名前

携帯キャリアメールは非推奨です。携帯キャリアメールを登録した場合、通知メール等が迷惑メールと誤認されて届かない可能性があります。

メールアドレス

現所属

生年月日

最終学歴

電話番号

経歴

ポートフォリオサイトやSNSアカウントなど、ご自身に関するWebサイトのURLをご記載ください。

リンク

応募先へのメッセージ

履歴書

職務経歴書

その他のファイル

Số năm kinh nghiệm làm việc với Python

Số năm kinh nghiệm làm việc với SQL và cơ sở dữ liệu

Khối lượng xấp xỉ mỗi ngày và pipeline đó dùng để làm gì. Ví dụ: 500.000 bản ghi/ngày

Pipeline hoặc tập dữ liệu lớn nhất bạn từng làm

Mô tả ngắn: vấn đề là gì, bạn giải quyết thế nào, kết quả ra sao

Vấn đề kỹ thuật khó nhất bạn từng giải quyết

Ví dụ: Airflow, dbt, Spark, Kafka, Elasticsearch

Các công cụ và framework dữ liệu bạn đã dùng

Cấp JLPT nếu có. Không bắt buộc phải biết tiếng Nhật

Trình độ tiếng Nhật

Trả lời Có hoặc Không. Nếu có điều kiện, vui lòng ghi rõ

Bạn có thể làm việc toàn thời gian (40 giờ/tuần) mà không làm công việc khác song song không?

Mức lương hiện tại mỗi tháng

Mức lương mong muốn mỗi tháng

Thời gian sớm nhất bạn có thể bắt đầu làm việc

Tài khoản GitHub

35_【Vietnam】Web Full-stack Engineer（フルリモート）

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で組み替える会社です。

土台は、AI時代の企業データインフラ「SalesNow」。1,600万件超の法人・組織データベース（80億レコード）を、画面・API・MCP・AIワークフロー・カスタムAIエージェントで届けています。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）。

Webに出ていない膨大なアナログ・クローズドな情報は、数万人規模の調査網と社内の体制、自社メディアのユーザー投稿から集めています。2026年3月にカスタムAIエージェント、4月にMCPサーバーの提供を開始しました。

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。

## Về SalesNow
SalesNow đặt ra sứ mệnh「誰もが活躍できる仕組みをつくる。」(Tạo ra cơ chế để ai cũng có thể phát huy năng lực), và chúng tôi đang theo đuổi thử thách thay đổi tận gốc cách con người làm việc. Lực lượng lao động Nhật Bản đang thu hẹp, nên câu hỏi đặt ra là mỗi người có thể tạo ra thêm bao nhiêu giá trị. SalesNow trả lời câu hỏi đó bằng cách tái thiết kế cách làm việc giữa doanh nghiệp với doanh nghiệp, dựa trên dữ liệu doanh nghiệp và AI.
Nền tảng của chúng tôi là cơ sở dữ liệu hơn 16 triệu bản ghi doanh nghiệp và tổ chức, được cấu trúc hóa riêng biệt đến từng doanh nghiệp, tổ chức, chi nhánh và phòng ban. Hạ tầng dữ liệu phía sau lưu trữ 8 tỷ bản ghi. SalesNow đứng số 1 về số lượng bản ghi trong cơ sở dữ liệu doanh nghiệp (企業データベース収録件数No.1; kỳ kết thúc tháng 10/2025; do Japan Marketing Research Organization / 日本マーケティングリサーチ機構 khảo sát).

## Vì sao có vị trí này
Thời kỳ doanh thu tăng theo số lượng nhân sự đã kết thúc. Phần giá trị mà mỗi người tạo ra ngày càng đến từ việc làm việc cùng AI. Để AI thực sự hỗ trợ con người đưa ra quyết định tốt, cần có dữ liệu chính xác. Và con người chỉ khai thác được dữ liệu đó khi sản phẩm giúp họ tìm, hiểu và kiểm chứng nó một cách dễ dàng.
SalesNow đang mở rộng cách đưa dữ liệu doanh nghiệp đến khách hàng: từ màn hình ứng dụng web và tích hợp Salesforce, HubSpot đến Data API (bản beta) và SalesNow MCP. Càng nhiều kênh, việc thiết kế để cùng một dữ liệu luôn được trả về chính xác và nhanh, dù gọi từ màn hình, API hay AI agent, càng trở nên then chốt. Chúng tôi đang tuyển Web Full-stack Engineer đảm nhận trọn vẹn một mảng, từ thiết kế dữ liệu, backend, frontend cho đến vận hành. Sau khi thống nhất mục tiêu và ngân sách với PdM và ban lãnh đạo, bạn chủ động lựa chọn công nghệ và thiết kế.
SalesNow đang tiến gần đến vòng Series B, và chúng tôi đặt mục tiêu tăng ARR trên mỗi nhân viên lên gấp 10 lần trong 3 năm, tính từ tháng 11/2025. Hướng tới mục tiêu đó, chính các engineer đang thay đổi cách triển khai và review, để mỗi người tự đi được từ thiết kế đến release trên một phạm vi ngày càng rộng. Vì vậy, vị trí này cần một người làm chủ được cả backend lẫn frontend.
### Đội ngũ tại Việt Nam
Hiện đã có 3 thành viên người Việt đang làm việc cùng chúng tôi, và chúng tôi dự định tuyển thêm 5–10 người nữa. Bạn gia nhập một đội ngũ đã có sẵn quy trình phối hợp xuyên ngôn ngữ, và góp phần định hình cách làm việc của đội ngũ tại Việt Nam khi đội ngũ mở rộng.

## Bạn sẽ xây dựng gì
Phối hợp với PdM, bạn đảm nhận thiết kế, phát triển và vận hành SalesNow. Mảng phụ trách chính được quyết định dựa trên năng lực, kinh nghiệm, định hướng của bạn và tình hình kinh doanh, trong số các mảng sau:
- Ứng dụng web SalesNow, nơi khách hàng tìm doanh nghiệp mục tiêu và nắm bắt thời điểm tiếp cận. Bạn cải thiện cả hiệu năng tìm kiếm lẫn UI/UX, và thiết kế cách vận hành để những cải tiến đó được duy trì lâu dài
- Các tính năng dùng LLM trong sản phẩm: tóm tắt, trích xuất, gợi ý, cũng như tính năng tìm hiểu và sắp xếp thông tin doanh nghiệp để chuẩn bị cho buổi thương thảo
- Giao diện để con người kiểm chứng và chỉnh sửa kết quả do AI tạo ra. Con người đặt giả thuyết và ra quyết định, phần chuẩn bị được AI hỗ trợ. Ranh giới đó hiện lên trên màn hình như thế nào là phần bạn thiết kế
- Backend và nền tảng dữ liệu doanh nghiệp quy mô lớn (PostgreSQL, Elasticsearch, DynamoDB, S3, Databricks, n8n, LLM), cùng việc tinh chỉnh hiệu năng và database cho lượng truy cập cao và dữ liệu lớn
- Thiết kế để dữ liệu doanh nghiệp cần thiết được trả về chính xác và nhanh qua màn hình, Data API và SalesNow MCP, phù hợp với cách dùng của từng kênh
- Lựa chọn công nghệ, thiết kế kiến trúc và triển khai
- Cải thiện quy trình phát triển dựa trên Claude Code, Cursor và CodeRabbit, và cùng xây dựng tổ chức phát triển
- Tùy kinh nghiệm, trao đổi trực tiếp với ban lãnh đạo (CEO, COO) về các bài toán kỹ thuật dài hạn và chiến lược của tổ chức phát triển

## Thách thức kỹ thuật
### Bài toán chúng tôi đang giải
- Rút ngắn thời gian full reindex của hạ tầng tìm kiếm quy mô 100 triệu tài liệu bằng cách thiết kế lại khâu lấy và nạp dữ liệu. Hạ tầng tìm kiếm toàn văn chạy trên OpenSearch với khoảng 105 triệu tài liệu, khoảng 460 GB, tìm kiếm xuyên suốt doanh nghiệp, chi nhánh và phòng ban. Các chỉ số tải vẫn còn dư địa; chúng tôi đang xem xét truy vấn DB phía lấy dữ liệu và khâu nạp dữ liệu như những điểm có thể cải thiện
- Tách nhỏ model layer 2.800 dòng theo từng bước mà không dừng hệ thống. Bạn gỡ các circular import và ranh giới layer chưa rõ ràng bằng Strangler Fig, Feature Flag và API versioning, trong khi vẫn giữ tương thích ngược
### Kiểm chứng bằng dữ liệu thực
Cải thiện về hiệu năng tìm kiếm và chất lượng dữ liệu đều được kiểm chứng bằng dữ liệu thực và log. Review từ nhiều LLM cũng vậy: bạn đối chiếu từng góp ý với dữ liệu và log trước khi quyết định áp dụng hay không.
### Phạm vi công việc
Phạm vi thay đổi công việc đảm nhận: Có

## Cách chúng tôi làm việc với AI
- Mọi người đều dùng được Claude và Gemini, và chúng tôi cũng dùng Codex. Bạn tự chọn model phù hợp với từng công việc
- Chi tiêu cho công cụ AI trung bình trên 16 triệu VND (khoảng 100.000 yên) mỗi người mỗi tháng, do công ty chi trả
- AI được đưa vào xuyên suốt quy trình phát triển, từ bản nháp đầu tiên của code đến vòng kiểm tra đầu tiên khi review pull request. CodeRabbit thực hiện vòng review đầu tiên; còn thiết kế cái gì, thiết kế thế nào và thiết kế đó có giải được bài toán hay không là do engineer quyết định
- Có thành viên chạy song song nhiều phiên Claude Code và một mình đi trọn từ tìm hiểu, triển khai, kiểm chứng đến release
- Chúng tôi nhờ nhiều LLM review công việc, còn con người kiểm tra căn cứ và quyết định áp dụng hay không
- Các chỉ dẫn viết cho AI cũng được review qua pull request giống như code. Các sản phẩm công việc được quản lý trên GitHub
- Sau khi thống nhất mục tiêu và ngân sách, người phụ trách tự quyết định cách tiến hành: phần nào xử lý bằng AI, phần nào con người phán đoán, và dùng công cụ nào
- Mọi vị trí đều được kỳ vọng tự tái thiết kế công việc của mình bằng AI. Ban lãnh đạo của chúng tôi cũng viết code, nên các thảo luận kỹ thuật đi thẳng đến quyết định
- Trên toàn công ty, 2.229 pull request đã được merge trong 30 ngày tính đến ngày 12/9/2026. Giữa rất nhiều thay đổi diễn ra song song, bạn tự thiết kế quy trình vừa giữ được tốc độ triển khai, vừa kiểm chứng được chất lượng

## Công nghệ sử dụng
- Ngôn ngữ: Python (FastAPI), TypeScript (Next.js), SQL
- Middleware: PostgreSQL, công cụ tìm kiếm toàn văn (Elasticsearch / OpenSearch)
- Nền tảng dữ liệu: DynamoDB, S3, Databricks, n8n
- Hạ tầng: AWS, GCP, Fastly
- Thiết kế: Figma
- Môi trường phát triển với AI: Claude Code, Codex, Cursor, CodeRabbit, Claude, ChatGPT, Gemini, Azure OpenAI
- Công cụ nội bộ: Slack, GitHub, Notion, Asana, Figma, Google Workspace

## Làm việc xuyên ngôn ngữ
- Không cần tiếng Nhật. Ngôn ngữ làm việc của đội engineering là tiếng Anh: code, pull request, tài liệu kỹ thuật và standup
- Công việc được giao kèm PRD. Hai bên thống nhất yêu cầu và thời hạn trước khi bắt đầu, để bạn dồn thời gian cho thiết kế và code
- GitHub, Notion và Slack đều có bản dịch. Pull request, tài liệu và trao đổi hằng ngày đều đi qua công cụ dịch, nên bạn theo kịp mọi cuộc thảo luận mà không cần tiếng Nhật
- Quyết định thiết kế được ghi lại bằng văn bản trên GitHub, Notion và Slack, kể cả những phương án đã cân nhắc nhưng không chọn và lý do. Ai cũng có thể lần lại bối cảnh về sau, nên chất lượng của văn bản bạn viết cũng là một phần chất lượng công việc
- Công cụ dịch AI do công ty chi trả. Các thành viên không nói tiếng Nhật trao đổi công việc với đồng nghiệp người Nhật qua phiên dịch đồng thời bằng AI, và buổi phỏng vấn cũng diễn ra theo cách này

## Vì sao nên tham gia
- Trực tiếp phát triển sản phẩm do chính một công ty AI Nhật Bản tự xây dựng. Vị trí này thuộc đội phát triển sản phẩm SalesNow. Phối hợp với PdM, sau khi thống nhất mục tiêu và ngân sách, bạn chủ động lựa chọn công nghệ và thiết kế, trên một sản phẩm đã được nhiều doanh nghiệp lớn và công ty niêm yết tại Nhật Bản triển khai
- Chi tiêu cho công cụ AI trung bình trên 16 triệu VND (khoảng 100.000 yên) mỗi người mỗi tháng, do công ty chi trả. Claude, Gemini và Codex đều có sẵn. Bạn có thể so sánh nhiều model và chọn model cùng cách triển khai phù hợp nhất cho việc tóm tắt, trích xuất trên dữ liệu doanh nghiệp, chi nhánh và phòng ban
- Làm việc 100% từ xa ngay tại Việt Nam. Từ TP. Hồ Chí Minh, Hà Nội, Đà Nẵng hay bất kỳ nơi nào có internet ổn định, bạn làm chủ những phần cốt lõi của sản phẩm phục vụ doanh nghiệp Nhật Bản

Trong 2–3 năm tới, biết dùng AI sẽ là điều hiển nhiên. Khác biệt nằm ở việc bạn có thể thiết kế công việc và tổ chức lấy AI làm điểm xuất phát hay không. Ở SalesNow, đó là điều chúng tôi làm mỗi ngày.

## Quy trình tuyển dụng
1. Xét hồ sơ (CV)
1. Phỏng vấn online (khoảng 30 phút) về sản phẩm bạn đã xây dựng và cách bạn làm việc
1. Ngày tuyển chọn (1 ngày): được sắp xếp trong vòng 1–2 ngày sau khi bạn vượt qua vòng phỏng vấn. Bạn làm bài tập full-stack theo tình huống thực tế từ 8:00 đến 17:00 giờ Việt Nam. Đề bài được gửi qua email lúc bắt đầu, và bạn nộp sản phẩm vào nơi chúng tôi chỉ định chậm nhất lúc 17:00 giờ Việt Nam
1. Offer
Thời gian dự kiến: 2–3 tuần từ khi ứng tuyển đến khi nhận offer

## Cơ hội bình đẳng
Chúng tôi là nhà tuyển dụng bình đẳng và đánh giá ứng viên dựa trên kỹ năng, kinh nghiệm và tiềm năng, bất kể quốc tịch, giới tính, tuổi tác hay xuất thân.

## Liên kết tham khảo
- Phỏng vấn một engineer trong đội, người vào công ty từ vị trí thực tập sinh và hiện phát triển SalesNow MCP và API (tiếng Nhật): https://note.com/salesnow/n/na813feacc9cb
- Culture deck (tiếng Nhật): https://speakerdeck.com/salesnow/culture-deck

35_【Vietnam】Web Full-stack Engineer（フルリモート） 応募フォーム

35_【Vietnam】Web Full-stack Engineer（フルリモート）応募フォーム