 1. 1ヶ月目は、プロダクト、企業データの構造、既存アーキテクチャ、AIを前提にした開発の流れを把握し、小さな機能改善をリリースまで持っていきます 2. 2ヶ月目は、担当領域を持ち、設計から実装、レビュー、リリースまでを自分で回します 3. 3ヶ月目は、データ設計やアーキテクチャに踏み込んだ提案を行い、プロダクトの体験か開発フローのどちらかに、目に見える改善を残します
募集背景
SalesNowは、企業データベース『SalesNow』の画面とSalesforce・HubSpot連携に加え、Data API（ベータ版）・SalesNow MCPへと、企業データの届け方を広げています。 届け方が増えるほど、同じデータを画面・API・AIエージェントのどこから引いても正しく速く返す設計が要になります。担当領域のデータ設計から実装・運用まで、一貫して担うWebエンジニアを募集します。 PdMや経営陣と目的・予算を合意したうえで、技術選定や設計を主体的に進められます。
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。BtoBの仕事の進め方を、企業データとAIで組み替え、1人が生み出せる価値を増やす。それがSalesNowの事業です。 AI時代の企業データインフラをつくっています。企業・組織・拠点・部署までを構造化した1,600万件超の法人・組織データベースを持ち、データ資産は80億レコードに及びます。 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）です。 このデータは、独自の収集網「SalesNow Data Network」の3つのルートから集めています。 Web情報をAIで日次更新する基盤、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、月間700万PVの自社メディアに集まるユーザー投稿。 アナログな収集は実地調査から紙の資料の読み取りまで及び、自社メディアのユーザーネットワークもその一部を担います。この3つを組み合わせ、検索では出てこない組織図や部署の直通番号まで取りにいっています。 独自のJCコードで、本社だけでなく工場・支社支店・店舗まで拠点ごとに一意のIDを振り、多拠点やグループ会社を正確に串刺しできます。 法人番号・社名・住所・電話・URL・メールの多角キーで照合し、15段階の優先度で1社に収斂させる名寄せも、自分たちで設計しています。 このデータ基盤と、人が結果を検証・修正できるUIの両方を手掛けられるので、データの品質を使いやすさにつなげる設計力を磨けます。 顧客は企業データベース『SalesNow』でターゲット企業を特定し、採用の増加・資金調達・拠点の開設といったシグナルからアプローチの時期をつかみます。
この仕事で得られるもの
【① AIを前提に、1人が担える開発の範囲を広げる】 実装の初稿づくりからPRレビューの一次チェックまで、AIを開発の流れに組み込んでいます。何をどう設計するか、その設計で課題を解けるかを決めるのはエンジニアです。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）。 多数の変更が並行する開発現場で、実装の速さと品質の検証を両立させる開発工程を、自分で設計できます。 検索性能やデータ品質の改善は、実データやログで確かめます。複数のLLMから得たレビューも実データやログで検証し、採否を決める工程まで担います。 ヤマト運輸、パナソニック、LINEヤフーなどへの導入実績があるプロダクトで、技術選定から実装・運用まで担えます。1億件規模の検索基盤と、人がAIの出力を検証・修正するUIを手掛け、データの品質・検索性能・使いやすさをつなぐ設計を担えます。 【② 目的と予算を合意したら、進め方は自分で決める】 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。その力を、住む場所を変えずに実務で磨けます。
勤務地
【勤務地詳細】 オフィス：東京都渋谷区桜丘町1-4 渋谷サクラステージ SHIBUYAサイド SHIBUYAタワー7F 雇用形態：正社員 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【交通費・宿泊費全額支給】） ※就業場所の変更の範囲：無し フルフレックスタイム制（10-19時の間にMTG実施／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 【アクセス】 公共交通機関全般
待遇・福利厚生
【各種手当】 ・出社時の交通費全額支給 ・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
応募資格（続き）
【こんな方を求めています】 ・限られた人材が高い生産性を発揮できる状態を技術でつくることに意義を感じ、ボトルネックの改善やプロセスの効率化を楽しめる方 ・新しい技術や知識を積極的に身に付け、生成AIを使って自分の開発の進め方を設計し直すことに挑める方 ・離れて働くチームで情報共有を大切にし、詰まったときや認識がずれたときは自ら声を上げて前に進められる方 ※詳しくはカルチャーデックをご覧ください。
勤務条件（続き）
完全週休2日制（土日祝） 介護休業
利用するツール・技術
【開発環境】 ・言語: Python（FastAPI）, TypeScript（Next.js）, SQL ・ミドルウェア: PostgreSQL / 全文検索エンジン（Elasticsearch / OpenSearch） ・インフラ: AWS, GCP, Fastly ・デザイン: Figma 【AI開発環境】 Claude Code / Codex / Cursor / CodeRabbit / Claude / ChatGPT / Gemini / Azure OpenAI 【社内ツール】 Slack / GitHub / Notion / Asana / Figma / Google Workspace
ポジションの魅力（続き）
技術選定やアーキテクチャは、経営陣と直接議論して決めます。AIで処理する範囲、人が判断する範囲、使うツールも担当者が選びます。経営陣も自分でコードを書くので、技術の議論がそのまま意思決定につながります。 【③ 住む場所で、任せる範囲を決めない】 下積みの期間を前提にしません。経験や志向に応じて担当領域を持ち、地方に住みながら技術選定・アーキテクチャ設計まで担えます。地方在住のメンバーが、すでにプロダクトの中核の設計を担っています。 社員1人あたりARRを3年で10倍にする目標に向けて、開発の進め方そのものを設計する立場に立てます。 【④ 企業データの届け方が広がる時期に、中核を設計する】 企業データの届け方が、画面から Data API・SalesNow MCP へと広がっています。SalesNowには80億レコードのデータ資産があり、JCコードで本社・工場・支社支店・店舗を拠点ごとに識別できます。
SalesNowについて（続き）
この判断を支える検索性能とUIの両方を改善し、企業データを顧客が使いこなせる体験へ変える仕事です。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。
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