SALESCORE株式会社

【LLM新規プロダクト】フルスタックエンジニア

• 600万円以上
• 正社員
• 東京都

年収

600万円〜950万円

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-*）
・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

応募依頼する

気になる

AIが推定した求人関連情報

想定給与

600万円〜950万円

リモートワーク

-

平均年齢

32歳

ポジションの魅力

• 特許取得済みLLM技術を活用したプロダクト開発:
  Value Mapのコア技術は特許を取得済みであり、LLMによって商談スクリプトの文脈・意味を解析し、営業領域において「自然言語の可視化」という新しいアプローチでプロダクト開発に挑戦できます。
• 企画〜運用まで一気通貫のフルスタック開発:
  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、開発の全工程を一人称で担当できるため、エンジニアとしての幅広いスキルと意思決定力を磨ける環境です。
• AIネイティブな最先端開発プロセス:
  Devinによるバグ修正・軽微改修の自動化ワークフローが整備されており、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。Claude Code・GitHub Copilot等も積極活用しています。
• CEOや事業サイドと直接連携できるスタートアップ環境:
  CEO・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。シリーズBで11.5億円を調達した成長フェーズの企業で、大きな裁量を持って働けます。
• フルリモート×フレックスで自律的に働ける環境:
  出社義務は週1日のみで、フルリモート・フレックスタイム制（コアタイム13:00〜17:00）を採用。スプリントなしのデイリー共有ベースの高速開発サイクルで、自律的に業務を推進できます。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・スキルを有する方が対象となります。

• TypeScript を用いた Web アプリケーション開発経験（フロントエンド・バックエンド）
• Next.js / Node.js を用いたプロダクト開発経験
• PostgreSQL または BigQuery を用いたデータ設計・クエリ経験
• GCP / Firebase などのクラウドインフラ構築・運用経験
• LLM（OpenAI / Claude / Gemini 等）を活用したアプリケーション開発経験
• フロントエンドからバックエンド・インフラまで横断した開発経験（フルスタック）

必須スキル（ソフト）

• 自律的なオーナーシップ:
  一つの新機能を独立して担当し、仕様検討から設計・開発・運用まで主体的に推進できる自律性が求められます。
• ビジネスサイドとの連携・翻訳力:
  CEOやコンサルタント・営業担当者と密に連携し、顧客課題やビジネスニーズを技術仕様に落とし込む「翻訳力」が必要です。
• 高速な仮説検証思考:
  スプリントなしの高速開発サイクルの中で、仮説を素早く立てて実装・検証するアジャイルな思考と行動力が重要です。
• 技術的な探究心・学習意欲:
  LLMや最新AI技術の進化が速い領域での開発のため、新しい技術をキャッチアップし続ける意欲と能力が求められます。
• チーム全体の生産性向上への貢献意識:
  DevinやClaude Code等のAIツールを活用し、自分だけでなくチーム全体の生産性を向上させる取り組みを自発的にリードできる姿勢が期待されます。

歓迎スキル

• コンテキストエンジニアリングの知見:
  LLMに対して構造化データ（Value Mapなど）をコンテキストとして渡すアーキテクチャ設計の経験や知識があれば、即戦力として活躍できます。
• グラフデータモデリングの経験:
  Property Graphの設計・拡張など、グラフ構造を用いたデータモデリングの経験は、Value Mapの技術基盤に直結します。
• 営業・セールスイネーブルメント領域の業務理解:
  営業現場やSFA/CRM運用の経験・知見があると、プロダクトの価値を深く理解した上での開発が可能になります。
• Devin / GitHub Copilot 等のAI開発ツール活用経験:
  AI駆動開発ツールの実務活用経験があると、チームの開発プロセス推進において即貢献できます。
• BtoB SaaS プロダクトの開発経験:
  法人向けSaaSの開発・運用経験があると、マルチテナント設計やデータセキュリティ・スケーラビリティの観点で強みを発揮できます。

この求人で得られるスキル

• LLM×ドメイン知識の実装スキル:
  営業領域の一次情報を構造化したValue Mapを「コンテキスト」としてLLMに渡すアーキテクチャを実務で設計・実装することで、汎用LLMを特化型AIへ変換する実践スキルが習得できます。
• フルスタック×AI開発の総合エンジニアリング力:
  TypeScript/Next.js/Node.js/GCP/Firebaseを横断したフルスタック開発に加え、AI機能の仕様検討・実装まで担うことで、次世代のAIネイティブ開発エンジニアとしてのスキルセットを獲得できます。
• プロダクトオーナーシップと0→1開発経験:
  新規アプリケーションを一人称でゼロから立ち上げる経験を通じて、要件定義・設計・実装・検証のサイクルを自走できるプロダクト開発力が身につきます。
• AIネイティブ開発プロセスの設計・推進力:
  Devin・Claude Code等を活用した自動化ワークフロー構築やコンテキストエンジニアリング環境整備を実践することで、AI時代の開発プロセスを設計・リードするスキルが得られます。
• ビジネス起点のエンジニアリング思考:
  CEOや営業・コンサルタントと直接連携しながら開発することで、技術だけでなくビジネス成果を起点とした意思決定力・コミュニケーション力が磨かれます。

キャリアマップ

• 現在
• シニアフルスタックエンジニア Value Intelligence（VI）における複数の新規アプリケーション開発をリードし、LLM×ドメイン知識の設計で技術的中核を担う存在へ。コードの品質・アーキテクチャ設計の水準を高め、チームの技術基盤を牽引します。
• テックリード / スペシャリスト AIネイティブ開発プロセスやLLMアーキテクチャの専門家として、チーム全体の技術方針策定・コンテキストエンジニアリング基盤の整備をリード。会社の技術的差別化を担う中核人材へと成長します。
• エンジニアリングマネージャー 開発組織の立ち上げフェーズを支えるEM（エンジニアリングマネージャー）として、採用・組織設計・メンバー育成に責任を持ちながら、プロダクト品質と開発速度の両立を推進します。
• VP of Engineering / CTO候補 複数プロダクトを抱えるセールスイネーブルメントプラットフォームの技術戦略を担い、事業成長に直結する開発組織づくりをリード。シリーズ以降の更なる調達・IPOフェーズを技術面から牽引するポジションです。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データでは、経営者の本質を貫く姿勢や言語化文化への高い評価が見られ、現職社員からは総じてポジティブな評価が多い傾向があります。自律的に動ける人材には自由度が高く裁量を与えてもらえる環境との声がある一方、ベンチャーフェーズゆえ組織体制はまだ構築途上とする意見も見受けられます。実力主義の評価制度のもと、成果を出す人材には報酬が相応に上がる仕組みが機能しているとの評価もあります。

【ポジティブな評価】
1. 経営・カルチャー面: 経営者が本質を貫く姿勢が高く評価されており、徹底した言語化文化や成長への真摯な取り組みが働きがいに繋がっているとの声があります。
2. 自律性・裁量: 「やるべきことをやっていれば自由度が高い」との口コミがあり、自走できる人材には大きな裁量が与えられる環境として評価されて...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り322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。