募集背景

SalesNowは、1,400万件以上・80億レコードの企業データ基盤を持つデータAIカンパニーです。
日本では人口減少により、2050年までに生産年齢人口が約30%減少すると言われています。この構造問題を解決するためには、一人あたりの生産性を大きく引き上げる必要があります。

私たちが見ている市場は、単なるソフトウェア予算ではありません。国内3,400万人のホワイトカラーが生み出す人件費100兆円超の市場——AIとデータで業務そのものを効率化・代替できるほど、市場規模は大きく広がっています。
まず最初の領域として、法人間の営業・取引プロセスに切り込んでいます。
すでにLINEヤフー、ヤマト運輸、パーソルキャリア、パナソニックなどの大手企業に導入されています。

そして今、Data API / MCP Server / AI Agentへとプロダクトを拡張し、営業領域を起点に「労働のOS」を作り替えるフェーズに入っています。
シリーズB目前、累計調達6.5億円。企業データインフラNo.1を目指しています。

＜シニアデータエンジニアポジションについて＞
SalesNowの競争優位の源泉は、4層アーキテクチャの最下層——Dataレイヤーです。1,400万件超・80億レコードの企業データを日次230万件更新し、独自のデータ収集・統合・品質管理パイプラインを運用しています。数十TBに及ぶデータ基盤の設計・運用をリードし、日本No.1のデータ品質を技術で実現するシニアエンジニアを求めています。

お任せしたい業務内容

・数十TB規模の企業データ基盤のアーキテクチャ設計・最適化
・日次230万件更新のデータ収集パイプラインの設計・運用・改善
・Spark on Databricksを活用した大規模データ処理・変換の設計
・データ品質管理基盤の設計・構築
・Elasticsearch / OpenSearchの検索インデックス設計・チューニング
・データチームのテクニカルリード・メンバーの技術的メンタリング

技術スタック・開発環境

▼ 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（MAX）, 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

▼AI駆動開発体制
SalesNowでは、AIは「速く書くための道具」ではなく、開発プロセスそのものを再設計する前提技術と位置づけています。エンジニアが集中すべきは設計・判断・品質責任。実装の初稿生成や定型レビューはAIに委譲し、本質的な仕事に時間を使える環境を整えています。

・Claude Code（MAX）・Cursor・GitHub Copilotを全員が使用
・CodeRabbitによるPRレビューの自動化
・n8nによるAIフロー構築
・全社員にClaude Code有料プランを会社負担で提供
・全社員に月数万円規模のAI利用予算を確保

ポジションの魅力

① 数十TBの企業データ基盤を、アーキテクチャレベルで設計する

1,400万件超・80億レコード・日次230万件更新——この規模のデータ基盤を設計・運用できる環境は、国内でも限られます。Aurora PostgreSQL / Spark on Databricks / S3を組み合わせたアーキテクチャを、データ量とプロダクト要件の変化に合わせて進化させ続ける。スケールの大きさと設計の深さを両立できるポジションです。

② 「データの品質 = プロダクトの品質」。4層アーキテクチャの土台を支える

SalesNowの4層構造（Data / AI / Agent / Interface）は、最下層のDataレイヤーの品質がすべてを規定します。データが正確であるほどAIの出力精度が上がり、Agentの自動化品質が向上する。日本No.1のデータ品質を実現することが、プロダクト全体の競争優位を支えることになります。

③ LLM × データ品質管理の最先端を実践する

LLM as a Judgeを活用した数十万件規模のデータ品質チェック自動化など、従来のルールベースでは到達できなかった品質管理の手法を設計・実装できます。

※活用内容は時期・チームにより変動します。詳細は面接にてご確認ください。
※SalesNowの事業・プロダクト・組織の雰囲気については、
採用サイトでも詳しくご紹介しています。ぜひご覧ください。
https://recruit.salesnow.co.jp/?utm_source=herp

・データエンジニアリングの実務経験5年以上
・大規模データ処理基盤の設計・運用経験
・Python / SQLを用いたデータパイプラインの構築・運用経験

・Databricks / AWS Analytics系サービスの設計・運用経験
・Elasticsearch / OpenSearchの設計・チューニング経験
・LLMを活用したデータ品質管理・データクレンジングの経験

・SalesNowのミッション・バリュー、そして行動指針『AI NATIVE』に共感し、AIを活用して価値を創出できる方
・新しい技術を自ら試し、前提を疑い、本質的な設計判断ができる方
・データの品質に対して妥協せず、仕組みで品質を担保できる方

※詳しくはカルチャーデックをご覧ください。
https://speakerdeck.com/salesnow/culture-deck