仕事内容
会社概要
株式会社インフォボックスは、SalesTechスタートアップで、「ビジネスの意思決定を支えるインフラになる。」という事業ビジョンを掲げています。 過去に事業転換を行い、2024年2月に市場リサーチ・企業リスト作成・決裁者アプローチを一気通貫で実現する営業データプラットフォーム「infobox」をリリース。 2024年12月には22億円のシリーズA資金調達も実施しました。 現在、米国を中心に急成長している「セールスインテリジェンス・Go To Market領域」に注力し、国内でのリーディングカンパニーを目指しています。 日本ではまだ聞き慣れない領域かもしれませんが、米国では同様の領域で時価総額3兆円規模で上場する会社がある等、非常に注目度の高い事業領域です。 サービス開始からわずか10ヶ月で急速にユーザーも増加しており、今後は日本の営業プロセスを改善し、BtoB市場の購買体験を向上させることを目指しています。
プロダクトについて
infoboxは、「今アプローチすべき企業とその理由がわかる」営業データプラットフォームです。 BtoBのセールスでは、適切な情報が揃ってないことでの非効率という構造課題と、営業感性（いわゆるセンス）による成果創出の解明が困難な非構造課題が存在します。 infoboxは、データベース機能と、その活用を支えるデータアシスト機能によって、『ニーズとタイミングが一致した顧客』を可視化することが可能です。 多くのセールステックプレイヤーが、アクションの自動化、AIによる代替、を提唱している中、 infoboxは、誰でも、迷わず、営業すべき『正しい相手』をデータから導ける状態をつくることに軸を置き注力しています。 売り手が、的確な相手が定まってない状態で自動化アクションを行うことは、買い手にとってのノイズを増幅することを意味し、売り手と買い手のコミュニケーションの不一致を加速させることに繋がります。 「誰でも迷わず、最適な相手に、最適なタイミングで出会える世界」。その実現に向け、リアルタイム性の高いデータを統合最適化し、BtoBセールス&マーケティングを根本からアップデートしていきます。
採用背景
2024年12月にシリーズAで累計28億円の資金調達を実施し、新規事業戦略とプロダクト構想が固まった現在、infoboxは次なるグロースフェーズへと移行しています。 これまで以上にプロダクトにおけるデータ活用とAI実装の重要性が高まる中、Snowflakeを中核としたデータ基盤を前提に、ML/LLMを活用しながら価値提供を前に進められるAIエンジニア(データサイエンティスト)の存在が必要不可欠なため、募集いたします。
お任せしたい役割とミッション
自社プロダクト「infobox」における、Snowflakeを中核としたデータ基盤は、サービスの根幹を支える重要な領域です。
本ポジションでは、スケーラブルなデータアーキテクチャの設計・構築を通じて、事業や各チームの意思決定を、データとAIの力で前に進めていく役割を担っていただきます。
単なる実装にとどまらず、「どのようなデータ設計・技術選定が、プロダクトの価値や成長に繋がるのか？」といった視点から、事業やプロダクトの変化に合わせて最適な仕組みを考え、形にしていくことができるポジションです。
また、既存の要件に応えるだけでなく、「そもそもこの課題設定でよいのか？」「MLとLLMのどちらが適切か？」といった問いからスタートし、技術・構造・ユーザー価値の観点で再定義していくことも期待しています。
プロダクトマネージャーや事業サイドと密に連携しながら、ユーザー価値・データ構造・技術的実現性を横断して捉え、議論を重ねつつ、自ら実装まで推進していく。
“与えられたものを作る”のではなく、“何を作るべきか”から関わり、プロダクトの進化を共に形にしていく。そんなチャレンジを楽しんでいただける方に、ぜひお任せしたいポジションです。
具体的な業務内容
本ポジションでは、データ基盤の構築からAI機能の実装まで、幅広く携わっていただきます。 ■ データ基盤・データ整備 ・各種データの収集（スクレイピング等）および前処理・後処理（クレンジング、正規化、補正など） ・複数データの統合および構造化処理の設計・実装 ・データ更新プロセスにおける品質管理および傾向分析 ・Snowflakeを含むデータ基盤の設計・改善、および課題分析 ■ LLM/機械学習活用 ・教師あり学習モデルの構築・学習・評価・改善 ・LLMを活用した情報抽出・構造化処理の設計および実装 ・アルゴリズム選定やモデル設計、LLM活用方針の検討 ・モデル精度や出力品質の評価と継続的なチューニング ■ API・アプリケーション実装 ・FastAPI等を用いたAI/データ処理機能のAPI開発 ・LangChain等を活用したLLMオーケストレーションの設計・実装 ・AI機能をプロダクトとして提供するための基盤設計・開発（MCPサーバー等） ・Clerk等と連携した認証・認可を含むシステム設計・実装 ■ データガバナンス（ご経験に応じて） ・データガバナンスおよびセキュリティに関する方針設計・施策検討
※ご経験やご志向に応じて、上記の中から強みを活かせる領域を中心にご活躍いただくことを想定しています。
このポジションならではの魅力
本ポジションの特徴は、データ分析やモデル開発にとどまらず、AI・データを『プロダクトとして価値提供するところまで一貫して関われる点』にあります。
Snowflakeを中核としたデータ基盤をベースに、LLM/MLを活用した機能設計から実装、API提供までを横断して担い、事業やユーザー価値に直結する開発に携わることができます。
また、OpenAI / AWS Bedrock / Anthropicなど複数のLLM基盤を活用しながら、単なるPoCではなく、本番環境で継続的に改善していく【実運用のAI開発】に挑戦できる環境です。
まだ完成された仕組みがあるわけではないからこそ、「何を作るべきか」から考え、設計し、形にしていく面白さがあります。
データ・AI・プロダクト・ビジネスが密接に連動する環境の中で、自らの技術がダイレクトに価値につながる実感を得られるポジションです。
データとAIの力で、営業の意思決定の在り方そのものを変えていく。その中心に立てるポジションです。
担当領域
AIエンジニア（データサイエンティスト）として、 データの分析・活用から品質向上、AI機能の設計・実装まで一貫して担っていただきます。
ビジネスデータ基盤（Snowflake）を中心に、プロダクト全体の開発・設計にも横断的に関わりながら、必要に応じてAPIや提供基盤の実装までリードいただくポジションです。
単なる機能開発にとどまらず、「どのように価値としてユーザーに届けるか」という視点を持ち、設計から実装までを一気通貫で推進していただくことを期待しています。
開発言語
モダンなデータ基盤とLLM技術を活用し、プロダクト開発を推進しています。
・開発言語：Python / TypeScript ・フレームワーク：Django / FastAPI / React ・インフラ：AWS ・データベース：MySQL / Snowflake ・データ基盤：Snowflake / dbt
・AI / LLM：LangChain / OpenAI API / AWS Bedrock / Anthropic SDK ・データ収集：Playwright / BeautifulSoup / markdownify ・ストレージ：Amazon S3（boto3 / aioboto3） ・認証：Clerk
必須スキル
データサイエンティスト（アカデミック利用含む）の周辺経験セグメント ・機械学習（ML）またはLLMを活用した開発・実装のご経験
- ML：分類・回帰・情報抽出などの教師あり学習モデルの構築経験 - LLMを活用したアプリケーション開発のご経験（LangChain等の利用含む） ・Pythonを用いたAPI開発のご経験（FastAPI等） ・Webスクレイピング等によるデータ収集・前処理のご経験（Playwright / BeautifulSoup等）
歓迎スキル
・AWSまたはGCPを用いたデータパイプライン／ワークフローの構築・運用経験 ・API連携やスクレイピング、オープンデータ活用などによるデータ収集・統合のご経験 ・データベースの設計経験（正規化やテーブル設計・構造変更など） ・スタートアップや少人数チームでのプロダクト開発のご経験 ・データガバナンス／セキュリティに関する設計・運用のご経験 ※法規制対応に限らず、データを安全かつ価値ある形で活用するためのルール設計などを想定しています ・複数のLLM基盤（OpenAI API / AWS Bedrock / Anthropic など）を活用した開発経験 ・プロンプト設計や出力品質改善（Few-shot設計、リトライ設計など）のご経験 ・Pydantic等を用いたデータモデル設計・バリデーションのご経験 ・AI機能提供基盤（MCPサーバー等）の設計・開発経験 ・認証・認可設計のご経験（Clerk等）
上記はあくまで一例であり、いずれかのご経験をお持ちの方は特に歓迎しています。
求める人物像
技術とビジネスの両方に向き合いながら、プロダクトをより良くしていくことを楽しめる方とご一緒したいと考えています。
・技術への関心・探求心を持ちながら、ビジネスゴールに向けて最適な手段を柔軟に選択できる方 ・ML/LLMを目的化せず、価値提供の手段として課題に応じて使い分けられる方
・現状を冷静に捉えつつも、プロトタイプから実装・改善まで主体的に前に進められる方 ・変化の多い環境の中でも、試行錯誤を楽しみながらチャレンジできる方
・チームメンバーと円滑にコミュニケーションを取りながら、技術・ビジネス双方の観点で価値創出に向き合える方
獲得できるスキル
■ AI × データ領域におけるプロダクト開発経験 急成長中の「セールスインテリジェンス／Go To Market」領域において、AI・データ機能の開発に携わることができます。 Snowflakeを起点としたデータ活用を通じて、事業成長に直結するプロダクト開発経験を積むことができます。
■ データ基盤からAI実装までをつなぐ設計力 データ基盤の設計から、LLM/MLを活用した機能開発、API提供まで一気通貫で関わることができます。 単なる実装にとどまらず、「どのように価値として届けるか」を踏まえた設計力・実行力を磨くことができます。
■ モダンなAI／アプリケーション技術の実践力 Python / TypeScript / FastAPI / Snowflake / LangChain / OpenAI API / AWS Bedrock など、 実サービスでAI機能を提供するためのモダンな技術スタックを活用しながら、実践的なスキルを高めることができます。
■ クロスファンクショナルでのプロダクト推進力 エンジニア・デザイナー・ビジネスサイドと連携しながら、チームでプロダクトを前に進める経験が得られます。 また、アーキテクチャの課題抽出や改善提案を通じて、プロダクト全体の品質向上に関わる力を身につけることができます。
AI・データ領域における技術力だけでなく、プロダクトや事業に価値を届けるための視点・実行力を身につけることができます。
職種 / 募集ポジション: データサイエンティスト：アカデミック
雇用形態: 正社員
契約期間: ◼️契約期間：期間の定めなし ◼️試用期間：あり（3ヶ月）
給与:
年収 ※みなし残業月40時間含む（スキル、経験に応じて）
給与補足/ 年収 720万円；月収（約）60万円（基本給 457,142円
- 固定残業手当 142,858円） ◼️月40時間を超える残業代は追加で支給 ◼️昇給：会社の業績及び従業員の勤務成績等を勘案して各人ごとに決定 ◼️定期賞与はなし。但し、会社の業績、従業員各人の査定結果、会社への貢献度等を考慮して、賞与を支給することはある
勤務地: 101-0047 東京都千代田区内神田１丁目９−１２ J.NODE 内神田1F 地図で確認 東京本社（神田）、及び会社が指定する場所
勤務時間: フレックスタイム制度 11:00−16:00コアタイムで前後はフレキシブル可。1日8時間（休憩1時間）を基本とするが、１ヶ月での労働時間が確保できていれば日毎に稼働時間の偏りが出ても問題ない。 勤務環境：基本的には週2出社（開発チームは要相談）
休日: 完全週休2日制 年間休日：125日（土日祝日＆振替休日＋夏期＆年末年始休暇を足した日数） 有給休暇：初年度は合計10日（入社初日に3日間付与、その後6か月間継続勤務かつ8割以上の出勤があった場合、さらに7日が付与）
福利厚生: カフェテリアHQサービスの利用
加入保険: 健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険など
諸手当: 交通費支給（上限有）
会社名: 株式会社インフォボックス
会社名: 株式会社インフォボックス（infobox,Inc.）
代表者: 代表取締役CEO 平沼 海統
本社所在地: 〒101-0047 東京都千代田区内神田１丁目９−１２ J.NODE 内神田1F
資本金: 19億1,393万6,420円 （資本準備⾦含む）
設立年月日: 2018年7⽉13⽇
事業内容:
infoboxの開発
- 運営
- 販売