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Backend Engineer|100M-doc search, LLM

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on 2026-09-23

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株式会社SalesNow's members

村岡 功規

株式会社SalesNow 代表取締役 大阪公立大学工学部卒。 レバレジーズに入社後、新規事業立ち上げと営業マネージャーに従事し、立ち上げた新規事業を大きく成長させた。当時のアナログで非効率なBtoB営業の業務プロセスに課題意識を持ち、2019年SalesNowを共同創業。共同創業の粂と2人でSalesNowのMVPを開発しリリース。

Yosuke Kume

株式会社SalesNow 取締役兼COO 大学時代は複数のWebサービスの立ち上げ・運営や、IT企業で1年半の長期インターンを経験後、アメリカに交換留学。留学中に飲食店営業支援Webサービスをローンチ。ボストンキャリアフォーラムにて複数のIT企業から内定。帰国後に1年間内定者インターンを経験し、2017年にIT企業に入社。新規事業のWeb広告運用やマーケティング・採用業務などに従事。 2019年に代表と共にQuickWorkを共同創業。営業リスト作成ツールApoKaku, RPA支援サービスTechOrder, 経営者/営業マン向けメディアSalesMapなど複数のサービスをローンチ。 現在はWeb開発・マーケティングを中心に、採用・マネジメント・新規事業立ち上げなど幅広く業務担当。

株式会社SalesNow's members

株式会社SalesNow 代表取締役 大阪公立大学工学部卒。 レバレジーズに入社後、新規事業立ち上げと営業マネージャーに従事し、立ち上げた新規事業を大きく成長させた。当時のアナログで非効率なBtoB営業の業務プロセスに課題意識を持ち、2019年SalesNowを共同創業。共同創業の粂と2人でSalesNowのMVPを開発しリリース。

Job Description

What we do

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で組み替える。その土台が、AI時代の企業データインフラ「SalesNow」です。企業・組織・拠点・部署までをユニークに構造化した1,600万件超の法人・組織データベース、80億レコード。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)。 【検索では出てこない情報を、自分たちで取りに行く】 データは3つのルートで集めています。 ・デジタル:Web情報をAIで日次更新する基盤。数百万件規模のタスクを処理します ・人手: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ます。検索では出てこない情報を取りに行きます ・ユーザー投稿:自社メディア(月間700万PV)に集まるクローズドデータを統合します こうしてWebに出ていない膨大なアナログ・クローズドな情報が入ります。独自のJCコードで本社・工場・支社支店・店舗を拠点ごとに識別し、組織図と部署の直通番号(部署連絡先750万件超)まで持っています。法人番号・社名・住所・電話・URL・メールの多角キーを15段階の優先度で照合し、1社に収斂させています。 【人とAIが使える形で届ける】 ・SalesNow MCP(2026年4月 提供開始):企業データをMCPサーバーとして提供。Claude・CursorなどのAIエージェントから直接扱えます ・SalesNow カスタムAIエージェント(2026年3月 正式提供開始):顧客ごとの業務に合わせて組むAIエージェントです。社内で回している仕組みを顧客の環境に移植し、有償で納めています ・AIワークフロー: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、BANTの抽出などを、ノーコードで組んだワークフローで実行します。CRM・Slack・Notionと連携します ・Data API(ベータ版):企業・ニュース・採用・組織の4種別 ・SalesNow Lite(2026年3月 正式リリース) ・企業データベース『SalesNow』:条件検索でターゲットを特定し、採用の増加・資金調達・拠点の開設といった企業側の動きから「なぜ今この企業か」をつかみます。Salesforce・HubSpot・kintoneと連携します ・企業データベースメディア『SalesNow DB』も、このデータインフラの一部です AIの出力の品質は、参照するデータの品質で決まります。人がAIと企業を調べて判断するには、その企業の実態を捉えるデータが要る。決めるのは人で、AIはその準備と整理を支えます。 営業の戦略立案から、データ基盤の構築・利活用、SFA連携やAI実装の開発、オペレーションの代行まで、一社で提供しています。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。 私たち自身も、AI前提の組織へつくり替えました。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。AIで自分の仕事を組み替えることが、職種を問わず必要になります。経営陣も自分でコードを書きます。 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前提で組織と業務を設計できるかどうかです。その設計を、これから一緒にやる人を探しています。
AI時代の企業データインフラ「SalesNow(https://top.salesnow.jp)」。企業データベースメディア「SalesNow DB(https://salesnow.jp/db)」はその一部。
1,600万件超の法人・組織データを収録した企業データベース。画面・API・MCP・AIワークフローで届け、BtoBの仕事の進め方そのものを組み替えます。
フルフレックスタイムで働いています。地方在住の方の出社は年1〜2回の全社イベントのみ、東京近郊の方は月1回の出社推奨日があります。
ビジネス職・コーポレート職はリモートと出社の併用、プロダクト職はフルリモート勤務です。1日の標準労働時間は8時間、10-19時の間にミーティングを入れます。
人がAIと企業を調べ、判断するには、その企業の実態を捉えるデータが要る。営業だけではありません。BtoBの仕事のほぼすべてが、この土台に乗ります。

What we do

AI時代の企業データインフラ「SalesNow(https://top.salesnow.jp)」。企業データベースメディア「SalesNow DB(https://salesnow.jp/db)」はその一部。

1,600万件超の法人・組織データを収録した企業データベース。画面・API・MCP・AIワークフローで届け、BtoBの仕事の進め方そのものを組み替えます。

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で組み替える。その土台が、AI時代の企業データインフラ「SalesNow」です。企業・組織・拠点・部署までをユニークに構造化した1,600万件超の法人・組織データベース、80億レコード。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)。 【検索では出てこない情報を、自分たちで取りに行く】 データは3つのルートで集めています。 ・デジタル:Web情報をAIで日次更新する基盤。数百万件規模のタスクを処理します ・人手: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ます。検索では出てこない情報を取りに行きます ・ユーザー投稿:自社メディア(月間700万PV)に集まるクローズドデータを統合します こうしてWebに出ていない膨大なアナログ・クローズドな情報が入ります。独自のJCコードで本社・工場・支社支店・店舗を拠点ごとに識別し、組織図と部署の直通番号(部署連絡先750万件超)まで持っています。法人番号・社名・住所・電話・URL・メールの多角キーを15段階の優先度で照合し、1社に収斂させています。 【人とAIが使える形で届ける】 ・SalesNow MCP(2026年4月 提供開始):企業データをMCPサーバーとして提供。Claude・CursorなどのAIエージェントから直接扱えます ・SalesNow カスタムAIエージェント(2026年3月 正式提供開始):顧客ごとの業務に合わせて組むAIエージェントです。社内で回している仕組みを顧客の環境に移植し、有償で納めています ・AIワークフロー: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、BANTの抽出などを、ノーコードで組んだワークフローで実行します。CRM・Slack・Notionと連携します ・Data API(ベータ版):企業・ニュース・採用・組織の4種別 ・SalesNow Lite(2026年3月 正式リリース) ・企業データベース『SalesNow』:条件検索でターゲットを特定し、採用の増加・資金調達・拠点の開設といった企業側の動きから「なぜ今この企業か」をつかみます。Salesforce・HubSpot・kintoneと連携します ・企業データベースメディア『SalesNow DB』も、このデータインフラの一部です AIの出力の品質は、参照するデータの品質で決まります。人がAIと企業を調べて判断するには、その企業の実態を捉えるデータが要る。決めるのは人で、AIはその準備と整理を支えます。 営業の戦略立案から、データ基盤の構築・利活用、SFA連携やAI実装の開発、オペレーションの代行まで、一社で提供しています。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。 私たち自身も、AI前提の組織へつくり替えました。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。AIで自分の仕事を組み替えることが、職種を問わず必要になります。経営陣も自分でコードを書きます。 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前提で組織と業務を設計できるかどうかです。その設計を、これから一緒にやる人を探しています。

Why we do

人がAIと企業を調べ、判断するには、その企業の実態を捉えるデータが要る。営業だけではありません。BtoBの仕事のほぼすべてが、この土台に乗ります。

株式会社SalesNow代表の村岡です。 前職の人材ベンチャーで部下10名の営業マネージャー担当時、「手作業によるリスト作成」「非効率な営業アプローチ」にチームの業務工数が80%以上も取られていました。 結果として、顧客フォローが蔑ろになったことが原因で顧客満足度の低下と受注減少を招き、もっと新規開拓をする必要があるのに時間がない、というような負のスパイラルに陥っていました。セールスが一番時間を費やすべき業務である「顧客の課題解決」や「サービスのアップデート」などの本質的なことに時間を使えず、心身を消耗してしまう営業組織は「あるべき姿」から大きくかけ離れています。 営業現場の労働環境向上もサービス利用者の満足度も双方に最大化できるような新たなセールスインフラを構築したいと思いSalesNowのローンチに至りました。 そして今、その射程は営業だけではなくなっています。人がAIと企業を調べ、判断するには、その企業の実態を捉えるデータが要る。だから私たちは、AI時代の企業データインフラをつくっています。営業だけではありません。BtoBの仕事のほぼすべてが、この土台に乗ります。 人を増やした分だけ売上が伸びる時代は終わりました。働き手が減るなかで、1人が生み出せる価値を増やす。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。 ぜひ以下の記事をご覧いただけますと幸いです。 ◆リードVC KUSABI 渡邊氏×CEO村岡対談 https://kusabi.fund/salesnow-interview/ ◆シリーズAラウンドを終えたばかりの「SalesNowの魅力」を6つ語ります https://note.com/atsunori_muraoka/n/nfde045599301 ◆セールスの未来、SalesNowの大勝負 https://note.com/atsunori_muraoka/n/n169c38a27294 ◆『SaaS+Database』領域でのLLM活用のリアル https://note.com/atsunori_muraoka/n/n89f929d98967 ※SalesNowが『SaaS+Database』領域で取り組んだLLMの事例と、それによる成果がわかります。

How we do

フルフレックスタイムで働いています。地方在住の方の出社は年1〜2回の全社イベントのみ、東京近郊の方は月1回の出社推奨日があります。

ビジネス職・コーポレート職はリモートと出社の併用、プロダクト職はフルリモート勤務です。1日の標準労働時間は8時間、10-19時の間にミーティングを入れます。

【AI前提でつくり替えた組織】 組織は大きくなるほどつくり直せなくなる。その前に、AI前提の組織へつくり替えました。バリューは「AIネイティブ」「コト志向」「最高品質」の3つ。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。 ・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)。Claude・Geminiは全員が使え、Codexも併用し、用途でモデルを選びます ・成果物は複数のLLMに個別レビューを通し、人が根拠を確認して採否を決めます ・商談準備から議事録作成、CRMへの記録、分析までAIを使い、営業本人の入力はほぼゼロになりました ・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。AIで自分の仕事を組み替えることが、職種を問わず必要になります。経営陣も自分でコードを書きます ・日本語が話せないメンバーとも、AI同時通訳を使って議論しています。面接もAI同時通訳で行います ・入社直後は「自部門の業務でAI活用を1つ試す」ところから始めます 【つくっているものの規模】(2026-09-12 実測) ・直近30日でマージされたPRは2,229本。リポジトリ数298 ・全文検索基盤はOpenSearch 1.05億ドキュメント・約460GB ・上場企業の開示資料をLLMで構造化し、LLM as a Judgeで判定します。基準を決めるのは人です 【開発環境】 言語: Python / TypeScript / Scala / Swift フレームワーク: FastAPI / Next.js / Tailwind CSS データ基盤: Databricks / Delta Lake(Bronze・Silver・Goldの3層)、ジョブ定義はTerraform インフラ: AWS(ECS, Lambda, Aurora, OpenSearch, DynamoDB, S3, CloudFront) LLM: 用途別に併用(Anthropic / Gemini Flash-Lite / Azure OpenAI gpt-4o-mini) 【採用候補者へのメッセージ】 ここでの仕事は、決められた手順をこなすことではありません。目的と予算を合意したら、進め方は自分で決める。AIに何をさせ、どこを自分で判断するかも、自分で設計します。 このような意志を持った方に出会いたいです。 ・「AIネイティブ」「コト志向」「最高品質」というバリューに共感してくださる方 ・AIで自分の仕事を組み替えることを、面白がれる方 ・全体最適の視点で組織づくりができる方 ・当事者意識が高く、自ら課題を見つけ、改善に導ける方 【選考について】 原則すべてのステップをオンラインで実施します。ステップは募集ごとに違うので、各募集の「選考プロセス」をご覧ください。 ▼詳しくは会社説明資料をご確認ください。 https://speakerdeck.com/salesnow/company-deck ▼Notion採用ページ https://www.notion.so/salesnow/SalesNow-227c2fb1d6c74823a30f122756bca8b5 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、これから一緒にやる人を探しています。

As a new team member

▍Why We Are Hiring Our product API is Python (FastAPI); 780 pull requests were merged in the last 30 days (measured 2026-09-12). You design how the team verifies changes at this pace, and shape the backend architecture as SalesNow approaches Series B. AI increased how much code we ship; engineers judge whether a change fits the architecture and the data. ▍Problems You Will Work On ・Reduce full reindexing time on our OpenSearch platform: 105M documents (~460 GB). You redesign the source-side DB queries and the ingestion ・Break up a 2,800-line model layer without stopping the service (Strangler Fig, feature flags, API versioning) ▍Responsibilities ・Backend development of AI and data features in Python (FastAPI) and TypeScript ・Design, PoC, and production implementation of LLM features over company data ・Fast iteration with PdMs; refactoring APIs and data models at scale ・Verifying edge-case behavior, quality, reproducibility ・Stack: PostgreSQL, OpenSearch, AWS, Claude Code, Codex, Cursor, CodeRabbit ※Scope of changes to duties: yes(従事すべき業務の変更の範囲:有り) ▍Requirements ・Currently residing in Japan, or willing and able to relocate to Japan ・Business-level Japanese communication skills (JLPT N1 or higher) ・Backend development experience for web or mobile applications ・Experience designing backend APIs and databases ・Agile development at an operating company; code and design reviews ▍Nice to Have ・Leading technology selection and architecture design / Data processing with generative AI ・Defining requirements with stakeholders / Startup or 0→1 product development / Data platforms and cloud infrastructure ▍Why Join Us 【1】Ship LLM features on 16 million+ corporate profiles backed by 8 billion records. You own accuracy and cost in production. 【2】Redesign search at the scale of 100 million documents. 【3】Decide architecture with leadership that also writes code. ▍Hiring Process Application screening → Interviews (multiple rounds) → Reference check → Offer meeting (job offer)
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    Founded on 08/2019

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    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