SALESCORE株式会社

【LLM新規プロダクト】シニアフルスタックエンジニア

• 700万円以上
• 正社員
• 東京都

年収

780万円〜1,300万円

勤務地

東京都

職務内容

【仕事概要】
■プロダクト概要
私たちが提供する「Value Intelligence（VI）」は、商談の会話データをAI（LLM）とグラフで解析し、「何を・どこまで話せたか」をValue Map上でトピック単位に可視化するプロダクトです（2025年9月正式リリース／特許取得済）。

最大の特徴は、一般的な「汎用的な要約」にとどまらず、購買意思決定ロジックを因果関係として構造化した独自のデータ基盤「Value Map（Property Graph）」を自社で生成・保有している点にあります。このValue MapをLLMのコンテキストとして渡すことで、「顧客の意思決定において、何をどこまで話せたか」の構造的な判定や、次に話すべきトピックを提案するコーチエージェント機能などを実現しています。

■業界の抱える課題と自社の挑戦
世の中の多くの営業組織では、「売れる理由（Why）」がブラックボックス化しており、属人化や感覚頼みのマネジメントという根深い課題を抱えています。既存の多くの営業支援SaaSはプロセスの管理やログの記録をするツールに留まり、現場の行動変容にまで踏み込めていません。

私たちはこの課題に対し、コンサルタントが営業現場に入り込んで商談録画50〜100本を分析し、一次情報を構造化（5階層の固定フェーズで課題➔真因➔解決策をマッピング）するアプローチを取っています。この構造化された知識と実行支援を組み合わせることで、一時的な分析ツールではなく、営業組織の意思決定と実行を継続的に支援するプラットフォームの構築を目指しています。「売れる理由」を組織の共通言語にし、日本のビジネスシーンの生産性を変革することが私たちの挑戦です。

■事業展望
既存の営業支援SaaS事業で得た収益基盤をもとに、現在は新規AIプロダクト「Value Intelligence（VI）」へ経営資源を投下し、事業化を進めています。リリース直後から導入企業が増加しており、プロダクトの成長期を迎えています。

今後は、商談分析にとどまらず、営業フロー全体をカバーする「5つのAI Agent構想」を展開していく予定です。すべてのAgentが共通基盤「Value Map」で連携し、一貫したコンテキストで動作する環境を目指します。Agentとコンサルの活動によって新たな一次情報が蓄積され、Value Mapが継続的にアップデートされる「学習ループ（データフライホイール）」を回し、使うほどに精度が上がる仕組みを技術で実現していきます。

■募集背景
弊社はシリーズBの資金調達を完了し、新規AIプロダクト「Value Intelligence（VI）」の事業化へ経営資源を集中させています。

現在の開発チームは5〜6名体制ですが、AI駆動開発によるデリバリー速度の向上に対し、データ基盤のスケーラビリティやアーキテクチャの整理が追いつかなくなる懸念が出てきました。具体的には、大量の商談データに対するパフォーマンス不足や、グラフデータの拡張性に限界が見え始めています。

少数精鋭組織であり意思決定のスピードが速い一方、この体制をシステム面から強固にしていくアーキテクトが不足しています。このタイミングでシニアエンジニアをお迎えし、基盤部分を自律的に再設計・刷新していただきたいと考えています。

■主な業務内容
会話解析AI「Value Intelligence（VI）」のフルスタックエンジニアとして、企画、設計、開発、運用まで一気通貫でプロダクト開発を担っていただきます。CEOやPdM、ビジネスサイドの担当者と密に連携し、仕様決定の根幹から関わっていただきます。

- 新規アプリケーション・機能の0->1開発： 「Value Map」のコンテキストを活用し、営業担当者へのフィードバック機能やガイド機能、新規Agent機能などのアプリケーションを開発します。基本的には一つの新機能を独立して担当し、LLM機能の仕様検討からフロントエンド、バックエンド、インフラまで全工程を推進します。

- 直近の技術課題である「基盤刷新・パフォーマンス改善」： 大量の商談データに対するパフォーマンス不足の解消、およびデータベース（PostgreSQL / Firebase Data Connect）の最適化。

- コンテキスト設計・グラフ解析精度向上： Property GraphをLLMに渡すインプットの最適化、および因果パス分析と文字起こしデータのマッチング向上。

- マルチモデルAI Gateway： 組織単位でのモデル切り替えと品質差の吸収ロジックの構築。

- AIネイティブな開発プロセスの推進： AIエージェント（Devin）へのIssueベースのタスク委譲環境の整備や、AIコードレビューの自動実行環境のブラッシュアップなど、チーム全体の生産性向上をリード。

■プロダクト・技術的な魅力
①「Web × グラフ解析 × LLMマルチモデル」という希少な技術領域
顧客の購買意思決定ロジックを、因果関係（グラフ）として機械可読に構造化したデータを扱う特殊な開発です。フロントエンドでのデータの可視化（Three.js / React Three Fiber / XYFlow React）から、graphologyを用いた因果パス分析、マルチモデルAI Gatewayを介した複数LLM（Claude / Gemini / OpenAI）の制御など、他では触れられない高度な技術領域に挑戦できます。

②「AIをチームメンバーとして動かす」最先端のAI駆動開発
私たちは、GitHub CopilotやClaude Code、Codexの活用にとどまらず、AIエージェント（Devin）を正式な開発メンバーの一員として扱い、Issueベースでタスク（機能開発・バグ修正）を委譲しています。AIにコードを書かせる効率化の段階を超え、「AIが自律的に動くためのデータ構造定義」や「アーキテクチャの抽象化・ガードレール設計」に特化できる、先進的な開発文化があります。

③「画面の中」だけで完結しない手触り感
完全なSaaSでありながら、扱うのはコンサルタントが現場で直接取得してきた「リアルな営業現場の一次情報」です。自分が実装したUIやエージェント設計が、実際の現場でどのように使われ、どう業務を効率化させたのか。ビジネスサイド（CEO、PdM、コンサルタント）や顧客の声、利用ログ（PostHog等）からダイレクトにフィードバックが得られる環境です。

【働き方・カルチャーの魅力】
① フルリモートワーク ＆ フレックスタイム制
渋谷オフィス、または自宅でのフルリモートワークが可能です。フレックスタイム制（コアタイム 13:00〜17:00）を採用しており、子育て中のメンバーも多く、プライベートと両立しながら柔軟に働ける環境です。

② 開発に集中できるモダンな環境・PCスペック
パッケージマネージャには pnpm / Turborepo（モノレポ管理）を採用。Firebase Emulator Suiteにより、認証・DB・Functions等をローカルで完結させて開発・テストができる環境です。貸与PCはストレスなくパフォーマンスを発揮できるように MacBook Pro 14インチ（M3 Pro / RAM 36GB / SSD 1TB）を用意しています。

③ 高速な開発サイクルと「組織もプロダクト」という社風
GitHub上でのPRベース開発を行っており、リードタイムの大半が「当日マージ」の高速な段階的デプロイサイクル（dev ➔ stg ➔ prod）を回しています。弊社エンジニアは比較的落ち着いた雰囲気の方が多く、心地よい距離感のある組織です。また、コンサルタントや営業、PdMなど他職種と関わりながら進める場面も多く、職種を問わず連携しながら全員で会社を創り上げていくカルチャーがあります。

■開発環境・技術スタック
【開発環境】
・MacBook Pro 14インチ（M3 Pro / SSD 1TB / RAM 36GB）貸与
・パッケージマネージャ：pnpm
・モノレポ管理：Turborepo
・ローカル開発：Firebase Emulator Suite（認証・DB・Functionsをローカル完結）
・リンター / フォーマッター：Biome
・テスト：Jest

【技術スタック】
・フロントエンド：Next.js 15（App Router） / React 19 / TypeScript
・UI：Tailwind CSS / Radix UI / Framer Motion
・可視化：Three.js / React Three Fiber / XYFlow React
・バックエンド：Firebase Cloud Functions（TypeScript）
・グラフ解析：graphology（因果構造・Value Map分析）
・AI：Anthropic Claude / Google Gemini / OpenAI（マルチモデル対応）

【インフラ・アーキテクチャ】
・クラウド：Google Cloud（Firebase）
・実行環境：Cloud Run（フロントエンド） / Cloud Functions（API・バッチ）
・データベース：PostgreSQL（Firebase Data Connect） / Cloud Firestore
・認証：Firebase Auth
・モニタリング：Sentry / PostHog
・外部連携：Zoom API
・マルチLLM構成：AI Gatewayを介したモデル切替

【DevOps / CI/CD】
・リポジトリ：GitHub
・CI/CD：GitHub Actions（ビルド / リント / テスト / デプロイ）
・AIコードレビュー：GitHub Actions上で自動実行
・環境：dev / stg / prod の3環境
・ブランチ戦略：deploy/dev → deploy/stg → deploy/prod

【開発プロセス】
・PRベース開発（GitHub）
・リードタイム：大半が当日マージの高速サイクル
・段階的デプロイ（dev → stg → prod）
・AIコードレビュー / AIリリースノートの自動生成
・IssueベースでAIエージェントへタスク委譲（devin/issue-* ブランチ）
・Firebase Emulatorによるローカル完結開発

企業名

SALESCORE株式会社

本社所在地

東京都渋谷区渋谷2-20-11 渋谷協和ビル7階

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険 雇用保険 厚生年金 労災保険

休日休暇

年末年始（12/29~1/3）

情報更新日

2026/07/28

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気になる

AIが推定した求人関連情報

想定給与

780万円〜1,300万円

リモートワーク

-

平均年齢

30歳

ポジションの魅力

• LLMネイティブなプロダクト開発への挑戦:
  LLMによって初めて可能になった自然言語の可視化技術を応用し、会話解析AI「Value Intelligence」を基盤とした全く新しい営業支援アプリケーションをゼロから開発できます。特許出願済みの独自フレーム「Value Map」を活用した技術的に希少性の高い開発体験が得られます。
• CEO・ビジネスサイドと直結した開発環境:
  CEOやPdM、コンサルタント・営業担当者と密に連携し、顧客の生の声をダイレクトに開発へ反映できるポジションです。大企業では得られない意思決定スピードと裁量の大きさが魅力です。
• 最先端AIツールを活用した開発プロセス:
  Claude Code・GitHub Copilot・Devinなど、最先端のAI開発ツールを全面的に活用する開発プロセスを経験できます。バグ修正や軽微な機能修正はDevinが自動実装するワークフローが構築されており、エンジニアはより創造的で複雑な問題解決に集中できます。
• シリーズBラウンドで11.5億円を調達した成長企業:
  2025年12月にニッセイ・キャピタルをリードに、SMBCベンチャーキャピタル・三菱UFJキャピタル・日本ベンチャーキャピタルから総額11.5億円の資金調達を完了。AIプロダクト開発の強化・採用拡大へ積極投資中のフェーズです。
• 一気通貫のフルスタック開発経験:
  LLM機能の仕様検討からフロントエンド・バックエンド・インフラまで、1つの新機能を独立して担当する環境です。スプリントなしの高速開発サイクルにより、企画から運用まで一貫した開発者体験が得られます。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• TypeScript・Node.jsを用いたバックエンド開発経験
• Next.jsを用いたフロントエンド開発経験
• GCP・Firebase等のクラウドインフラの構築・運用経験
• PostgreSQLなどのRDBMSを用いたデータ設計・開発経験
• LLM（OpenAI / Claude / Gemini等）を活用したアプリケーション開発経験
• フルスタック開発での自律的なプロダクト推進経験

必須スキル（ソフト）

• 自律的なオーナーシップ:
  1つの新機能を独立して担当し、仕様検討から運用まで一気通貫で推進できる自律性と当事者意識が求められます。
• ビジネス理解力と顧客視点:
  CEO・営業・コンサルタントなどビジネスサイドと密に連携し、顧客課題を正確に理解してプロダクトに落とし込む能力が必要です。
• 高速なPDCAを回すアダプタビリティ:
  スプリントなしの高速開発サイクルに対応し、朝会でのデイリー共有をベースに素早く意思決定・実行できる柔軟性が求められます。
• 技術選定・アーキテクチャ設計力:
  新規アプリケーション開発においてゼロから技術選定・設計を行う場面が多く、技術的判断を自ら下せる力が必要です。
• AIネイティブな開発推進力:
  Claude Code・Devin等のAIツールを積極的に活用し、チーム全体の生産性向上をリードできるマインドセットと実行力が求められます。

歓迎スキル

• コンテキストエンジニアリングの知見:
  LLMへのプロンプト設計やコンテキスト設計の経験があると、Value Mapを活用したAIエージェント開発においてより高い貢献が期待できます。
• BigQueryを用いたデータ分析・基盤構築経験:
  営業データを大規模に扱うプロダクト特性上、BigQueryを活用したデータパイプライン構築や分析経験は即戦力として歓迎されます。
• スタートアップ・0→1フェーズでのプロダクト開発経験:
  新規事業や新機能をゼロから立ち上げた経験は、VIの新規アプリケーション開発において高く評価されます。
• Devinなどの自律型AIエージェントの活用経験:
  自動化ワークフロー構築やAIエージェントの実務活用経験があれば、開発プロセスの改善をリードできる人材として歓迎されます。

この求人で得られるスキル

• LLMアプリケーション設計・開発スキル:
  Value MapをコンテキストとしてグラフデータモデリングとLLMを組み合わせた高度なアーキテクチャ設計・実装スキルが身につきます。
• フルスタック×AIネイティブ開発実践力:
  TypeScript/Next.js/Node.jsによるフロントエンド〜バックエンド開発に加え、ClaudeCode・Devin等の最新AI開発ツールを活用した開発プロセスを体得できます。
• 0→1プロダクトオーナーシップ:
  CEOやビジネスサイドと直接連携しながら新規アプリケーションを企画・設計・開発・運用まで一貫して担うことで、プロダクトオーナーとしての思考力と実行力が養われます。
• 営業DX・セールスイネーブルメントのドメイン知識:
  営業組織の課題解決に特化したプロダクト開発を通じて、SFA連携・商談解析・組織変革など営業DX領域の深い専門知識が得られます。
• スタートアップにおける技術組織のリード経験:
  AIネイティブな開発プロセスの推進や、チーム全体の生産性向上をリードする役割を通じて、技術組織のマネジメント・リーダーシップ経験が積めます。

キャリアマップ

• 現在
• シニアフルスタックエンジニア（テックリード） Value Intelligenceの新規アプリケーション開発をリードし、LLMアーキテクチャ設計や技術標準の策定など、チームの技術的な柱として活躍するステップです。
• エンジニアリングマネージャー（EM） 開発チームのマネジメントと技術の両軸を担い、ビジネスサイドと開発組織の架け橋として、プロダクト成功に向けた組織づくりをリードするポジションです。
• VPofEngineering / CTO シリーズBを経て成長加速フェーズにある同社において、技術戦略の立案から組織設計まで担う技術責任者へのキャリアパスが開かれています。
• 社内起業・新規事業責任者 「達成の喜びをあたり前に」をビジョンに掲げる同社では、営業領域にとどまらず成長支援の科学を追求する新規事業立ち上げへの参画機会も期待できます。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データによれば、SALESCOREは「経営者が本質を貫く」姿勢が高く評価されており、スタートアップとしての高い評価スコアを獲得しています。実力主義の評価制度が採用されており、成果を出した人材には給与水準が高くなる傾向があります。一方でベンチャー企業ゆえの組織体制の未整備さも指摘されており、自ら環境を作っていく姿勢が求められます。

【ポジティブな評価】
1. 経営・カルチャー: 「経営者が本質を貫く」という評価が見られ、言語化文化の徹底や高い目線のビジョンが働きがいに直結しているとの意見があります。
2. 成長環境: 主体的に学ぶ人が成長しやすい環境との声があり、ストレッチな目標をチームで達成していく文化が自己成長につながるとされています。
3. 年収・待遇: 口コミサイ...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り345文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。