なぜ募集しているのか: 人を増やした分だけ売上が伸びる時代は、終わりました。人がAIと一緒に働くほど、AIが扱う企業データの正確さが、そのまま仕事の質になります。SalesNowは組織が大きくなる前にAI前提の組織へつくり替え、バリューの1つに「AIネイティブ」を掲げています。
2025年11月を起点に、社員1人あたりARRを3年で10倍にする目標を置いています。人を増やさずに届けるデータを増やすには、取得と検証の工程そのものを組み替える必要があります。データエンジニアは、その組み替えを自分の手で設計する立場にいます。

企業データの提供は、『SalesNow』の画面に加えてData APIとSalesNow MCPへ広がっています。
DatabricksやRedashを使った基盤は整いつつありますが、バッチ処理の安定化、APIのスケール対応、コスト効率を意識した性能最適化など、解くべき課題は増え続けています。
どんな仕事か: 数十TB・80億レコード規模の企業データ基盤の構築・改善を担います。入社初日から、インフラ・ガバナンス・コスト最適化まで横断的に関わります。具体的には、以下のいずれか、もしくは複数を担当していただきます。
・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・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
【入社後に取り組む課題の例】
・「その求人はまだ募集中か」の判定を直す。求人の停止は、営業が使うシグナルの1つです。一覧ページに掲載終了情報を出さない媒体があり、取得した求人一覧の差分で募集終了を判定すると、一時的な取得漏れを掲載終了と取り違えるおそれがあります。募集中の求人を終了扱いにする誤りと、終了した求人を募集中として残す誤りのどちらを抑えるか、媒体ごとに判定基準を決めて実装します。
・企業のWebサイトの更新を追う。会社概要やサービス情報を新しく保つため、全企業のWebサイトの情報を取得し、更新の差分を検知する処理を実装します。
・企業データの判定にLLMを組み込む。上場企業の開示資料（IR情報）をLLMで構造化し、人が定めた基準でLLM as a Judgeによる判定を行います。チームで定めた品質基準のもとで、担当する判定の条件を決めて実装します。

※従事すべき業務の変更の範囲：有り
求められるスキルは: 必須・Python / SQLを用いたデータ処理の実務経験3年以上
・パブリッククラウドの利用経験3年以上
・データ収集・加工パイプラインの構築経験
・RDB（PostgreSQL / MySQL等）の基本的な設計・操作経験

歓迎【歓迎要件】
・Apache Spark（PySpark含む）でのデータ処理経験
・AWS Analytics系サービスの利用経験
・Databricksの利用経験
・データマネジメントの経験
・Git / GitHubを用いたチーム開発の経験
・DataOpsの考え方への共感

【こんな方を求めています】
・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
・シリーズB目前のスタートアップならではの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
・新しい技術や知識を自ら学んで試し、前提を疑いながら技術的な課題に挑み、担当範囲の設計判断まで担える方
・データの品質に対して妥協せず、仕組みで品質を担保できる方
・検討結果や改善内容をチームに積極的に共有し、顧客やビジネス職の声を改善につなげられる方

※詳しくはカルチャーデックをご覧ください。
https://speakerdeck.com/salesnow/culture-deck
雇用形態は: 正社員（期間の定めなし）
どこで働くか: ・プロダクト職のため、フルリモート勤務
・東京近郊：月1回の出社推奨日あり
・※就業場所の変更の範囲：無し
・渋谷オフィス（リモートワーク可）
勤務時間は: ・SlackやGoogle Meetを中心としたオンラインコミュニケーション
・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
給与はどのくらい貰えるか: 年収500～1,200万円
月給：42万円～100万円
待遇・福利厚生は: ◆各種手当
・交通費全額支給
・残業手当
・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

◆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）
休日休暇は: ・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
どんな選考プロセスか: 【主な選考プロセス】
原則すべてのステップをオンラインで実施します
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

【ポジションの魅力】
・メンバークラスから設計判断に関われます。何を集めるか、どこまで正確なら使えるかを、担当する処理の範囲で自分で決め、根拠を示して実装まで持っていきます。
・80億レコード・数十TBの基盤と、55媒体のクローラ、Databricksの3層処理を扱います。媒体ごとの取得漏れを考慮した掲載終了の判定、JCコードで拠点まで結びつける名寄せ、その品質を確かめる監視までを実装します。データの正確さ・処理性能・運用コストを同時に天秤にかける設計は、この規模の基盤でこそ身につきます。
・扱うのはWebから取れるデータだけではありません。数万人規模の調査網と社内の体制がアナログに集めた情報も、自社メディアに集まるユーザー投稿も、同じ1社に束ねます。入力の性質が違うデータを1つの企業像に収斂させる仕事は、公開データだけを扱う環境では経験できません。
・整えたデータは、『SalesNow』の画面・CRM連携・Data API・SalesNow MCPを通じて、主に大手企業・上場企業で使われます。改善したデータ品質が、名寄せとシグナルの精度として顧客の判断に直接届きます。
・LLMを本番のデータ処理に組み込み、コストと精度を同時に管理する経験が身につきます。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。その環境で、どこまでをLLMに処理させ、どこから人が判断するかを自分で設計します。
・AI前提で取得・検証の工程を組み替え、1人で回せるパイプラインを増やす。品質・性能・コストを実測で確かめながら、1人が扱えるデータ量を押し上げる仕組みを自分でつくれます。取得・検証にかかる人の時間を減らす設計を通じて、社員1人あたりARRを3年で10倍にする目標に貢献できます。
・経営陣も自分でコードを書きます。取得方法の変更やコストと精度の兼ね合いを、実装の重さが分かる相手と直接議論でき、技術の選択を事業への影響まで含めて詰められます。
・メンバーとして名寄せ・品質監視・クローラの実装を積み上げた先に、基盤全体のアーキテクチャを決める役割、さらにテックリードへと広げていけます。データ量とプロダクトの提供先（画面・Data API・SalesNow MCP）が同時に広がっている今だから、任される範囲の広がりも速くなります。

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。SalesNowは、それを毎日やっています。

データエンジニア｜80億レコードの企業データ基盤を、AI前提でつくり替える

データベースエンジニア