株式会社SalesNow
【海外人材枠／正社員】Data Engineer (fully remote in Japan) — build the data platform behind 16M+ company records
最終更新日:
企業情報をみる職種
データエンジニア年収
400万円 〜 1,500万円利用技術
こだわり条件
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-01-14最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, Gemini, CodeRabbit, Cursor, Claude Code, n8n
生成AI活用状況の詳細
＜全体方針＞
当社では生成AIを単なる生産性向上ツールではなく、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。人が担うべき判断や設計と、AIに委ねる実装・補助領域を明確に切り分けることで、スピードと品質の両立に加え、疲弊しにくく再現性のある開発体験を重視しています。
＜プロダクト機能強化＞
数億件・数十TB規模の法人データを基盤に、生成AIによるデータの解釈・構造化・示唆生成を行い、ユーザーの意思決定を支援する機能としてプロダクトに実装しています。AIが推論や整理を担い、人が最終判断を行う役割分担を前提に、設計段階から組み込んでいます。
＜開発生産性向上＞
Cursor / Claude Code を活用し、実装の初稿生成やリファクタリングをAIが支援。エンジニアは設計や品質判断に集中できる体制を構築しています。PRの一次レビューにはCodeRabbitを導入し、これらのAIツールはフルタイム開発者全員に提供しています。
当社では生成AIを単なる生産性向上ツールではなく、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。人が担うべき判断や設計と、AIに委ねる実装・補助領域を明確に切り分けることで、スピードと品質の両立に加え、疲弊しにくく再現性のある開発体験を重視しています。
＜プロダクト機能強化＞
数億件・数十TB規模の法人データを基盤に、生成AIによるデータの解釈・構造化・示唆生成を行い、ユーザーの意思決定を支援する機能としてプロダクトに実装しています。AIが推論や整理を担い、人が最終判断を行う役割分担を前提に、設計段階から組み込んでいます。
＜開発生産性向上＞
Cursor / Claude Code を活用し、実装の初稿生成やリファクタリングをAIが支援。エンジニアは設計や品質判断に集中できる体制を構築しています。PRの一次レビューにはCodeRabbitを導入し、これらのAIツールはフルタイム開発者全員に提供しています。
仕事内容
【SalesNowについて】
SalesNow's mission is 「誰もが活躍できる仕組みをつくる。」 (Create systems where everyone can thrive), and we are taking on the challenge of fundamentally changing how people work. We rebuild how B2B work gets done, using corporate data and AI so that each person can create more value. SalesNow is the corporate data infrastructure for the AI era, supplying the data that people and AI agents work from. Our database covers over 16 million corporate and organizational profiles, structured down to individual offices and departments, and built on 8 billion records. SalesNow ranks No.1 in corporate database record count (企業データベース収録件数No.1; survey period: October 2025; research by Japan Marketing Research Organization).
SalesNow Data Network, our own collection network, combines three routes. Our platform uses AI to up
開発環境
・Data collection: Python (Scrapy), AWS Fargate for Amazon ECS, Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
・Data storage: Amazon S3, Amazon Aurora PostgreSQL
・Data transformation: Scala and Python on Databricks (Apache Spark, Delta Lake; processed in three l
