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シニアデータエンジニア

株式会社SalesNowsalesnow.jpSaaS・IT未上場

株式会社SalesNowについて

法人と組織のデータベースを基盤に、営業活動を支援するサービスを提供する。日次で更新する企業データを使い、顧客データの名寄せや企業情報の補完、SFAやCRMとの連携を行うほか、APIの提供や営業業務向けのAIエージェント開発も手がける。

企業サイトの記載より編集部が要約 / 出典

この求人について

80億レコード規模の企業データ基盤で、アーキテクチャ設計、クローリングを含む収集パイプライン、名寄せや品質管理の設計を担い、データチームを技術面で率いる。

働き方の実態編集部が求人票から読み取ったこと

本文に「フルリモート(完全在宅)」と明記。勤務地欄では東京近郊在住者は月1回の出社推奨日、地方在住者は年1〜2回の全社イベント出席のみ。Spark on Databricksでの大規模処理、データ品質管理基盤の構築、検索インデックス設計、コスト最適化の方針決定、メンバーの設計レビューを担う。

企業名株式会社SalesNow(企業サイト)
上場区分未上場
業種SaaS・IT
職種
カテゴリ
エンジニア
出社頻度通勤ゼロ(フルリモート)
想定年収800〜1500万
経験レベルプロ
応募条件データエンジニアリング実務5年以上、大規模データ基盤の設計・運用経験、Python/SQL実務3年以上、技術選定の主導経験
雇用形態正社員
掲載日2026-10-28(2週間前)
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

engage/2026-10-18 取得

募集背景

人を増やした分だけ売上が伸びる時代は、終わりました。 SalesNowはバリューの1つに「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。データ基盤の設計は、その目標の前提です。あなたが担うのは、80億レコードの収集・名寄せ・品質検証の進め方を設計し、チームの1人ひとりが扱える仕事の範囲を広げることです。

お任せしたい業務内容

  • 数十TB・80億レコード規模の企業データ基盤のアーキテクチャ設計・最適化
  • 日次で更新するデータ収集パイプライン(Webクローリングを含む)の設計・運用・改善
  • Spark on Databricksを活用した大規模データ処理・変換の設計
  • データ品質管理基盤の設計・構築(クレンジング・エンリッチメント・名寄せの設計方針を含む)、品質モニタリング環境の構築・改善
  • Elasticsearch / OpenSearchの検索インデックス設計・チューニング
  • インフラ・ガバナンス・コスト最適化の方針決定
  • 将来のデータサイエンス活用に向け、データ基盤に必要な構成と品質基準を決める
  • データチームのテクニカルリード、メンバーの設計レビューと技術的メンタリング
  • 上記すべてについて、技術選定と運用の方針を決める

入社後に取り組む課題の例

  • 根拠の足りない企業特定を、仕組みで止める。フリーランス求人から常駐先の企業を推定するロジックを別のAIで独立に検証したところ、100件のうち根拠を確認して特定できたのは12件でした。これを受けてロジックを直し、根拠が足りない案件は「特定不可」と出すようにしています。この考え方を品質基準に反映するのが、このポジションの仕事です。

※従事すべき業務の変更の範囲:有り

応募資格

副業・WワークOK

必須要件

  • データエンジニアリングの実務経験5年以上
  • 大規模データ処理基盤の設計・運用経験
  • Python / SQLを用いたデータ処理の実務経験3年以上、およびデータパイプラインの構築・運用経験
  • データ基盤のアーキテクチャ設計や技術選定を主導した経験
  • パブリッククラウドの利用経験3年以上
  • RDB(PostgreSQL / MySQL等)の設計・操作経験

歓迎要件

  • Databricks / AWS Analytics系サービスの設計・運用経験
  • Elasticsearch / OpenSearchの設計・チューニング経験
  • LLMを活用したデータ品質管理・データクレンジングの経験
  • Apache Spark(PySpark含む)を用いた大規模データ処理の設計経験
  • データマネジメント・データガバナンスの仕組みを設計した経験
  • Git / GitHubを用いたチーム開発の経験

募集背景

増員

勤務地

フルリモート(完全在宅)

事業所の住所

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 渋谷オフィス(リモートワーク可)

  • 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
  • ※就業場所の変更の範囲:無し

勤務時間

完全土日祝休み

フレックスタイム制 フルフレックス 標準労働時間:1日あたり8時間

  • 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

年俸 8,000,000円 ~ 15,000,000円 支払方法:詳細は選考時にご提示します

  • 試用期間:3ヶ月
  • 残業手当あり

【試用期間】試用期間あり 試用期間の長さ:3ヶ月 雇用形態、給与は本採用時と同じです。

休日休暇

夏季休暇/年末年始休暇

完全週休2日制

  • 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

福利厚生

雇用保険/労災保険/健康保険/交通費支給あり/テレワーク・在宅OK

  • 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
  • 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)
  • 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)

編集部が取得した時点の内容です。最新の募集要項は応募先で確認してください。

編集部のひとこと

データエンジニアリングを5年以上経験し、大規模データ基盤の設計や技術選定を主導してきた方に向きます。根拠の足りないデータを仕組みで止めるといった品質基準づくりも任されるため、データの正しさに強くこだわりたい方に合います。

NoTrain編集部2026-11-09 に読んで書きました

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エンジニア全体この求人の想定年収中央値

中央値 910万
400万1,700万800万1,500万

この求人の想定年収のMAXは、エンジニアの中央値を590万上回ります。

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