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■応募時記入フォーマット
① 応募経路：
② 現在の居住地／日本への移住可否：
③ 就労資格：
※日本国籍または就労制限のない方は「該当なし」とご記入ください
④ 日本語能力（JLPT取得状況・日本語での業務経験の有無）：


※記入例※
① 応募経路：LinkedIn
② 現在の居住地／日本への移住可否：ベトナム在住／内定後移住可能
③ 就労資格：就労ビザ申請予定（移住後）／現在は不要
④ 日本語能力：JLPT N1取得済み（2022年）／日本語での業務経験あり

以下4点について指定フォーマットで日本語でご回答ください。 （Please answer the following four items in Japanese using the specified format below.）

24_【海外人材枠／正社員】バックエンドエンジニア（Backend Engineer）

「誰もが活躍できる仕組みをつくる。」をミッションに掲げ、1,400万件を超える企業データとAIを掛け合わせ、BtoBセールスの意思決定と実行を高度化するSaaSを提供。

■ SalesNow
企業情報の収集・分析からターゲット戦略の設計、営業活動の実行までを一気通貫で支える AI搭載 企業データベースクラウド。
営業のあらゆるシーンで“データ”を起点とした判断と行動を可能にし、属人性や非効率を解消することで、営業生産性の向上と持続的な事業成長を支援します。

■ SalesNow DB
日本全国の企業に関する 500万件以上の企業情報 を収録した企業情報データベース。
ターゲット戦略の策定や市場分析、アライアンス先の選定など、幅広いビジネスシーンで活用されています。

※本ポジションは、日本語での業務が可能な海外籍の方を対象とした募集枠です。
（This position is also open to non-Japanese candidates who are able to work in Japan as full-time employees.）

## 募集背景
SalesNow（セールスナウ）は、営業活動の在り方そのものを変えるプロダクトを開発しています。
営業現場に価値を届け続ける中で、現在は シリーズB目前・事業拡大の次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、一人ひとりの生産性をいかに引き上げるかが、社会全体の重要な課題となっています。
SalesNowはこの課題に対し、AIとデータの力で営業現場の非効率を解消し、「誰もが成果を出せる営業」を実現するインフラをつくってきました。

現在、1,400万件超の企業データを保有し、第三者調査機関の調査において
「企業データベース収録件数 No.1」
「法人網羅率 No.1（日本全国の企業データカバレッジ No.1）」(※)
の2部門を獲得。
すでにSalesNowは、「営業活動に欠かせない存在」として、多くの企業に利用されています。
※2025年10月期 企業データベースにおける市場調査（調査機関：日本マーケティングリサーチ機構）

こうした成長の中で、安定した運用・継続的な機能進化・データ基盤の強化が、次の成長を左右するフェーズに入っています。
現在、プロダクトサイドの人員体制強化を目指しており、シリーズB目前のスタートアップの開発組織で、今後のSalesNowを共に創るメンバーを求めています。
これまで培ってきた経験を活かし、根深い働き方の課題を根本から解決する──
キャリアの集大成となるようなプロダクトと事業を、一緒につくりませんか？

## プロダクト・技術に対する考え方
SalesNowでは、FastAPI・TypeScript・AWS・Elasticsearch などのモダンな技術スタックを標準採用しています。
さらに Cursor・Claude Code（MAX）・CodeRabbit などのAIツールを積極的に活用し、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ており、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。
その熱狂をチーム全員で体験できることが、SalesNowで働く最大のワクワク感です。

## お任せしたい業務内容
『SalesNow』の中核を支えるバックエンド開発を担当いただきます。
※経験や志向に応じて調整します。

・Python（FastAPI）・TypeScript を用いた生成AI・データ活用機能のバックエンド開発
・LLMを活用した新機能の設計・PoC・本番実装
・PdMと連携した仮説立案 → 実装 → ユーザー検証 → 改善 の高速なプロダクト開発
・既存API・データ構造の改善・リファクタリング
・大量データを扱う機能のパフォーマンス改善

## 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 / 全文検索エンジン(Elasticsearch / OpenSearch)
インフラ: AWS, GCP, Fastly

▼ 社内ツール
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を行っています。
ミッションごとに数名のスクラムチームを編成し、以下のイベントを実施しています。
・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

## 働く環境・チームについて
・フルリモート / フレックスでの勤務体制（九州在住の社員も複数在籍）
・現在は業務委託・インターン比率が高く、将来に向けて正社員中心のより筋肉質な組織へ移行中
・ボードメンバー・ビジネスメンバーと、ほぼ毎週ディスカッションの機会あり
・ユーザー課題の解決や、事業を大きく成長させることへの関心が高いメンバーが多いチームです

## 生成AIの活用方針と実践
▼ 全体方針｜AIを前提に「人の役割」を再設計する
SalesNowでは、生成AIを単なる開発スピード向上の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して位置づけています。
私たちが重視しているのは「速く書くこと」ではなく、
エンジニアが本来集中すべき 設計・判断・品質責任 にエネルギーを使える状態をつくることです。
そのため、実装の初稿生成や定型的なレビューは積極的にAIへ委ね、エンジニアは以下に集中します。

・データモデル・アーキテクチャ設計
・例外ケースや品質・再現性の判断
・「この仕様は本当にユーザー価値につながるか」の検討

▼ プロダクトにおける生成AI活用｜大規模データ × 意思決定支援
SalesNowは、数億件・数十TB規模の法人データを扱うデータベースサービスを提供しており、生成AIと非常に親和性の高い領域にいます。

・企業データの構造化・要約・意味解釈
・営業シーンにおける判断材料の生成
・ユーザーの次アクションを支援する示唆の提示

単なる自動化ではなく、
AIが推論し、エンジニアが最終判断する設計を前提とした、ブラックボックス化しないAI活用を行っています。

▼ 開発プロセスにおける生成AI活用｜品質と再現性を守るために
開発現場では、以下のツールを公式に導入しています。

・Cursor / Claude Code：実装の初稿生成、リファクタリング支援
・CodeRabbit：PRの一次レビュー
・n8n：AIフロー構築

PR作成後は、まずAIが構文・観点レベルのチェックを実施し、
エンジニアは設計妥当性・データ前提・影響範囲といった本質的なレビューに集中します。
属人化を防ぎ、ジョイン直後のメンバーでも安全に開発できる環境を整えています。

※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


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