Webエンジニア

必須

• Webアプリケーション開発の実務経験3年以上
• TypeScript（React / Next.js）でのフロントエンド開発経験
• 自律的に課題を発見し、改善を提案・実行できること

歓迎

• 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

• 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
• 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

使用ツール

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
• ※従事すべき業務の変更の範囲：有り

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

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

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。