【正社員】Webエンジニア

【正社員】Webエンジニア — AIが前提の開発環境で、設計の深さで勝負する｜バックエンドからUIまでAIで高速に開発し、1,600万件超の法人・組織データを人とAIが使える画面とAPIに落とし込む｜フルリモート・フルフレックス

仕事概要

＜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。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します。AI時代の企業データインフラをつくるData AI Companyです。企業・組織・拠点・部署まで構造化した、1,600万件超の法人・組織データベース（80億レコード）を持っています。企業データベース収録件数No.1を獲得しています（2025年10月期・日本マーケティングリサーチ機構調べ）。このポジションでは、このデータを画面・API・MCPを横断して、人とAIエージェントがそれぞれ使いやすい形で届けます。

このデータは、独自の収集網「SalesNow Data Network」の3つのルートから集めています。Web情報をAIで日次更新する基盤、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、月間700万PVの自社メディアに集まるユーザー投稿。アナログな収集は実地調査から紙の資料の読み取りまで及び、自社メディアのユーザーネットワークもその一部を担います。この3つを組み合わせ、検索では出てこない組織図や部署の直通番号まで取りにいっています。独自のJCコードで、本社だけでなく工場・支社支店・店舗まで拠点ごとに一意のIDを振り、多拠点やグループ会社を正確に串刺しできます。企業ごとに付与できる情報は50項目を超えます。本社・拠点・部署の構造を踏まえ、検索条件、一覧・詳細画面の配置、APIで返す情報を設計します。企業データを使う人の視点で、情報設計からUI・APIの実装まで一貫して担えます。

このデータを、企業データベース『SalesNow』、SalesNow MCP、Data API（ベータ版）で届けています。顧客は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・拠点の開設といったシグナルでアプローチの時期をつかみます。営業担当者は、AIワークフローで商談準備のレポート作成や議事録のSFA登録を進め、商談に集中できます。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。導入実績のあるプロダクトで、検索画面からAPIまで設計・開発・運用を担うことも可能です。

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、1人が生み出せる価値を増やすことは、あらゆる仕事の前提になります。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。エンジニアにとっては、1人で届けられるプロダクトの価値をAIでどこまで増やせるかを、実際の事業で試せる環境です。

＜募集背景＞

企業データを使う入口が、画面だけではなくなりました。『SalesNow』の画面に加えて、Salesforce・HubSpotとの連携、API、MCPと、企業データが使われる経路が増え、ユーザーが直接触れるInterfaceレイヤーの開発ニーズが急増しています。人が使う画面と、担当者がAIエージェントを通じてデータを取得するMCPを、同じデータ基盤の上で設計します。

提供形態の拡張に伴い、画面とAPIの情報設計・実装・運用を担うWebエンジニアを増員します。企業データの届け方を、自分の技術判断で磨き込めるポジションです。

＜ミッション＞

営業担当者やAIエージェントが、1,600万件超の法人・組織データから必要な企業に最短でたどり着ける入口をつくることです。画面とAPIの設計を通じて、顧客企業で働く一人ひとりが生み出せる価値を増やします。その検索・表示機能とAPIを、顧客が日々の業務で使い続けられるプロダクトに育てます。機能を足すだけでなく、データ設計・アーキテクチャ・評価基盤まで含めて、プロダクト全体を進化させます。

＜お任せしたい業務内容＞

PdMなどと連携し、『SalesNow』の設計・開発・運用を担います。

• フロントエンド開発・UI/UXの持続的な改善と運用設計
• バックエンドAPIの設計・実装
• 1,600万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
• 技術選定、アーキテクチャ設計、実装
• 開発プロセスの改善、開発組織の強化・運営
• 経営陣（CEO・COO）と長期的な技術課題や組織構築について密に議論し、開発組織の戦略を検討する

いま取り組んでいる課題の例

• 全文検索基盤（OpenSearch・約1.05億ドキュメント・約460GB）で、企業・拠点・部署などを横断する検索を支える
• データの取得と投入を設計し直し、検索インデックスの再構築時間を縮める

※従事すべき業務の変更の範囲：有り

＜利用する技術・ツール＞

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 PostgreSQL
• AI/LLM: Amazon Bedrock, Azure OpenAI, Claude, Gemini
• 開発ツール: Claude Code, Codex, 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

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です。ミッションごとにスクラムチームを編成し、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・ポストモーテムを実施しています。

AIを前提にした開発

• 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）
• 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
• Claude Code・Cursor・GitHub Copilotで実装の初稿をつくり、CodeRabbitをPRレビューの一次チェックに使います
• Claude Codeを複数並列で動かし、調査から実装・検証・リリースまでを1人で回す進め方も取り入れています
• n8nでAIを組み込んだ業務フローを構築しています。プロダクト開発で使うAIに加え、自分の業務をどう組み替えるかも、担当者自身が設計できます
• 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
• 直近30日でマージされたPRは2,229本です（2026年9月12日時点・全リポジトリ）。この開発量のなかで、担当する画面とAPIへの変更の影響を確かめ、品質を保ったまま改善を届けます

＜ポジションの魅力＞

① 実装の初稿はAIでつくり、設計と品質の判断に時間を使う

実装の初稿はClaude Code・Cursorでつくり、PRの一次チェックにはCodeRabbitを使います。全リポジトリで直近30日に2,229本のPRをマージした開発環境です（2026年9月12日時点）。この開発量を支える品質確認にも携わり、複数のLLMの指摘を実データやログで検証して採否を決める経験を積めます。初稿の作成にAIを使う分、検索・表示体験をどう設計すれば顧客が使い続けるかに力を注げます。フロントエンドとバックエンドAPIの両方を担当し、使いやすさと性能を一体で磨けます。設計の選択から実装・品質検証まで、自分の技術判断を通せる仕事です。

② 人が画面とAIで企業データを使う入口を、自分の設計でつくる

画面・Data API・SalesNow MCPと、提供形態を横断してInterfaceを設計します。営業担当者が画面で企業を探す体験と、顧客の担当者がClaude・Cursorを通じてSalesNow MCPから企業データを引く体験の両方を、自分の設計で形にできます。JCコードで識別する本社・拠点と、組織図・部署情報を、画面ではどう探せるようにし、API・MCPではどう取得できる形にするか。実際のユーザーの使い方を確かめながら、独自の企業データ構造を使いやすいインターフェースに変える設計力を磨けます。

③ 目的と予算を合意したら、進め方は自分で決める

AIで処理する範囲、人が判断する範囲、使うモデルやツールも担当者が選びます。経営陣も自分でコードを書きます。画面・API・MCPの情報設計から、1億件規模の検索基盤の改善、技術選定やアーキテクチャまで、実装を示しながら経営陣と直接議論できます。ユーザー体験と性能への影響を根拠に技術を選び、自ら実装までつなげます。

④ フルリモート×フルフレックスで、住む場所に縛られずに働く

住む場所を変えずに、導入実績のあるプロダクトの画面・API・MCPを横断する開発に携われます。プロダクト職はフルリモートで、地方在住なら、出社は年1〜2回の全社イベントだけです。コアタイムのないフルフレックスです。Slack・GitHub・Notionでの非同期のやり取りが定着しているので、設計に深く潜る時間を自分で確保できます。

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前提で仕事と組織を設計し直せるかどうかです。SalesNowでは、それを毎日の開発で実践しています。

＜身につくもの＞

人が画面で使う検索体験と、AIエージェントがSalesNow MCP・Data APIから企業データを呼び出す体験を、同じデータの上で設計した経験が残ります。1億件規模の検索基盤で、データ取得と投入のボトルネックを検証し、検索インデックスの再構築時間を縮める設計にも取り組めます。PdMと連携して届ける機能を具体化し、AI機能のフロントエンド実装から本番運用まで担います。合意した目的と予算のもとで、LLMのコストと精度を踏まえた実装方法を自分で決めます。

＜選考プロセス＞

原則すべてのステップをオンラインで実施します。

1. エントリー
2. 書類選考
3. Web面談（2〜5回）
4. リファレンスチェック
5. オファー面談

＜SalesNow Information＞

• 採用サイト：
• 全社資料：
• Culture deck：
• 一緒に働くメンバーのインタビュー（API・MCPの開発を担うエンジニア）：
• CEO note：
• COO note：

必須スキル

＜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。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します。AI時代の企業データインフラをつくるData AI Companyです。企業・組織・拠点・部署まで構造化した、1,600万件超の法人・組織データベース（80億レコード）を持っています。企業データベース収録件数No.1を獲得しています（2025年10月期・日本マーケティングリサーチ機構調べ）。このポジションでは、このデータを画面・API・MCPを横断して、人とAIエージェントがそれぞれ使いやすい形で届けます。

このデータは、独自の収集網「SalesNow Data Network」の3つのルートから集めています。Web情報をAIで日次更新する基盤、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、月間700万PVの自社メディアに集まるユーザー投稿。アナログな収集は実地調査から紙の資料の読み取りまで及び、自社メディアのユーザーネットワークもその一部を担います。この3つを組み合わせ、検索では出てこない組織図や部署の直通番号まで取りにいっています。独自のJCコードで、本社だけでなく工場・支社支店・店舗まで拠点ごとに一意のIDを振り、多拠点やグループ会社を正確に串刺しできます。企業ごとに付与できる情報は50項目を超えます。本社・拠点・部署の構造を踏まえ、検索条件、一覧・詳細画面の配置、APIで返す情報を設計します。企業データを使う人の視点で、情報設計からUI・APIの実装まで一貫して担えます。

このデータを、企業データベース『SalesNow』、SalesNow MCP、Data API（ベータ版）で届けています。顧客は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・拠点の開設といったシグナルでアプローチの時期をつかみます。営業担当者は、AIワークフローで商談準備のレポート作成や議事録のSFA登録を進め、商談に集中できます。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。導入実績のあるプロダクトで、検索画面からAPIまで設計・開発・運用を担うことも可能です。

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、1人が生み出せる価値を増やすことは、あらゆる仕事の前提になります。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。エンジニアにとっては、1人で届けられるプロダクトの価値をAIでどこまで増やせるかを、実際の事業で試せる環境です。

＜募集背景＞

企業データを使う入口が、画面だけではなくなりました。『SalesNow』の画面に加えて、Salesforce・HubSpotとの連携、API、MCPと、企業データが使われる経路が増え、ユーザーが直接触れるInterfaceレイヤーの開発ニーズが急増しています。人が使う画面と、担当者がAIエージェントを通じてデータを取得するMCPを、同じデータ基盤の上で設計します。

提供形態の拡張に伴い、画面とAPIの情報設計・実装・運用を担うWebエンジニアを増員します。企業データの届け方を、自分の技術判断で磨き込めるポジションです。

＜ミッション＞

営業担当者やAIエージェントが、1,600万件超の法人・組織データから必要な企業に最短でたどり着ける入口をつくることです。画面とAPIの設計を通じて、顧客企業で働く一人ひとりが生み出せる価値を増やします。その検索・表示機能とAPIを、顧客が日々の業務で使い続けられるプロダクトに育てます。機能を足すだけでなく、データ設計・アーキテクチャ・評価基盤まで含めて、プロダクト全体を進化させます。

＜お任せしたい業務内容＞

PdMなどと連携し、『SalesNow』の設計・開発・運用を担います。

• フロントエンド開発・UI/UXの持続的な改善と運用設計
• バックエンドAPIの設計・実装
• 1,600万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
• 技術選定、アーキテクチャ設計、実装
• 開発プロセスの改善、開発組織の強化・運営
• 経営陣（CEO・COO）と長期的な技術課題や組織構築について密に議論し、開発組織の戦略を検討する

いま取り組んでいる課題の例

• 全文検索基盤（OpenSearch・約1.05億ドキュメント・約460GB）で、企業・拠点・部署などを横断する検索を支える
• データの取得と投入を設計し直し、検索インデックスの再構築時間を縮める

※従事すべき業務の変更の範囲：有り

＜利用する技術・ツール＞

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 PostgreSQL
• AI/LLM: Amazon Bedrock, Azure OpenAI, Claude, Gemini
• 開発ツール: Claude Code, Codex, 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

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です。ミッションごとにスクラムチームを編成し、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・ポストモーテムを実施しています。

AIを前提にした開発

• 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）
• 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
• Claude Code・Cursor・GitHub Copilotで実装の初稿をつくり、CodeRabbitをPRレビューの一次チェックに使います
• Claude Codeを複数並列で動かし、調査から実装・検証・リリースまでを1人で回す進め方も取り入れています
• n8nでAIを組み込んだ業務フローを構築しています。プロダクト開発で使うAIに加え、自分の業務をどう組み替えるかも、担当者自身が設計できます
• 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
• 直近30日でマージされたPRは2,229本です（2026年9月12日時点・全リポジトリ）。この開発量のなかで、担当する画面とAPIへの変更の影響を確かめ、品質を保ったまま改善を届けます

＜ポジションの魅力＞

① 実装の初稿はAIでつくり、設計と品質の判断に時間を使う

実装の初稿はClaude Code・Cursorでつくり、PRの一次チェックにはCodeRabbitを使います。全リポジトリで直近30日に2,229本のPRをマージした開発環境です（2026年9月12日時点）。この開発量を支える品質確認にも携わり、複数のLLMの指摘を実データやログで検証して採否を決める経験を積めます。初稿の作成にAIを使う分、検索・表示体験をどう設計すれば顧客が使い続けるかに力を注げます。フロントエンドとバックエンドAPIの両方を担当し、使いやすさと性能を一体で磨けます。設計の選択から実装・品質検証まで、自分の技術判断を通せる仕事です。

② 人が画面とAIで企業データを使う入口を、自分の設計でつくる

画面・Data API・SalesNow MCPと、提供形態を横断してInterfaceを設計します。営業担当者が画面で企業を探す体験と、顧客の担当者がClaude・Cursorを通じてSalesNow MCPから企業データを引く体験の両方を、自分の設計で形にできます。JCコードで識別する本社・拠点と、組織図・部署情報を、画面ではどう探せるようにし、API・MCPではどう取得できる形にするか。実際のユーザーの使い方を確かめながら、独自の企業データ構造を使いやすいインターフェースに変える設計力を磨けます。

③ 目的と予算を合意したら、進め方は自分で決める

AIで処理する範囲、人が判断する範囲、使うモデルやツールも担当者が選びます。経営陣も自分でコードを書きます。画面・API・MCPの情報設計から、1億件規模の検索基盤の改善、技術選定やアーキテクチャまで、実装を示しながら経営陣と直接議論できます。ユーザー体験と性能への影響を根拠に技術を選び、自ら実装までつなげます。

④ フルリモート×フルフレックスで、住む場所に縛られずに働く

住む場所を変えずに、導入実績のあるプロダクトの画面・API・MCPを横断する開発に携われます。プロダクト職はフルリモートで、地方在住なら、出社は年1〜2回の全社イベントだけです。コアタイムのないフルフレックスです。Slack・GitHub・Notionでの非同期のやり取りが定着しているので、設計に深く潜る時間を自分で確保できます。

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前提で仕事と組織を設計し直せるかどうかです。SalesNowでは、それを毎日の開発で実践しています。

＜身につくもの＞

人が画面で使う検索体験と、AIエージェントがSalesNow MCP・Data APIから企業データを呼び出す体験を、同じデータの上で設計した経験が残ります。1億件規模の検索基盤で、データ取得と投入のボトルネックを検証し、検索インデックスの再構築時間を縮める設計にも取り組めます。PdMと連携して届ける機能を具体化し、AI機能のフロントエンド実装から本番運用まで担います。合意した目的と予算のもとで、LLMのコストと精度を踏まえた実装方法を自分で決めます。

＜選考プロセス＞

原則すべてのステップをオンラインで実施します。

1. エントリー
2. 書類選考
3. Web面談（2〜5回）
4. リファレンスチェック
5. オファー面談

＜SalesNow Information＞

• 採用サイト：
• 全社資料：
• Culture deck：
• 一緒に働くメンバーのインタビュー（API・MCPの開発を担うエンジニア）：
• CEO note：
• COO note：

歓迎スキル

• Python（FastAPI等）でのバックエンド開発経験
• Elasticsearch / OpenSearchを利用した検索機能の開発経験
• AI駆動開発ツール（Claude Code / Cursor等）の実務活用経験

求める人物像

会社共通

• ミッション・バリュー（AIネイティブ・コト志向・最高品質）に共感し、AIを使いこなす意志がある方
• スピード感を楽しみ、変化の中でも目的から考えて課題を発見し、解決に導ける方
• 誠実さとオーナーシップを持って、チームや顧客に向き合える方

このポジションならでは

• 新しい技術を自ら試し、前提を疑い、本質的な設計判断ができる方
• プロダクトが解く課題に深い関心を持ち、ユーザー体験を起点に技術選択を考えられる方

※詳しくはカルチャーデックをご覧ください。

応募概要

給与

年収600〜1,500万円

勤務地

渋谷オフィス（リモートワーク可）
※就業場所の変更の範囲：無し

雇用形態

正社員

勤務体系

• プロダクト職はフルリモート勤務（東京近郊：月1回の出社推奨日あり／地方在住：年1〜2回の全社イベント出席のみ。交通費・宿泊費は全額支給）
• ※就業場所の変更の範囲：無し
• フルフレックスタイム制（コアタイムなし）
• 1日の標準労働時間：8時間
• SlackやGoogle Meetを中心としたオンラインコミュニケーション

休日・休暇

• 完全週休2日制（土日祝）
• 年末年始休暇
• 夏季休暇
• 有給休暇（入社6ヶ月後10日付与、最大20日まで繰り越し可）
• female休暇（年5日）
• 慶弔休暇
• 産前産後休暇・育児休業
• 介護休業

試用期間

あり（3ヶ月）

福利厚生

各種手当

• 交通費全額支給
• 読書支援手当（上限5,000円／月）
• スキルアップ・生産性向上支援（上限10,000円／月）
• 飲みニケーション手当
• リファラル採用手当
• 残業手当

健康・安心サポート

• 社会保険完備（健康保険・厚生年金・労災保険・雇用保険）
• ベビーシッター補助制度
• 人間ドック（隔年／40歳以上対象）

その他

• ストックオプション制度
• 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）