開発(Product) の求人一覧 - 株式会社SalesNow

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。＜Webエンジニアポジションについて＞ プロダクトが拡張するにつれ、ユーザーに最も近いInterfaceレイヤーの開発ニーズが急増しています。AI駆動開発を前提とした環境で、実装速度よりも「設計の深さ」で価値を生むWebエンジニアを増員します。お任せしたい業務内容・フロントエンド開発・UI/UX改善 ・バックエンドAPIの設計・実装 ・1,400万件超の企業データを活用した検索・表示機能の開発 ・AI機能（企業サマリ、課題サジェスト等）のフロントエンド実装 ・パフォーマンス改善・アクセシビリティ向上 ※従事すべき業務の変更の範囲：有り技術スタック・開発環境▼ 技術スタック・ツール言語: 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 PostgreSQLAI/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利用予算を確保このポジションの魅力① AIが実装初稿を担う環境で、設計と判断に集中できるSalesNowのWebエンジニアは、Claude Code・Cursorを前提に開発します。AIが実装の初稿やレビューを担うからこそ、エンジニアは何をどう設計するか、この設計で本当にユーザーの課題を解決できるかという本質的な判断に時間を使えます。② フルリモート × フルフレックスで、自律的に働くプロダクト職はフルリモート勤務が可能。コアタイムなしのフルフレックスで、自分のリズムで最大のパフォーマンスを発揮できます。 Slack・GitHub・Notionでの非同期コミュニケーションが文化として定着しています。③ 4層アーキテクチャのInterfaceレイヤーを担い、ユーザー体験を直接設計する1,400万件超のデータとAIが生み出す価値を、ユーザーが実際に触れるプロダクトとして届けます。Web App / Data API / MCP Server と多様な提供形態を横断し、Interfaceの設計力を磨けます。※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

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。＜バックエンドエンジニアポジションについて＞ AI企業サマリ、AI課題サジェスト、LLM as a Judge によるデータ品質管理——SalesNowのプロダクトは、AIをコア機能としてフル実装しています。4層アーキテクチャを中心に、LLMと大規模データを組み合わせたバックエンド開発をリードできるエンジニアを求めています。お任せしたい業務内容・LLMを活用したAI機能（企業サマリ、課題サジェスト、経済情報サマリ等）の設計・実装 ・AI Agent の設計・実装（商談準備自動化、リスト生成、CRM自動入力、レポート生成） ・MCP Server の設計・開発 ・FastAPIによるバックエンドAPIの設計・実装・最適化 ・プロンプトエンジニアリングとLLMパイプラインの設計 ・AIモデルの評価基盤の構築（精度・コスト・レイテンシのバランス最適化）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 PostgreSQLAI/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 LLM × 大規模データの「プロダクト実装」に、最前線で取り組める研究や実験ではなく、1,400万件超の企業データ × LLMを組み合わせた機能を、実際のプロダクトとして設計・リリースします。AI企業サマリ、AI課題サジェスト、LLM as a Judge など、AIがプロダクトの中核価値を生み出す環境です。② 4層アーキテクチャのAI / Agentレイヤーを担い、事業の成長ドライバーを設計するData → AI → Agent → Interface の4層構造のうち、AIレイヤーとAgentレイヤーを中心に設計・実装を担います。データが蓄積するほどAIが賢くなるフライホイール構造を、自らの手で作り上げるポジションです。③ 複数のLLMプロバイダを横断し、最適なAIアーキテクチャを追求するAmazon Bedrock、Azure OpenAI、Claude、Gemini——複数のLLMプロバイダを用途に応じて使い分け、精度・コスト・レイテンシの最適バランスを設計します。特定のモデルに依存しないアーキテクチャ設計力が磨かれます。※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

※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

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 PostgreSQLAI/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

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。＜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・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・エンリッチメント・名寄せ処理の実装 ・データ品質モニタリング環境の構築・改善 ・スケーラブルで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見据えたデータ基盤・品質整備の設計 ※従事すべき業務の変更の範囲：有り技術スタック・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 PostgreSQLAI/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 データの品質がプロダクト全体の価値を左右する——その手応えを直接感じられるSalesNowの4層構造では、Dataレイヤーの品質がAI・Agent・Interfaceすべての品質を規定します。自分が改善したデータ品質が、AI企業サマリの精度向上やAgentの自動化品質の改善に直結する。自分の仕事のインパクトがプロダクト全体で可視化される環境です。③ メンバークラスから、設計判断に早期から関われる大企業では数年かかるような設計への関与が、スタートアップのスピードで経験できます。データ基盤の改善・新規パイプラインの構築など、自分の判断がプロダクトに直結する環境で、データエンジニアとしての成長を加速できます。※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

※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『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技術スタック・開発環境▼ 技術スタックデータ収集Python（Scrapy）AWS Fargate for Amazon ECSAmazon Managed Workflows for Apache AirflowデータストアAmazon S3Amazon Aurora PostgreSQLデータトランスフォームApache Spark on Databricksその他GitHubSlackNotionAsanaGoogle Workspace ▼ 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

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。＜インフラエンジニアポジションについて＞ 80億レコードの企業データ基盤、日次230万件のデータ更新、Web App / Data API / MCP Server / AI Agent と拡大し続ける提供形態——このインフラを支え、スケーラビリティとコスト最適化を両立させるSREを求めています。データ量とトラフィックが急増する事業フェーズにおいて、信頼性とパフォーマンスを設計で担保するポジションです。お任せしたい業務内容・AWS / GCP を中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用（IaC含む） ・監視・アラート基盤の設計・運用とSLI/SLO策定、障害対応・ポストモーテム ・Aurora PostgreSQL / Elasticsearch のパフォーマンスチューニングとコスト最適化 ・CI/CD パイプラインの設計・運用、およびセキュリティ基盤の整備 ※従事すべき業務の変更の範囲：有り技術スタック・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 PostgreSQLAI/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 80億レコードを支えるインフラ。スケーラビリティの限界に挑むAurora PostgreSQL に80億レコード、Elasticsearch に1,400万件超のインデックス、S3 に数十TBのデータ——この規模のインフラを設計・運用するには、教科書にはない実践的な判断が求められます。データ量とリクエスト数が急増する事業フェーズで、スケーラビリティとパフォーマンスの限界に挑み続ける環境です。② コスト最適化 × 信頼性のトレードオフを、自らの設計で解決するスタートアップにおけるインフラコストは事業存続に直結します。SalesNowのSREは、可用性とコストのトレードオフを日常的に設計判断する。リザーブドインスタンス・スポットインスタンスの最適配置、キャッシュ戦略、クエリ最適化——1つ1つの判断が事業のP/Lに直結する手応えがあります。③ 提供形態の拡大に伴い、インフラアーキテクチャの進化を設計できるWeb App だけでなく、Data API / MCP Server / AI Agent と提供形態が拡大する中で、それぞれの負荷特性に合わせたインフラアーキテクチャを設計する。マルチサービス環境のインフラ設計力を実践で磨けます。※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

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。＜LLMエンジニアポジションについて＞ AI機能を、Amazon Bedrock / Azure OpenAI / Claude / Gemini を横断的に活用しながら設計・実装するLLMエンジニアを求めています。特定モデルの利用にとどまらず、複数LLMの特性を理解し、用途ごとに最適なモデル選定・パイプライン設計・評価基盤構築までを一気通貫で担うポジションです。お任せしたい業務内容・LLMを活用したデータ取得・加工パイプラインの設計・実装 ・複数LLMの特性評価と、用途ごとの最適モデル選定・パイプライン設計 ・プロンプト設計・最適化と、AI出力の品質評価基盤の構築 ・AI機能のリリース後の精度・コスト・レイテンシの継続的な改善 ・生成AI関連の技術トレンド調査・検証とチームへの還元 ※従事すべき業務の変更の範囲：有り技術スタック・開発環境▼ 技術スタック・ツール言語: 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 PostgreSQLAI/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利用予算を確保このポジションの魅力① 複数LLMを横断し、プロダクトのAI中核機能を設計するAmazon Bedrock、Azure OpenAI、Claude、Gemini——SalesNowでは特定のLLMに依存せず、用途ごとに最適なモデルを選定して使い分けます。モデルの特性（精度・速度・コスト・安全性）を深く理解し、1,400万件超の企業データと組み合わせたAI機能を設計する。LLMエンジニアとしての総合的な設計力を磨ける環境です。②「AIを使ってみる」ではなく「AIをプロダクトとして出荷する」PoC や社内ツールで終わるLLM活用ではありません。AI企業サマリ、AI課題サジェスト、LLM as a Judge——これらは実際にユーザーが日常的に使うプロダクト機能として提供されています。精度・コスト・レイテンシのバランスを本番環境で追求し、LLMを「プロダクト品質で出荷する」経験を積めます。③ Data → AI → Agent → Interface の4層構造を横断し、AIの事業インパクトを最大化するAIレイヤー単体の設計に閉じず、データの品質、Agentの自動化精度、ユーザー体験まで見据えた設計が求められます。AIの出力が事業価値に直結する設計力を身につけられます※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

GTM Engineer（Go-To-Market Engineer） とは、セールス・マーケティング・エンジニアリングなどを横断し、コードとデータで収益プロセス全体を自動化・最適化する新職種です。米国ではClay（累計$250M調達）やApollo等がGTMエンジニアの概念を確立し、「Revenueを生むエンジニア」として急速に市場が拡大しています。従来の「作る人」と「売る人」の境界を越え、プロダクト・データ・ビジネスを一気通貫で握るポジションです。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。＜GTMエンジニアポジションについて＞ 海外ではClayがGTMエンジニアの標準ツールとなったように、日本市場ではSalesNowがGTMエンジニアリングの起点になります。国内企業1,400万社・80億レコードという網羅性は、日本でGTMを設計する上で代替不可能なインフラです。SalesNowのGTMエンジニアは、このデータを「ユーザーとして使う」のではなく、データ基盤の内側から直接操作し、売れる仕組みを設計・構築できる。日本でこのポジションを定義するのは、おそらくSalesNowが最初です。ミッション1,400万社の企業データ基盤とAIを武器に、リード獲得からクロージングまでの「売れる仕組み」を設計・構築・最適化し、売上目標の達成にコミットする。CEO/COO直下で、GTM戦略の立案から実行基盤の構築まで一気通貫で担い、事業成長のエンジンとなる。お任せしたい業務内容GTMシステムの設計・構築：リード獲得→スコアリング→ルーティング→ナーチャリング→商談化の全パイプラインを、AIとデータで自動化・最適化データエンリッチメント基盤の構築：1,400万社の企業データを活用し、リードの企業属性・行動シグナルを自動付与。営業が「次に何をすべきか」を即座に判断できる環境を構築AIエージェント／ワークフロー構築：Claude Code MAX、MCP Server、社内API等を活用し、商談準備レポート自動生成、見込み客アラート、解約予兆検知などのAIワークフローを開発RevOps基盤の整備：Salesforce等のCRM最適化、ダッシュボード構築、パイプライン分析。データドリブンな営業組織を実現業績責任：パイプライン創出量、商談化率、受注率等のKPIにオーナーシップを持ち、CEO/COOと二人三脚で事業目標を追う ※従事すべき業務の変更の範囲：有り■利用するツール・技術 Salesforce / Slack / Google Workspace / Notion / Claude Code MAX / Python / SQL / API連携このポジションの魅力① 世界で最も注目される新職種「GTMエンジニア」 ── Clayが$100M調達で確立した新キャリア。LinkedIn求人数は2年でYoY 2倍成長、米国中央値$160K。日本で「GTMエンジニア」を名乗り業績責任まで持つポジションは極めて稀 ② 日本のGTMエンジニアリングの中核データを内側から操る ── 海外のGTMエンジニアがClayやApolloを使うように、日本市場ではSalesNowの企業データが不可欠なインフラになる。そのデータを外部ユーザーとして買うのではなく、1,400万社・80億レコードを直接操作できる。GTMエンジニアとして世界最高クラスの「弾薬庫」 ③ CEO/COO直下で業績責任を持つ ── 単なるオペレーション担当ではない。売上目標にコミットし、戦略から実行まで一気通貫で担う。経営者視座で事業を動かせる ④ AIネイティブな開発環境 ── Claude Code MAX全社員配布、社内100件以上のAI活用実装済み。新しい技術を即座に実戦投入できる ⑤ 年収900-2,000万円 ── 高い基準を求める分、報酬も高い。能力と成果で正当に報いる設計 ⑥ プロダクトの進化と連動── Data API / MCP Server / AI Agentへの拡張フェーズ。GTMエンジニアが作る「売れる仕組み」が、そのままプロダクトの価値検証にもなる ⑦ シリーズB目前の急成長フェーズ ── ARR成長率51%、累計調達6.5億円。GTMの仕組み次第で事業の成長角度が変わる。あなたの仕事が直接トップラインを動かす※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

仕様書を書いてエンジニアに渡す人ではない。自らバイブコーディングでプロトタイプを作り、エンジニアと肩を並べて議論し、経営目線でプロダクトをゴリゴリ作っていく——「考える人」と「作る人」の境界を消し去るポジション。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3,000万人減少すると予測されています。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代替し、一人あたりの生産性を飛躍的に向上させることを目指しています。いま、SalesNowのサービス提供形態は急速に拡大しています。WebアプリUI、CRM連携（Salesforce / HubSpot）、MCP Server、Data API、カスタムAIエージェント——単一プロダクトの時代は終わり、1400万件の企業・組織データベースという圧倒的な優位性を軸に、複数のサービス提供形態を同時並行で進化させるフェーズに入っています。この複雑性の中で、ユーザーの真の課題を特定し、何を作り・何を作らないかを経営判断レベルで意思決定できるPDMが必要です。シリーズB目前、累計調達6.5億円。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済み。ARR成長を加速させる次の柱を、経営陣と一緒に作っていきます。お任せしたい業務内容CEO/COO直下で、国内No.1の企業データベースを武器に、複数のサービス提供形態を横断してプロダクト戦略を立案・実行し、事業成長に直結するプロダクト改善・新規プロダクト開発を推進いただきます。▼ プロダクト戦略・企画マルチバーティカル戦略に基づくセグメント別プロダクト要件の定義UI / CRM連携 / MCP Server / API / AIエージェント、各提供形態の優先順位付けとロードマップ管理競合分析・市場調査に基づくポジショニングと差別化戦略の策定▼ AI駆動開発（バイブコーディング）Claude Code MAXを活用したプロトタイプの高速構築仮説→プロトタイプ→ユーザー検証→改善のサイクルを週単位で回すエンジニアとペアプログラミングしながらプロダクト品質を担保▼ ユーザー課題の特定と検証顧客インタビュー・Salesforceの利用データ・サポート問い合わせの分析エンタープライズ顧客（金融・人材・大手事業会社）の業務フロー理解と課題抽出データエンリッチメント・与信モデル・営業自動化など、新規ユースケースの探索▼ 経営直結のプロダクトマネジメント週次の経営会議でプロダクト戦略・進捗を報告、意思決定に参画ARR / NRR / チャーン率に紐づくプロダクトKPIの設計と追跡ビジネスチーム（セールス・CS）との連携による受注率・更新率向上施策※従事すべき業務の変更の範囲：有り技術スタック・開発環境▼ 利用ツール・技術スタック Figma / Claude Code MAX / Cursor / Salesforce / Slack / Google Workspace / Notion / Python / TypeScript / SQL / API連携ポジションの魅力① 経営直下で事業インパクトを最大化CEO/COO直下で意思決定のスピードが圧倒的に速い。企画→開発→リリースまでの距離が極めて短く、自分の判断がダイレクトに事業成長につながります。② 国内No.1のデータ基盤を武器にできる560万社・80億レコードの企業データベースは、競合が容易に追いつけない参入障壁。この圧倒的な資産を使って、他社では絶対にできないプロダクトを構想・実現できます。③ AI時代の最前線で「新しいPDMの形」を定義できる全社員がClaude Code MAXを使い、ビジネス側もバイブコーディングでプロジェクトを動かしている環境。PDMが自らコードを書き、エンジニアと対等にプロダクトを作る——この「AI時代のPDM像」を一緒に定義していけます。④ サービス提供形態の爆発的拡張フェーズUI → CRM連携 → API → MCP Server → AIエージェント。データを軸に次々と新しい提供形態が生まれている今、プロダクト戦略の自由度は極めて高い。「何を作るか」の裁量が大きいポジションです。※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

Why This Role ExistsAI models are commodities now. The cost of running GPT-3.5-equivalent models dropped 280x in two years. Every company has access to the same foundation models. The war moved to data — who owns it, who structures it, who feeds it to AI.Oracle's Larry Ellison said it plainly on his December 2025 earnings call: "AI models are trained on the same public data, so they're rapidly commoditizing. AI inference on private data will be an even bigger, more valuable business." McKinsey echoes: "By 2030, the AI leaders will be defined not by who trained the biggest model, but by who built the most reliable systems on proprietary data."SalesNow owns 14 million company records and 8 billion data points — the largest structured corporate intelligence platform in Japan. This data updates 2.3 million records daily, with differential refresh as fast as every 60 seconds. Hiring signals, funding rounds, organizational changes, press releases, job postings — all structured, all real-time, all proprietary.This data doesn't exist inside any LLM's training set. The only way to access it is through SalesNow. That's the moat.We need data engineers who can build and scale the pipelines that make this moat wider every day.What Makes SalesNow DifferentYou've seen "data engineer" roles before. Here's why this one is fundamentally different from anything available in this market:Data Scale Typical DE Role (Outsourcing / Big Tech): Client-specific datasets, typically 1M–100M rows SalesNow DE: 8 billion data points, 14M company records, 2.3M daily updatesData Ownership Typical DE Role: You process someone else’s data SalesNow DE: You build and own the data infrastructure of Japan’s largest corporate intelligence platformAI Integration Typical DE Role: “We’re planning to use AI someday” SalesNow DE: 20+ AI pipelines already in production. MCP Server live. AI agents call your pipelines in real timeDevelopment Tools Typical DE Role: Standard IDE, possibly Copilot SalesNow DE: Claude Code MAX (company-paid, $200/month value), Cursor, CodeRabbit, plus a monthly AI tool budget per engineerImpact of Your Code Typical DE Role: Dashboards with limited visibility SalesNow DE: Your pipelines directly power AI products used by enterprise clients. Millisecond-level latency mattersCareer Trajectory Typical DE Role: Senior DE → Lead DE → Manager (within the same company and stack) SalesNow DE: Build Japan’s data infrastructure → architect AI data products → leverage globallyRemote Work Typical DE Role: Hybrid or office-based SalesNow DE: 100% remote, no relocation requiredWhat You'll BuildThis is not "maintain existing ETL jobs." You're building the data nervous system of Japan's corporate intelligence.The Scale14 million+ company records across Japan's entire business landscape — from Toyota to a 3-person startup in Okinawa8 billion data points structured and queryable at millisecond speed2.3 million records updated daily — hiring signals, funding rounds, organizational changes, press releases, job postingsSub-minute differential refresh — when a company posts a new job or announces funding, SalesNow knows within 60 seconds42+ data sources feeding into a unified schema5 delivery formats: Web app UI / CRM integration (Salesforce, HubSpot) / MCP Server / Data API / Custom AI AgentsYour Technical ChallengesData Collection & IngestionDesign and implement large-scale web scraping systems that reliably extract structured data from dozens of heterogeneous sourcesBuild API integration pipelines for partner data feeds with schema validation and anomaly detectionArchitect real-time ingestion pipelines that process 2.3M+ record updates daily with sub-minute latency targetsData Transformation & QualityBuild and maintain dbt models that transform raw ingested data into the unified SalesNow schemaDesign data quality SLAs (accuracy, completeness, freshness) and build monitoring dashboards that alert before customers noticeImplement entity resolution and deduplication at scale — matching company records across 42+ sources with different formats, naming conventions, and identifiersInfrastructure & Pipeline OrchestrationOrchestrate complex DAGs with Airflow across collection, transformation, enrichment, and delivery stagesOptimize PostgreSQL and Elasticsearch/OpenSearch clusters for 8 billion records with millisecond query responseDesign fault-tolerant pipelines that self-heal, with clear observability into every stageAI Pipeline IntegrationFeed structured data into RAG pipelines and AI agent systems via MCP ServerBuild data delivery layers that AI agents query in real-time for enterprise customer workflowsWork with Amazon Bedrock, Claude, and Gemini to optimize how AI systems consume structured corporate dataAI-Native Development CultureSalesNow doesn't just "use AI." AI is the operating system of how we build software. What this means for you, concretely:Claude Code MAX — Company-paid for every engineer. This is a $200/month tool that most individual developers can't justify. You get it Day 1, fully coveredMonthly AI tool budget — Tens of thousands of yen per person, on top of Claude Code MAX, for any AI tool you want to tryCodeRabbit — Automated PR reviews powered by AI. Every pull request gets AI review before human reviewVibe coding culture — Not just engineers. The CEO, COO, and business teams all write code with AI assistance. When you propose a technical solution, leadership actually understands it20+ AI pipelines in production — X post generation, candidate screening, PR monitoring, behavioral analytics, financial page generation — all running daily in production. This isn't a demo. It's how the company operatesNo "AI committee" or "innovation lab" gatekeeping — You want to try a new approach? Ship it. The decision loop is measured in hours, not quartersWhy this matters for your career: In 3 years, every engineering role will require AI-native development skills. At SalesNow, you build those skills now — not by watching tutorials, but by shipping production AI systems daily.Tech StackLanguages: Python (FastAPI), SQL | Data Transformation: dbt | Orchestration: Airflow | Databases: PostgreSQL, Elasticsearch, OpenSearch | Cloud: AWS (primary), Vercel | AI/ML: Amazon Bedrock, Claude, Gemini | Dev Tools: Claude Code MAX, Cursor, GitHub Copilot, CodeRabbit | CI/CD: GitHub Actions | Communication: Slack, GitHub, NotionLanguage PolicyEngineering team language: English. Code, PRs, technical docs, standups — all in EnglishCross-team communication: AI-assisted. SalesNow provides professional AI translation tools (company-paid, ~$75/month per person) for any communication that crosses the language boundary. You will never be blocked by languageJapanese is a growth accelerator, not a gate. If you speak Japanese, it amplifies your impact. If you don't, the AI bridge ensures you're fully productive from Day 1