私たちは、海外では主流な「インテントセールス」という新しい営業手法を実現するSaaS『Sales Marker(セールスマーカー)』を提供しています。 「インテントセールス」とは、インターネット上の検索行動データを分析し、自社サービスに対してニーズのある企業や購買意欲のある企業を探し出し、アプローチをかける手法です。 アメリカでは既に2017〜2018年頃から多く取り入れられている営業・マーケティング手法ですが、日本ではインテントデータを活用した営業はまだまだ黎明期です。 営業活動において、数多くの企業が以下のような課題に直面しております。 「時間をかけて営業先をリストアップしているが、タイミングが合わず契約に結びつかない」 「事前に顧客ニーズが把握しきれず、契約に結びつく提案が出来ていない」 日本社会で長年恒常的に行われてきた非効率な営業活動を打破し、顧客ニーズとタイミングにヒットした提案ができる「Sales Marker」が大きな注目を浴びています。 2021年7月の創業以来、ユニコーン企業の基準とされる指標「T2D3」の2倍の成長速度急成長を遂げております。 現在、日本を牽引する数々のエンタープライズ企業を含め、かず多くの企業様に導入いただいております。

企業においてバックオフィスを中心にITサービスの導入が一気に進み、デジタル変革が実現されつつあります。一方で、企業の売上や成長を支える中枢の一つである営業組織においては、デジタル変革の遅れが指摘されています。さらに、日本国内に置いて最も労働人口が多い職種の一つである営業職の人材不足を背景に、営業代行サービスや営業ツールのニーズが高まっています。 また、営業にとどまらず、あらゆる分野のデジタル変革を実現し、誰もが既存の枠を超えた挑戦ができる世の中を創ることを目指します。

◆Purpose・Value ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 変化が激しい世の中で、ビジネスにおける市場環境は常に変化しています。 そのような変化の中、 素早く最適な意思決定をし続けることは容易ではありません。 株式会社Sales Marker(セールスマーカー) は、このような課題を最新のテクノロジーやデータを活用することで解決し、既存の枠組みを超えた挑戦ができる世界を創ることを目指します。 ＜Purpose（存在理由）＞ □全ての人と企業が、既存の枠を越えて挑戦できる世界を創る ＜Value（行動指針/あるべき姿）＞ Excellent 今日も、エクセレントカンパニーの一員として仕事をしよう。 Disruptor 変えることをためらわず、イノベーションを起こしていこう。 Speed 驚くスピードで、感動させよう。 Client Growth 顧客の事業を成長させる、プロフェッショナルになろう。 Respect 「ありがとう」で、笑顔を生み出そう。

P-38 【Your Job】 Responsibilities Mainly responsible for building data collection pipelines and infrastructure, focusing on gathering, cleansing, and modeling unstructured data from the internet, and preparing it for use in products. The data collection system is fully frameworked, eliminating the need to start from scratch each time. Instead, a system is in place that automatically performs data cleansing and modeling by simply aligning inputs and outputs. Recently, with the growing size of the data, involvement in building data platforms and implementing distributed systems has increased. The data engineering team also conducts analysis, providing opportunities to engage in data analytics and data science if desired. A strong emphasis is placed on the application of Large Language Models (LLMs), with ongoing projects focused on exploring how LLMs can be used to process complex, unstructured data. Requirements - Experience in web scraping - Experience in data cleansing - Experience in data modeling - Experience in ETL - Experience with databases (MySQL, MongoDB) - Experience in data extraction from unstructured data - Business-level English and reading/writing Japanese Nice to Have - Experience in Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning - Experience in streaming data processing - Experience in building and operating data platforms - Development experience outside of work, including OSS contributions - Native level Japanese - Experience with data visualization tools (Tableau, Power BI, D3.js, etc.) - Experience using LLMs in products (e.g., OpenAI) 【Our Tech Stack】 [Front-end] - TypeScript, React; - Libraries: Storybook, jest; - Hosting: Amplify [Server Side/Back-End] - Infrastructure: AWS, ElasticBeanstalk; - DB: Aurora, ElasticSearch; - Languages: Node.js, Python; - Framework: Express; - Monitoring: DataDog; - Others: AWS Lambda, AWS Batch, AWS API GateWay, AWS Glue [Data Analysis] - OpenAI - Amazon Bedrock - OpenSearch - SageMaker - Athena - Glue