Job offer curation - ⁨セールス⁩

dotDataは、シリコンバレーに本社を持つスタートアップ企業で、企業データの分析を自動化する製品を提供しています。 「データサイエンスの民主化」をVisionとして掲げ、世界初で独自の「特徴量自動設計技術」により、データからビジネスの洞察を自動的に導き出し、この分野において世界の最先端をリードする会社です（米フォレスター社のAutomation-focused machine learning solutionでリーダーポジションを獲得など） 「特徴量の抽出」は、データサイエンスやAIのプロジェクトの中で、最も時間がかかり、また難しいとされるプロセスです。一方で、データからビジネスの課題に応えるパターンの抽出は、ビジネスの洞察の発見や、AI・機械学習モデル精度の向上にとって、最も重要なプロセスでもあります。dotDataの製品は、特徴量自動設計技術を中核として、機械学習自動化（AutoML）を組み合わせることで、データサイエンスの主要なプロセスを自動化することができます。 また、弊社はこれまでに NEC、ジャフコ、ゴールドマンサックス、大塚商会、三井住友銀行、三井住友信託銀行などの様々な投資家から支援をいただき、シリーズA/Bのラウンドを通じて、累計7,460万ドル (当時のレートで約 100 億円) の資金調達を実施して、日本および米国で事業を拡大しています。 日本人がシリコンバレーで創業し、日本発のAI技術や様々なテクノロジーを駆使して、世界をリードするプロダクトカンパニーを目指しています。 募集背景 当社はデータ分析プロダクトを提供するSaaS企業です。近年、顧客数の増加に伴い、カスタマーサクセスチームの強化が急務となっています。当社のプロダクトはデータ分析をコア機能としており、顧客はPythonを用いた高度な分析やデータ活用を求めています。しかし、現状のCSMチームにはデータ分析の専門知識を持つ人材が不足しており、顧客からの技術的な問い合わせやデータ分析に関するサポートニーズへの対応が課題となっています。これまで、データ分析業務は別部署のデータサイエンティストに依頼していましたが、顧客数の増加に伴い、より迅速かつ柔軟な顧客対応を実現するために、CSMチーム内にデータ分析の専門性を持つ人材を配置する必要性が高まっています。そこで、データサイエンティストの知見を持つカスタマーサクセスマネージャーを新たに採用することで、データに基づいた顧客サポートを提供し、顧客満足度と契約継続率の向上を目指します。また、将来的にはこのポジションを育成の中核として、チーム全体のデータ分析力の底上げを図り、より高度な顧客サポート体制を構築していく予定です。

LLM・生成AIを活用したソリューションの導入を、要件定義から運用まで一貫してリードするポジションです。 顧客企業のAI活用を成功に導く「技術と顧客の架け橋」として、プロジェクトマネジメントとAIソリューション設計の両面で活躍していただきます。 具体的な業務内容 デリバリー計画の策定・推進（Delivery Planning） 顧客企業のAI導入プロジェクトを、要件定義から運用まで一貫してリード。 ロードマップ策定、スコープ管理、QCD管理を行いながらプロジェクトを推進 AIソリューション設計（AI Solution Design） LLM / RAG / 生成AIを活用したソリューションの設計 顧客の業務課題を技術要件へ落とし込み、PoCから本番導入まで支援 ステークホルダーマネジメント（Stakeholder Management） 顧客の経営層・現場担当者との合意形成 セールス・エンジニア・CSと連携しながらプロジェクトを推進 技術的な内容を非技術者にも伝わる形で説明 改善サイクルの推進（Performance & Iteration） KPIモニタリングおよび導入後の改善施策の実行 データドリブンにAI活用の成果最大化を推進 組織体制 AI Deliveryチームに所属し、セールス・エンジニア・カスタマーサクセスと密に連携しながらプロジェクトを推進。 日本国内だけでなく、インド・フィリピン・台湾のグローバルエンジニアチームと協働する機会も有。

当社が保有する年間20億件超のBtoC会話データ（LINE/SMS/Voice）を分析し、顧客のビジネスに直結する示唆とアクションを提案する新チームの立ち上げメンバーです。 ビジネスマインドを持つプロダクトマネージャーとしての顧客提案活動と、データサイエンティストとしてのハンズオン分析リードを半々で担う、ハイブリッドなポジションです。顧客と直接対話しながら分析テーマを設計し、会話ログ・コールログから業務パターンの可視化、成約・離脱シグナルの抽出、新たな顧客接点の機会を発見していきます。当初はセールスチームと協業し、自らも顧客提案を行って案件の獲得も行います。 ゼロベースで始めるチームの最初の1人として、将来的にはこのチームの発見がプロダクト機能にフィードバックされ、当社の長期的な競争力を強化する——極めて重要なポジションです。 具体的な業務内容 顧客対話と分析テーマ設計（Customer Engagement & Discovery）: 当社の大型顧客と直接対話し、業務上の課題やデータ活用のニーズを深掘り。顧客保有データと当社プラットフォームデータを組み合わせ、「何を分析すれば顧客の事業に貢献できるか」を共同で設計 データ分析と示唆抽出（Data Analysis & Insight Generation）: 会話ログ（LINE/SMS/Voice）・イベントデータ・コールログを分析。業務パターンの可視化、成約・離脱シグナルの抽出、接点拡張の機会特定を実施 アクション提案とROI定量化（Action & ROI Proposal）: 分析から得た示唆を具体的なアクション提案に落とし込み、コスト削減額・成約率改善などの経済効果を定量化。事例を積み重ねることでデータ分析の価値を顧客に証明 プロダクトへのフィードバック（Product Feedback）: 分析で繰り返し発見されるパターンをプロダクトチームにフィードバックし、機能化・自動化を推進 チーム立ち上げ（Team Building）: 分析手法やナレッジの体系化を行い、チーム拡大に向けた基盤を構築 組織体制 CPO直下の新設チームに所属し、Product統括本部・Data/AIチーム・Solution Deliveryチームと密に連携。 セールス・CSチームと協業しながら顧客との接点を構築。日本国内だけでなく、インド・フィリピン・台湾のグローバルエンジニアチームと協働する機会も有。