インターン(Intern) の求人一覧 - 株式会社SalesNow

＜SalesNowについて＞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。働き手が減る日本で、1人が生み出せる価値をどこまで増やせるか。企業データとAIで、BtoBの仕事の進め方そのものを組み替えることが、SalesNowの事業です。その土台が、1,600万件超の法人・組織データベースです。企業・組織・拠点・部署までをユニークに構造化し、レコード数は80億。企業データベース収録件数No.1です（2025年10月期・日本マーケティングリサーチ機構調べ）。この規模と粒度は、Webを集めるだけでは組み上がりません。独自の収集網「SalesNow Data Network」は3つのルートでできています。1つめは、Web情報をAIで日次更新するデジタルの基盤です。2つめは、数万人規模のデータリサーチャーのパートナーネットワークと社内の体制によるアナログな収集で、実地調査から紙の資料の読み取りまで、検索では出てこない情報を取りに行きます。3つめは、月間700万PVの自社メディア（企業版Wikipedia）に集まるユーザー投稿で、このユーザーのネットワークもアナログな収集の一部を担います。独自のJCコードは、本社・工場・支社支店・店舗まで、拠点ごとに一意のIDを振る体系です。組織図と750万件超の部署連絡先、付与できる情報は50項目超あり、分類は大業界30件〜／小業界400件〜／事業内容3,000件〜の3層です。AIの出力の品質は、参照するデータの品質で決まります。SalesNowは、AIと営業システムにデータを供給する、AI時代の企業データインフラです。このデータを、企業データベース『SalesNow』の画面とData API（ベータ版）で提供しています。Salesforce・HubSpot・kintoneとも連携し、顧客のCRMへ企業データを届けています。SalesNow MCPを通じて、Claude・CursorなどのAIエージェントからも企業データを直接使えます。人が読む画面と、AIエージェントが直接呼ぶ入口とでは、返すべき形が変わります。営業戦略コンサルティング、データ基盤の構築、AI実装、営業BPOまで一社で提供しています。データを出す側と、顧客の業務で使う側の両方が社内にあるので、つくった機能が現場でどう組み込まれたかを知ったうえで次を設計できます。プロダクト『SalesNow』は営業の領域から始まり、会社はBtoBのあらゆる仕事を企業データとAIで組み替えようとしています。ヤマト運輸、パナソニック、LINEヤフー、SMBC日興証券、パーソルキャリア、JCB、GMOペイメントゲートウェイなどへの導入実績があります。この項目数と階層の多さが、そのまま検索条件・スキーマ・APIレスポンスの設計難易度になります。 SalesNowの事業・プロダクト・組織の雰囲気は、採用サイトでも紹介しています。 https://recruit.salesnow.co.jp/＜仕事概要＞主戦力のエンジニアとしてSalesNowに参加いただきます。設計判断に迷ったときは、経営陣やコアメンバーと直接議論して決めます。正社員と同じコードベース・レビュープロセス・品質基準で開発します。タスクの切り出しを待つのではなく、プロダクトの方向性の議論から入り、自分で設計し、自分でリリースする。それがSalesNowのインターンです。過去のインターン生には、経営陣とペアでゼロから新規プロダクトを設計・実装し、本番環境へのリリースまで完遂した人がいます。正社員チームに入り、プロダクト開発を進めているインターン生もいます。渡されるのは手順書ではなく課題です。解き方は、チームと相談しながら自分で決めます。＜募集背景＞人を増やした分だけ売上が伸びる時代は、終わりました。 働き手が減る日本では、1人が生み出せる価値を増やせる組織が伸びていきます。SalesNowの開発は、その前提で、AIと進めることを標準にしています。企業データを画面・API・MCPで届ける開発が増え、AI前提で設計から本番リリースまで担えるエンジニアを、正社員と同じ立場で迎えます。特にMCPとAIエージェントの開発は、ここ数年で立ち上がったばかりの技術領域です。企業データをAIエージェントにどう届けるか。インターフェースを自分で設計し、本番で検証しながら改善できます。シリーズB目前の事業で、経営会議の議論を新規プロダクトの設計に落とし込み、本番リリースまで担う仲間を求めています。卒業するとき、企業データを使うプロダクトをAI前提で設計・実装し、本番で検証・改善した実績が手元に残ります。＜開発するプロダクト＞企業データベース『SalesNow』：営業担当者が条件検索でターゲット企業を特定し、採用の増加・資金調達・拠点の開設などの企業の動き（シグナル）からアプローチの時期をつかみます。Salesforce・HubSpot・kintoneと連携し、企業データの付与と名寄せを行います。企業を探す画面から、その検索を支えるAPI・DBまでが、フルスタック開発の対象ですData API（ベータ版）：企業情報・ニュース・採用情報・組織の4種別で、外部システムへ企業データを提供します。画面の開発に加え、他のシステムから使われるAPIの設計・実装にも取り組めますSalesNow MCP：企業データをMCPサーバーとして提供し、Claude・CursorなどのAIエージェントから直接使えるようにしています。画面・API・MCPの開発を通じて、人とAIエージェントそれぞれが企業データを使うためのインターフェースを設計できますAIワークフロー：営業担当者が商談に集中できるよう、商談準備のレポート、議事録のSFA登録、リードのスコアリングなどの準備と記録を、ノーコードで組んだワークフローで支えます。CRM・Slack・Notionと連携します。企業データを顧客の仕事に組み込む流れを理解し、データを取得する機能から担当者が仕事で使うところまでを見通して、インターフェースを設計できます＜ミッション＞1,600万件超の法人・組織データベースを、人とAIエージェントがどう使うか。経営陣やコアメンバーと直接議論し、AI駆動開発で新規プロダクトの設計・実装・本番リリースまで担います。＜お任せしたい業務内容＞Next.js / TypeScript / Python（FastAPI）を使ったWebアプリケーションのフルスタック開発新規サービス・新機能の設計→実装→テスト→リリースの一気通貫Data API / SalesNow MCP / AIエージェントなど、企業データの新しい提供形態の開発Claude Codeを使った高速プロトタイピングと本番コードの実装週次の経営会議・プロダクト会議に参加し、ARR・チャーン率・顧客の声を踏まえて開発経営陣との日常的なディスカッションを通じて、ビジネス視点と技術視点の両方を磨く※従事すべき業務の変更の範囲：有り＜扱う規模＞全文検索基盤はOpenSearchで、1.05億ドキュメント・約460GBです。企業・拠点・部署などを横断して検索します直近30日のマージ済みPRは2,229本、リポジトリ数は298です（2026年9月12日時点）。インターンもこの流れの中で、正社員と同じコードベース・レビュー基準でPRを出し、設計意図を説明してレビューを受けます検索基盤には、フルリインデックスの時間を縮める課題があります。改善の候補は、取得側のDBクエリと投入処理の設計です。取得と投入のどこに時間がかかっているかを、1.05億ドキュメントの実データで確かめるところから始まります2,800行のモデル層を、稼働を止めずに段階的に分割する計画が動いています。目的は、循環インポートとレイヤー境界の曖昧さを解消することです移行では Strangler Fig・Feature Flag・APIバージョニングで後方互換を保ちます。分割の境界をどこに引き、どの順で移すかを決めることが核心です＜利用するツール・技術＞技術スタックTypeScript (Next.js) / Python (FastAPI) / SQL / PostgreSQL / Elasticsearch・OpenSearch / AWS / Vercel / Amazon Bedrock / Claude / Gemini / Claude Code / Codex / Cursor / GitHub Copilot / CodeRabbit社内ツールSlack / GitHub / Notion / Asana / Figma / Google Workspace＜AI駆動開発の進め方＞バリューの1つに「AIネイティブ」を置き、開発は次の進め方を前提にしています。Claude・Geminiは全員が使えます。Codexも併用し、用途でモデルを使い分けます。開発ではClaude Code・Gemini CLI・Cursor・GitHub Copilotを使っています。AIツールは乗り換えやすいよう月額で契約しています。用途に合うモデルを選び直しながら、開発の進め方を自分で磨けます実装の初稿はAIエージェントと書き、設計・判断・品質の責任は人が持ちます。Claude Codeを複数並列で動かし、調査から実装・検証・リリースまで回すエンジニアもいますCodeRabbitでPRをレビューします。複数のLLMにもレビューを依頼し、採否は人が根拠を確認して決めます成果物はGitHubで管理し、AIへの指示書もコードと同じ手続きでPRレビューします。実装だけでなく、AIへの指示までチームで検証・改善する開発を経験できます目的と予算を合意したあとは、担当者が進め方を決めます。インターンでもこの前提は変わりません。経営陣もコードを書きます各チーム・各部門に、バイブコーダーが最低1人以上います。エンジニアだけでなく営業・人事にもいるので、AI前提の進め方が職種をまたいで共有されています＜ポジションの魅力＞インターンも、拠点・部署までのデータ構造や3層の分類を、検索条件と画面の操作性に落とし込みます。大手企業への導入実績があるプロダクトなので、顧客が企業データを現場でどう使うかを前提に、設計を決められます。この規模のデータ基盤の開発に、在学中から加わる機会があります。新規プロダクトを、設計から本番リリースまで担う新規サービス・新機能の設計・実装・テスト・リリースを、一気通貫で担当します。正社員チームの主戦力としてアサインされることもあり、設計判断は経営陣と直接話してその場で決めます。自分の設計を、大手企業への導入実績があるプロダクトの本番コードとして、自分の手で届けられます。AIと開発する力を、本番のコードで鍛えるインターンも正社員と同じ開発環境で、Claude・Geminiを使えます。会社のAIツールへの支出は、1人あたり月平均10万円以上（会社負担）です。AIエージェントと実装し、複数のLLMと人のレビューを通して本番に出す。この進め方を、毎日の仕事として身につけられます。会社は2025年11月を起点に、社員1人あたりARRを3年で10倍にする目標を掲げています。その前提で組み替えた開発の進め方を、学生の段階から自分のものにできます。1,600万件超のデータを、AIエージェントに届ける設計を担う1,600万件超・80億レコードの法人・組織データベースを、画面・CRM連携・Data API・SalesNow MCPで届けています。検索基盤は1.05億ドキュメント・約460GBを扱います。この規模の取得・投入処理の設計にも関われます。SalesNow MCPでは、AIエージェントが企業データを使うためのインターフェースを設計・実装・運用できます。自分が書いたMCPの実装が、Claude・CursorなどのAIエージェントから企業データを引く入口になります。経営の数字と顧客の声を見て、つくるものを決める週次の経営会議・プロダクト会議で、ARR・チャーン率・顧客の声を根拠に、開発する課題の優先順位を経営陣と議論できます。実装方法だけでなく、開発する理由まで説明できるエンジニアを目指せます。完全フルリモート・完全フルフレックスコアタイムも出社義務もありません。地方や留学先からも、経営会議・プロダクト会議に参加し、設計判断の議論に同じ立場で入れます。通勤に使う時間も開発に充てられます。量を重ねるほど、任される範囲が広がるフルタイム相当で継続して開発し、Next.jsの画面からFastAPIのAPI、DBまで、コードのつながりを理解できます。変更が他の機能に及ぼす影響まで読めるようになるほど、アーキテクチャの判断も任されるようになります。身につくもの学生のうちから、本番で動くLLM機能について、出力の精度と費用を実データで見ながら使い方を設計する経験を積むことも可能です。1.05億ドキュメントの検索基盤では、取得と投入を計測し、どこを直すべきかを実データから判断する力を磨けます。2,800行のモデル層の分割では、既存機能との互換性を保ちながら、分割する境界と移行の順序を考えます。インターンから正社員へ一緒に働くメンバーのインタビューです。文系学部から独学で開発を始め、SalesNowで2年9ヶ月インターンをしたあと、在学中に正社員エンジニアになりました。いまはAPI・MCPの開発を担っています。インターンから正社員へ進む道が、実際にあります。 https://note.com/salesnow/n/na813feacc9cb ※会社や開発チームの発信は、公式noteとテックブログでも読めます。 https://note.com/salesnow/ https://zenn.dev/p/salesnow_tech2〜3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。SalesNowは、それを毎日やっています。＜選考プロセス＞書類選考 → 面接コーディングテスト → 面接複数回 → リファレンスチェック → オファー面談

＜SalesNowについて＞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。つくっているのは、AI時代の企業データインフラです。BtoBの仕事の進め方を企業データとAIで組み替え、1人が生み出せる価値を増やすことが、この会社の事業です。土台は、企業・組織・拠点・部署までを構造化した1,600万件超の法人・組織データベース（80億レコード）で、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）です。独自のJCコードで、本社・工場・支社支店・店舗まで拠点ごとに識別できます。企業全体だけでなく、どの拠点から接点をつくるかまで攻略仮説を具体化することも可能です。組織図と750万件超の部署連絡先を使い、狙う部門と接点をつくる相手も自分で選べます。Webに出ていない膨大なアナログ・クローズドな情報は、数万人規模のデータリサーチャーのパートナーネットワークと社内の体制で、実地調査から紙の資料の読み取りまでアナログに集めています。自社メディアに集まるユーザー投稿も統合しています。そのユーザーのネットワークは、アナログな収集の一部も担っています。検索では出てこない情報を使って、インターンも企業・部署・キーパーソンまで調べ、どこを優先して攻略するかを根拠をもって決めます。求人・ニュース・資金調達・プレスリリースも日次で反映しています。採用の増加・資金調達・拠点の開設といった企業の動きをシグナルとして捉え、営業が「なぜ今この企業か」をつかめるようにしています。狙う企業と時期を選んだ理由を、根拠と結果の数字で説明できるようになります。提供しているのは、企業データベース『SalesNow』・AIワークフロー・SalesNow MCP・Data API（ベータ版）です。営業戦略コンサルティングからデータ基盤の構築、AI実装、営業オペレーションの代行（BPO）までを一社で支援します。データベースからBPOまで一社で持つので、ADRは相手の課題に合わせて切り口を変え、意思決定者との議論を始められます。ヤマト運輸、パナソニック、LINEヤフー、SMBC日興証券、パーソルキャリア、JCB、GMOペイメントゲートウェイなどへの導入実績があります。こうした企業に続く導入先をどの業界から広げるか。その企画を、学生のうちから自分で立てて実行します。＜募集背景＞人を増やした分だけ売上が伸びる時代は、終わりました。 働き手が減るなかで、1人が生み出せる価値を増やすことが、どの会社にも求められています。SalesNowはバリューに「AIネイティブ」を掲げ、2025年11月を起点に、社員1人あたりARRを3年で10倍にする目標を置いています。ADRでは、企業データとAIで下準備の時間を減らし、1人が持てる接点の数と質を上げます。開発チームでは、月160時間以上コミットする長期インターンが、正社員と肩を並べて新規プロダクト開発に参加できます。学生にも正社員と同じ打席を渡す文化を、ビジネスの最前線にも広げます。過去のインターン・学生メンバーには、SalesNowでの実務経験を武器に、難関企業の選考で評価された人もいます。今回募集する職種はADR（Account Development Representative）です。企業データとAIを使い、大手企業との商談が生まれる仕組みを、あらゆるチャネルから設計します。大手企業のどの課題から接点をつくるかは、インターン自身が決めます。データ整備で入るか、AIワークフローの実装で入るか、営業戦略の立て直しで入るか。同じ相手に複数の入り口を試し、どれが議論の起点になったかを自分で確かめられます。自分がつくった接点を商談化率や受注貢献まで追い、事業を伸ばす打ち手を検証できます。どの業界から攻め、誰を巻き込み、どんなメッセージならCxOや事業責任者との議論が始まるか。狙う業界と訴求は、経営陣・セールスチームと一緒に考えます。パートナー連携、展示会、カンファレンス、ウェビナー、ホワイトペーパー、インバウンド、過去リードの掘り起こし、顧問経由、アウトバウンド。どのチャネルにどれだけ時間を割くかを、経営陣・セールスチームと一緒に考えて実行します。手段を1つに縛られないので、大手企業との接点を最短でつくる組み合わせを、自分の手で試せます。大手企業の意思決定をどう動かすかを学生のうちに実務で扱い、その結果を返信率や商談化率の数字で持ち帰れるのも、この仕事の特徴です。＜ミッション＞企業データとAIを使い、エンタープライズ企業との接点が生まれ、商談まで進む流れを、あらゆるチャネルで自ら設計します。イベント、アライアンス、営業オペレーションまで、自分で組み立てます。どの企業群に勝ち筋があるか。どのメッセージなら反応が変わるか。どのイベントなら意思決定者に会えるか。どのアライアンスなら市場攻略が速くなるか。これを企業データとAIで仮説にし、実行し、結果から次の打ち手を決めます。企業ごとに攻略方針を設計するABMと、商談の進捗を追うパイプライン管理も担います。接点をつくった後も、受注に向けた次の打ち手を考え、SalesNowの事業成長に直結させます。＜お任せしたい業務内容＞以下の領域から、適性・希望・事業状況に応じて主担当を決めます。5つの領域は分かれた仕事ではなく、商談の起点をつくるために横断して関わります。ターゲット企業の抽出と部署・キーパーソンの特定には、顧客に届けている企業データベース『SalesNow』を使います。① エンタープライズ企業への戦略的ADR1,600万件超の企業データを活用したターゲット企業群の抽出、優先順位付け市場・競合と自社の立ち位置を踏まえた業界別・企業別の仮説構築、訴求とアプローチシナリオの設計メール、電話、SNS、イベント接点を組み合わせたマルチチャネルアプローチ目標から逆算した、チャネルごとの計画づくりとリソース配分の見直し初回商談の創出と、AE・事業責任者と連携した攻略の推進商談化率、返信率、接触率などの分析と改善、パイプラインの管理経営陣・事業責任者向けに「なぜ今SalesNowか」を伝える仮説資料の作成② ABM・大手企業攻略の企画実行エンタープライズ企業の組織構造、部門課題、キーパーソンの調査ターゲットアカウントごとの攻略仮説、コンテンツ、接点設計Salesforceやスプレッドシートを用いたアカウントプランの作成経営陣、AE、マーケティング、アカウントマネジメントと連携した攻略プロジェクトへの参加・推進反応データをもとにしたセグメント別メッセージの改善大手企業の決算資料、採用情報、ニュース、組織変更を読み、SalesNowが刺さる理由を言語化③ ウェビナー・展示会・カンファレンス施策ウェビナーのテーマ設計、登壇者候補のリサーチ、集客導線の設計展示会・カンファレンスで接点をつくるべき企業、部署、人物の事前リストアップイベント後のフォローアップシナリオ作成、商談化までの導線設計オフライン接点をSalesforce上のパイプラインに接続するオペレーション設計施策ごとのROI、商談化率、受注貢献の振り返り大手企業の意思決定者が参加したくなるテーマ、タイトル、登壇切り口の企画④ アライアンス・パートナー・顧問経由のチャネル開拓SalesNowと相性の良いパートナー候補の調査、リストアップ共同ウェビナー、相互送客、データ連携、販売連携などの企画案作成パートナー候補への初期接点づくり、提案資料の作成補助アライアンス施策の進捗管理、効果検証顧問のマネジメントと、顧問経由での大手企業との接点づくり「この会社と組むと、どの市場攻略が速くなるか」を仮説化したアライアンス企画書の作成⑤ AIネイティブな営業オペレーションづくりClaude、Gemini、ChatGPT、SalesNowの企業データを使ったリサーチ・仮説構築フローの設計メール文面、商談前メモ、企業調査、商談準備レポートの作成プロセス改善Salesforce、Notion、Google Workspaceを使った営業オペレーションの整備反応データをもとにしたプロンプト、テンプレート、ワークフローの改善GAS、ノーコードツール、AIエージェントを使ったリサーチ・名寄せ・レポート作成フローの構築SalesNowの企業データやAIツールを使った、商談準備・ターゲット抽出の仕組み化「人が判断し、AIが下準備を支える」営業組織の実践知をチームに還元※従事すべき業務の変更の範囲：有り＜利用するツール・技術＞SalesNowSalesforceSlackNotionGoogle WorkspaceClaude Code / ClaudeGeminiCodexChatGPTCursorFigmaGoogleスプレッドシート各種ウェビナー・イベント運営ツールSalesNowでは、職種を問わず、AIで自分の仕事を組み替えることを求めています。経営陣もコードを書く環境で、インターンも企業調査や商談準備のフローを自ら組み立てます。事業の課題を業務のどこで直すかも、経営陣・セールスチームと議論しながら自分で決めていきます。＜ポジションの魅力＞インターンとして、正社員と同じ打席に立てる正社員のADR・AE・マーケティング・経営陣と同じ情報を見て、同じテーブルで議論します。検索では出てこない部署の直通番号と、採用の増加・資金調達などを捉えたシグナルを組み合わせ、自分で市場攻略の仮説を立てます。実行した結果は、返信率や商談化率で検証できます。学生扱いされる環境では物足りない人に向いています。AIネイティブな営業組織のつくり方を、実務で学べる企業調査、メール文面、イベント企画、商談準備、Salesforceの運用まで、下準備の質と速度をAIで上げ、人は仮説と判断に集中します。身につくのは、AIを前提に仕事の進め方そのものを設計する力です。働き手が減る日本で、1人が生み出す価値をどう増やすか。その問いに、自分の担当業務で答えを出す訓練になります。SalesNowのAIツールへの支出は、1人あたり月平均10万円以上です（会社負担）。学生のうちから、有償のAIツールを実務で日常的に使い、自分の仮説を試す回数を増やせますClaude・Geminiを使い、Codexも併用して、用途でモデルを使い分けます。企業調査や仮説資料の作成で、どのモデルをどう使うかはインターン自身が選びます成果物は複数のLLMにレビューを依頼し、採否は人が根拠を確認して決めます。AIの指摘を鵜呑みにせず決算資料やニュースで裏を取る習慣が、そのまま仮説の精度になります営業の現場では、議事録、CRMへの記録、商談準備、分析までAIを使い、営業本人の入力はほぼゼロです。空いた時間は、市場の選定と大手企業への攻略仮説に使えます目的と予算を合意したあとの進め方は、インターンでも本人が決めます。どの工程をAIで前に進め、どこから自分の目で確かめるか。この線を自分で決めた経験が、AI前提で仕事を設計できる人との差になります大手企業の意思決定を動かす経験を、学生のうちに積める企業データを起点に、相手企業の組織構造・予算・稟議・部門間の利害を調べます。その理解をもとに、誰に・いつ・どんなテーマで接点をつくるかを自分で判断します。代表電話で止まらず、狙った部門の担当者と直接話せます。意思決定者本人の反応を一次情報として受け取り、大手企業の意思決定を動かす条件を、自分の経験から説明できるようになります。経営に近い場所で、事業が伸びる瞬間に立ち会えるシリーズB目前のいま、プロダクト・営業・マーケティング・アカウントマネジメント・アライアンスが一体で勝ち筋を探しています。自分が設計したイベント導線、ABMの対象リスト、メッセージの仮説、アライアンス企画が、商談や受注につながります。2025年11月を起点に社員1人あたりARRを3年で10倍にする会社の目標に向けて、自分の打ち手が数字をどう動かしたかを、経営陣と同じ場で確かめられます。商談が生まれる仕組みを、あらゆるチャネルで設計できる電話とメールだけでなく、ウェビナー、展示会、カンファレンス、ホワイトペーパー、共同企画、パートナー連携、顧問経由まで扱い、ABMとパイプラインを動かします。営業・マーケティング・事業開発の境界をまたいで、その仕組みそのものをつくります。限られた時間と予算を、どのチャネルにどれだけ振れば受注につながるか。この配分を自分で決めて結果を見た経験は、事業開発や起業、事業責任者として市場を攻めるときに、そのまま使えます。月160時間だから、改善が毎日回る月160時間以上の継続稼働なので、イベントやパートナー経由で仕込んだ接点が商談に進むまでを、企画した本人が最後まで追えます。エンタープライズの商談は決着までに時間がかかります。仮説を立ててから結果が出るまでの長い工程を、在学中に通して経験できます。返信率・商談化率・施策ごとのROIを自分の目で確かめ、翌日のメッセージやチャネルへのリソース配分を自分で改善します。選考で自分の言葉で語れる実績が残るどの企業をなぜ選び、メッセージをどう変え、返信率・商談化率がどう動いたか。数字で説明できる成果が手元に残ります。戦略コンサル、商社、投資銀行、メガベンチャー、AIスタートアップ、起業のどこに進んでも、自分で動かした数字として語れる材料になります。SalesNowでの実務経験が、難関企業の選考で評価された例もあります。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。その設計を、在学中から実務で経験できます。＜選考プロセス＞書類選考課題選考面接リファレンスチェックオファー面談課題選考では、SalesNowの事業や企業データ、ターゲット企業に関する仮説構築力を見ます。営業経験よりも、考える力、調べる力、実行に落とす力を重視します。所要時間は60〜90分程度を想定し、選考内でフィードバックします。＜参考記事＞公式note: https://note.com/salesnow/CEO note: https://note.com/atsunori_muraoka一緒に働くメンバーのインタビュー（長期インターンから在学中に正社員になったエンジニアの体験談）: https://note.com/salesnow/n/na813feacc9cb＜SalesNow Information＞企業名: 株式会社SalesNow設立: 2019年8月本社所在地: 東京都渋谷区桜丘町1-4 渋谷サクラステージ SHIBUYAサイド SHIBUYAタワー7F事業内容: AI時代の企業データインフラ（企業データベース『SalesNow』・AIワークフロー・SalesNow MCP・Data API（ベータ版））の提供と、営業戦略コンサルティング・AI実装・営業BPO企業サイト: https://salesnow.co.jp/採用サイト: https://recruit.salesnow.co.jp/