25_【正社員】シニアデータエンジニア

■募集背景 SalesNow（セールスナウ）は、「生成AI × 大規模データベース」を核に、営業活動の常識を根本から変えるSaaSを開発しています。 1,400万件を超える企業データを収録し、わずか正社員20名規模ながら既にPMFを達成。シリーズB目前の今、国内最大級のAI企業データクラウドとして、さらなる飛躍フェーズに突入しています。 日本では、超高齢化・人口減少が進む中で、限られた人材がより高い生産性を発揮することが求められています。私たちは、AIとデータの力で営業現場の非効率を解消し、企業の成長を支える新たなインフラをつくっています。 開発環境では FastAPI・TypeScript・AWS・Elasticsearch といったモダンな技術スタックを標準採用。さらに Cursor・Claude Code (MAX)・CodeRabbit などのAIツールを活用し、開発をAI駆動で推進しています。導入するツールや開発手法は現場の裁量に委ねられ、メンバーの提案をもとに意思決定される文化が根付いています。 行動指針として『AI NATIVE』を掲げ、AIを前提とした組織設計と開発体制を構築。AIを活用しながらプロダクトの品質とスピードを飛躍的に高めています。自分たちがつくった仕組みが世の中に浸透し、働き方そのものを変えていく──その熱狂を共に体験できることが、SalesNowで働く最大のワクワク感です。 本ポジションでは、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 ■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回のチーム定例（60分） - メンターとの1on1による技術相談 - 週1回の技術勉強会 ■キャリアパス 事業・組織の成長に応じて、多様なキャリアを描けます。 マネジメント志向：データチームマネージャー（育成・体制構築） 技術志向：データサイエンティスト（機械学習・予測モデル活用） 戦略志向：CDO候補（データ戦略設計、経営層との連携） ■本ポジションの魅力 ①創業期のコアメンバーとして参画 シリーズB目前、従業員2倍を目指す拡大フェーズ。役員陣にはナイル元CTOも参画。精鋭チームでコアメンバーとしての経験が積めます。 ②技術的に難易度の高い領域への挑戦 生成AI × 大規模DBという先端領域で、データを価値ある知識へ変換。社会的インパクトの大きい事業づくりに関われます。 ③急成長SaaSの“核”で経験を積める MAU300万超、大手導入多数のプロダクトで、技術選定やアーキテクチャ設計にも関与可能。CTO / VPoE / テックリードへのキャリアも見据えられます。 ④AIツールを駆使した効率的な開発環境 Amazon Bedrock、Claude、Cursorなどの生成AIツールを全員が利用可能。勉強会や1on1を通じてスキルを磨き続けられる環境です。 ■生成AIの活用状況 ▼導入ツール例 Amazon Bedrock / Azure OpenAI Service / Claude / Gemini / CodeRabbit / Cursor / v0 / Dify ▼活用方針 生成AIを「戦略的技術」として位置づけ、プロダクト機能強化と開発生産性向上の両面で組織的に活用しています。 ▼プロダクト機能強化 独自データと生成AIを組み合わせ、新機能開発やデータベース価値の拡張を推進。 ▼開発生産性向上 ・Cursor / Claude Code (MAX)によるペアプログラミング、CodeRabbitAIによるPRレビュー自動化を導入。 ・全フルタイム開発者にAI開発支援ツールを提供しています。 ※活用内容は時期・チームにより変動あり。詳細は面接にてご確認ください。 ■参考記事 ・公式note　https://note.com/salesnow/ ・CEOnote　https://note.com/atsunori_muraoka ・SalesNowテックブログ　https://zenn.dev/p/salesnow_tech


・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）

・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

・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・知識を貪欲に吸収し、事業成長へインパクトを与えるプロダクト開発に挑戦できる方 ・顧客やビジネス職の声を踏まえ、プロダクトを通じて本質的な課題解決を実現できる方 ※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