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【フィールドセールス】市場が立ち上がる瞬間に挑む ─ 第二創業期コアメンバー募集

採用背景事業拡大に伴う採用お任せしたい役割とミッションフィールドセールスとして、「顧客の成功体験をつくる最前線」を担っていただきます。インサイドセールス（IS）が創出した商談の引き継ぎ・リード顧客の導入・活用支援を通じた成果最大化利用状況や顧客の声をもとにしたプロダクト改善へのフィードバック単なる営業活動にとどまらず、「顧客体験を事業成長につなげる“仕組みづくり」をお任せします。このポジションならではの魅力・市場の魅力：急成長SaaS領域米国では時価総額3兆円規模の企業が誕生する「セールスインテリジェンス・Go To Market」市場。日本ではまだ黎明期だからこそ、圧倒的な成長余地があり、今まさに立ち上がる瞬間に立ち会えます。・セールスの枠を超えた“事業創り”の経験単なる受注・支援にとどまらず、顧客の声をプロダクトや戦略に直接反映できる環境。「売る力」だけでなく「創る力」を身につけ、事業を動かす当事者として成長できます。・再現性をつくる挑戦フェーズプロダクトはPMFを終え、本格的にグロースへ。勝ちパターンを自ら構築し、営業・サクセスの型を作り上げる経験ができます。・越境キャリアのチャンス FS/CSを軸にしながら、BizDev・プロダクト改善・戦略設計など、役割を越境できるキャリアパス。事業のスケールとともに、自らの市場価値を高められる環境です。・“第二創業期”の特別な経験体制も仕組みも整備途上。だからこそ「会社を創る」経験ができ、成長曲線を会社と共に描けます。必須スキル・法人営業経験（無形商材）3年以上・法人営業において高い成果を創出した実績・顧客の課題を自律的に捉え、提案・支援まで一貫して担える力歓迎スキル・新規開拓営業の経験・新規事業やスタートアップフェーズでの営業経験・IT・SaaS・マーケティング領域の法人営業経験・少人数チームでのマネジメント経験（育成・目標設計・業務設計含む）　└ 今後FS組織の拡大を見据える中で、再現性ある型をメンバーと共に構築できる力を歓迎します求める人物像・挑戦を選び、圧倒的に成長したい方・型のない環境を前向きに楽しみ、自ら仕組みを創ることにワクワクできる方・顧客の声を起点に、事業やサービスを共に育てられる方・BizDevやプロダクト改善など、越境的な挑戦を楽しめる方・経営陣と近い距離で裁量を持ち、“会社を創る”経験をキャリアに刻みたい方
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- 東京都千代田区内神田1-9-12 NTビル1F
【フィールドセールスマネージャー候補】スキルとキャリアを一気に跳ね上げるステージ

採用背景事業拡大に伴う採用お任せしたい役割とミッション・ISチームが創出した商談の引き継ぎ・リード・プロダクトへの改善要望の収集とフィードバック・チーム体制の拡大に向けた採用・育成（事業フェーズに応じて）、戦略・戦術の立案と実行までをリード・経営層や意思決定層を巻き込んだ合意形成プロセスの推進このポジションならではの魅力 ■スケール前夜の“中核人材”として、レバレッジの高いキャリアを今後のスケールを見据え、マネージャー候補として採用を行っています。戦略起点の業務設計や人材要件定義など、プレイヤーで終わらない「組織をつくる」経験が可能。経営と近い距離感で、再現性ある組織づくりと、その中での自らの影響力を実感できます。少数精鋭でフラットな組織なのでポジションは多数あります。ご自身の成果へのコミットとご希望次第でいかようにもチャレンジできます。ISから事業開発へキャリアシフトし、現在責任者として組織牽引しているメンバーもいます！ ■市場の魅力：急成長SaaS領域米国では時価総額3兆円規模の企業が誕生する「セールスインテリジェンス・Go To Market」市場。日本ではまだ黎明期だからこそ、圧倒的な成長余地があり、今まさに立ち上がる瞬間に立ち会えます。 ■セールスの枠を超えた“事業創り”の経験単なる受注・支援にとどまらず、顧客の声をプロダクトや戦略に直接反映できる環境。「売る力」だけでなく「創る力」を身につけ、事業を動かす当事者として成長できます。 ■再現性をつくる挑戦フェーズプロダクトはPMFを終え、本格的にグロースへ。勝ちパターンを自ら構築し、営業・サクセスの型を作り上げる経験ができます。 ■越境キャリアのチャンス FS/CSを軸にしながら、BizDev・プロダクト改善・戦略設計など、役割を越境できるキャリアパス。事業のスケールとともに、自らの市場価値を高められる環境です。 ■“第二創業期”の特別な経験体制も仕組みも整備途上。だからこそ「会社を創る」経験ができ、成長曲線を会社と共に描けます。必須スキル・セールス業務のご経験（目安：3年以上）　└ 顧客との関係構築・課題のヒアリング・提案といった基本的な営業プロセスを自律的に担ってこられた方・法人営業/サクセスにおいて高い成果を創出したご実績のある方　└再現性をもって成果を出せる経験とスキルをお持ちの方歓迎スキル・新規事業やスタートアップフェーズでの営業経験　└ 型がない中で、試行錯誤しながら価値を届けてこられた経験は、インフォボックスのスピード感ある環境でも生かして頂けます・IT・SaaS・マーケティング領域の法人営業経験　└ 顧客の業務理解から課題解決提案まで担ってこられた経験は、オンボーディング〜活用支援の精度向上に直結します・少人数チームでのマネジメント経験（育成・目標設計・業務設計含む）　└ 今後セールス組織の拡大を見据える中で、再現性ある型をメンバーと共に構築できる力を歓迎します求める人物像・型が決まっていない状態や変化の多いフェーズをポジティブにとらえ、“仕組みをつくる”こと自体にやりがいを感じる方・顧客の声を起点にしながら、プロダクトやサービスを共に育てていく姿勢を持っている方・FSに限らず、BizDev、営業支援、プロダクト改善など、“越境的”に関与することを楽しめる方・本格的なグロースに入るフェーズの組織で、経営陣と近い距離で裁量を持って動く環境に魅力を感じる方
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【インサイドセールス】データを起点に、市場開拓の型をつくる ─ 第二創業期コアメンバー募集

採用背景事業拡大に伴う採用お任せしたい役割とミッションインフォボックスのインサイドセールスは、単に商談を創出するだけのポジションではありません。顧客との最初の接点を担い、市場から得られる一次情報をもとに、マーケティング・セールス・プロダクトへ示唆を還元していく、事業成長の起点となる役割です。業務の中心にあるのは、自社プロダクトである「infobox」です。企業データ、人物データ、行動データを活用し、勘や根性論ではなく、データと仮説に基づいて顧客と向き合います。どの企業に、どのタイミングで、どのような切り口でアプローチすべきか。なぜその企業が反応したのか。どのような課題やニーズが市場に存在しているのか。日々の顧客接点を通じて得た知見を蓄積し、商談創出の再現性を高めるだけでなく、マーケティング施策や営業戦略、プロダクト改善にもつなげていくことを期待しています。インサイドセールスとしての実行力に加え、事業開発的な視点を持ちながら、インフォボックスの成長を前に進めていただくポジションです。具体的な業務内容【1. 商談創出】・インバウンド／過去リードへのアプローチ（電話・メール・SNS）・infoboxを用いたターゲット企業・人物の事前リサーチ・導入事例・業界トレンドを踏まえたインサイト提供・顧客の課題・導入背景・ニーズのヒアリングと整理・商談タイミングの見極めとフィールドセールスへの引き継ぎ・継続的なナーチャリング／フォローアップ【2. リード獲得・商談化プロセスの設計】・ターゲティング、接点手法、KPIの設計・新たなチャネル開拓など、リード獲得施策の立案・実行・マーケティング／セールスと連携した案件プロセス設計・商談化率・接触率などのKPI分析と改善【3. データ活用とプロダクトフィードバック】・Salesforce、MA等を用いた顧客情報管理とリードOpsの整備・顧客の声の蓄積と、営業戦略・プロダクト改善への反映・infox活用における気づきをプロダクトへフィードバックし、勝ちパターンの再現性を高めるこのポジションならではの魅力【1. データを活用したインサイドセールスを経験できる】インフォボックスのインサイドセールスは、単にアポイントを取得するのではなく、顧客の課題や関心を深く理解し、質の高い商談をフィールドセールスへつなぐ役割です。自社プロダクト「infobox」を活用し、企業・人物・行動データをもとに、どの企業に、どの切り口で、どのタイミングで接点を持つべきかを考えながら商談を創出します。【2. 営業活動そのものが、プロダクト価値の検証につながる】日々のアプローチや顧客との対話を通じて、「どのデータが営業成果につながるのか」「どの業界・企業群で価値が伝わるのか」を検証できます。自らの営業活動で得た気づきが、マーケティング・セールスだけでなく、プロダクト改善にも還元される環境です。【3. 顧客接点から事業成長に関われる】日々の顧客接点から得られる一次情報を、マーケティング施策、営業戦略、プロダクト改善へ還元していきます。インサイドセールスでありながら、事業開発やプロダクトづくりにも近い距離で関わることができる環境です。【4. グロース期の勝ちパターンづくりに関われる】 PMF後のグロースフェーズにおいて、商談創出の型やマーケティング・セールス連携の仕組みを磨き込んでいく段階です。将来的には、ISマネジメント、フィードセールス、カスタマーサクセス、営業企画、RevOps、BizDevなど、役割を越えたキャリアにも広げていくことができます。必須スキル・法人営業の実務経験（2年以上）・顧客課題をヒアリングし、提案・商談化につなげた経験・電話・メール等を用いた顧客アプローチの経験・KPIや顧客反応をもとに、営業活動やアプローチ方法を改善した経験歓迎スキル・BtoB SaaSまたはIT商材における営業／インサイドセールス経験・アウトバウンド、ナーチャリング、セミナー施策などを通じた商談創出経験・Salesforce、MAツール等を活用した営業プロセス改善の経験・スタートアップや成長フェーズの企業で、業務プロセスの改善に関わった経験・エンタープライズ企業向けの営業または商談創出経験求める人物像・顧客との対話から課題やニーズを捉え、仮説を立てて行動できる方・数値や顧客反応をもとに、アプローチやプロセスを改善できる方・マーケティング、セールス、プロダクトなど他部門と連携しながら業務を進められる方・決められた業務を実行するだけでなく、よりよい方法を考え、仕組みに落とし込める方・商談数だけでなく、商談の質や再現性にも向き合いたい方
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【カスタマーサクセスマネージャー候補】CS組織体制を自ら稼働しつつチームアップさせ、事業成長を牽引する責任者候補

採用背景事業拡大に伴う採用お任せしたい役割とミッションカスタマーサクセスとして、顧客の成功体験をつくる戦略的役割を担っていただきます。・顧客のオンボーディングから継続支援までをリード・顧客のプロダクト活用を最大化する仕組みづくり（オンボーディング～コミュニティ運営）・顧客のビジネスを深く理解し、継続・拡大につながる成果を共に創る・経営層と連携し、事業成果に必要なカスタマーサクセス機能そのものを組織化・単なるサポートにとどまらず、「顧客を営業・事業成果につなげる仕組みづくり」をお任せします具体的な業務内容・導入初期のセットアップ支援（オンボーディング）・定期的な定着支援（リテンション）および活用促進のコンサルティング・顧客の声を起点にしたプロダクト改善へのフィードバック・顧客KPI・予算・組織構造を把握した上での提案型CS活動このポジションならではの魅力市場の魅力：急成長SaaS領域米国では時価総額3兆円規模の企業が量産する「セールスインテリジェンス・Go To Market」市場。日本ではまだ黎明期だからこそ、圧倒的な成長余地があり、今まさに立ち上がる瞬間に立ち会えます。・セールスの枠を超えた「事業創り」の経験　顧客折衝で培ってきた提案力・数字感覚をそのままCSに活かせる環境。「売る力」だけでなく「顧客の事業を動かす当事者」として成長できます。・再現性をつくる挑戦フェーズ　プロダクトはPMFを経て、本格的にグロースへ。勝ちパターンを自ら構築し、営業・サクセスの型を作り上げる経験ができます。・CSを軸にしながら、顧客の声を起点にプロダクト改善・BizDev・組織設計にも関われる環境。サクセスの枠にとどまらず、事業全体に手を伸ばせるキャリアパスがあります。・第二創業期の特別な経験　体制も仕組みも整備途上。だからこそ「会社を創る」経験ができ、成長曲線を会社と共に描けます。必須スキル・BtoB法人営業経験 3年以上・CS または顧客支援経験 1年以上（営業との兼務期間も可）・顧客のKPI・予算・組織構造を理解した上で、自律的に提案・支援できる力歓迎スキル・SaaS業界経験・型のない小規模組織・スタートアップフェーズでの自走経験・IT・マーケティング領域の法人営業経験・クラウドサービスにおけるカスタマーサポートまたはサクセス経験求める人物像・挑戦を選び、圧倒的に成長したい方・型のない環境を前向きに楽しみ、自ら仕組みを創ることにワクワクできる方・顧客の声を起点に、事業やサービスを共に育てられる方・BizDevやプロダクト改善など、越境的な挑戦を楽しめる方・経営陣と近い距離で裁量を持ち、“会社を創る”経験をキャリアに刻みたい方
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【リニューアルセールス】市場が立ち上がる瞬間に挑む ─ 新ミッション立ち上げと第二創業期コアメンバー募集

採用背景事業拡大に伴う採用お任せしたい役割とミッション顧客体験を最大化し、事業成長の仕組みを創る新設組織「リニューアルセールス」の立ち上げメンバーとして、最前線で顧客の事業成長をリードしていただきます。弊社が考えるリニューアルセールスとは、単なる契約更新やアップセルを担う役割ではなく、顧客の成果を起点に、更新・拡大を通じて事業成長をつくるポジションです。プロダクトの活用状況や顧客の事業フェーズを深く理解し、「使われ続け、価値が広がる状態」を設計・実行することを期待しています。具体的な業務内容顧客の事業成長を加速させる継続支援（プロダクト活用促進）利用規模・領域の拡大による顧客提供価値の最大化このポジションならではの魅力 ◼︎仕事の魅力・やりがい・市場の魅力：急成長SaaS領域米国では時価総額3兆円規模の企業が誕生する「セールスインテリジェンス・Go To Market」市場。日本ではまだ黎明期だからこそ、圧倒的な成長余地があり、今まさに立ち上がる瞬間に立ち会えます。・セールスの枠を超えた“事業創り”の経験単なる受注・支援にとどまらず、顧客の声をプロダクトや戦略に直接反映できる環境。「売る力」だけでなく「創る力」を身につけ、事業を動かす当事者として成長できます。・再現性をつくる挑戦フェーズプロダクトはPMFを終え、本格的にグロースへ。勝ちパターンを自ら構築し、営業・サクセスの型を作り上げる経験ができます。・越境キャリアのチャンス FS/CSを軸にしながら、BizDev・プロダクト改善・戦略設計など、役割を越境できるキャリアパス。事業のスケールとともに、自らの市場価値を高められる環境です。・“第二創業期”の特別な経験体制も仕組みも整備途上。だからこそ「会社を創る」経験ができ、成長曲線を会社と共に描けます。必須スキル・法人営業経験（無形商材）3年以上　└ 顧客との関係構築・課題のヒアリング・提案といった基本的な営業プロセスを自律的に担ってこられた方・法人営業/サクセスにおいて高い成果を創出したご実績のある方　└再現性をもって成果を出せる経験とスキルをお持ちの方歓迎スキル・新規事業やスタートアップフェーズでの営業経験　└ 型がない中で、試行錯誤しながら価値を届けてこられた経験は、インフォボックスのスピード感ある環境でも生かして頂けます・IT・SaaS・マーケティング領域の法人営業経験　└ 顧客の業務理解から課題解決提案まで担ってこられた経験は、オンボーディング〜活用支援の精度向上に直結します求める人物像・型が決まっていない状態や変化の多いフェーズをポジティブにとらえ、“仕組みをつくる”こと自体にやりがいを感じる方・顧客の声を起点にしながら、プロダクトやサービスを共に育てていく姿勢を持っている方・FSに限らず、BizDev、営業支援、プロダクト改善など、“越境的”に関与することを楽しめる方・本格的なグロースに入るフェーズの組織で、経営陣と近い距離で裁量を持って動く環境に魅力を感じる方
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【データサイエンティスト：ビジネス利用経験者】自社プロダクト：シリーズA 累計28億円調達 / snowflake / PMF達成

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（ビジネス利用）の経験セグメント・データサイエンティストとしての実務経験（目安：3年以上）　- データ基盤を用いた分析・活用に加え、設計〜実装まで一貫して関わったご経験　- データクレンジングや結合、更新などを含むデータ整備・品質管理のご経験 - 教師あり学習モデル（分類・回帰等）の構築・評価・精度改善のご経験 - 特徴量エンジニアリングやラベル設計・アノテーション設計のご経験 - 企業情報・Web情報などのテキスト/半構造化データの前処理・情報抽出・構造化のご経験歓迎スキル・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。
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【データサイエンティスト：アカデミック】自社プロダクト：シリーズA 累計28億円調達 / snowflake / PMF達成

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。
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【CAIO / VPoAI候補】AI・機械学習を事業の中核に据え、営業・マーケティングの意思決定を自動化する世界を共に創る！

採用背景次のステージとして、「データを使う会社」から「AIで意思決定を自動化する会社」へ。 infoboxが持つ営業データをもとに、“なぜこの企業に・今・この方法で”アプローチすべきかを導くAIを実装するフェーズに入っています。そのAI戦略と実装を牽引するCAIO/VPoAIを新設します。お任せしたい役割とミッション・infoboxのAI・データ戦略全体を設計・推進する・AI技術を活用し、営業・マーケティングの意思決定を自動化・最適化する世界を実現する・モデル企画〜検証〜PoC〜プロダクト実装までを一貫して推進する具体的な業務内容 1. AI戦略の策定とロードマップの推進　・「営業 × AI」を軸とした全社AI戦略およびロードマップの設計・推進　・既存データ基盤（Snowflake・dbt・Apifyなど）の活用方針策定およびAI適用領域の拡大　・プロダクト価値最大化を見据えた研究テーマ・PoC企画、精度評価・実証方針の設計　・KPI・成功指標の定義と、AIを中心とした事業成長戦略との統合２．AIプロダクト開発の統括とチームビルディング　・機械学習・LLMモデルの企画・設計・導入、およびプロダクトへの実装推進　・LLM・RAG・グラフ構造などを活用した意思決定支援AIの開発と、PoC〜本番導入までのプロジェクトマネジメント　・Python（scikit-learn, PyTorch, Transformers 等）によるAI/MLモデリング・評価・チューニング体制の構築　・LangChain / LangGraph / Mastra / Dify などを活用したLLMアプリケーション開発・プロトタイピングの推進　・データ収集・統合・特徴量生成パイプライン（Apify + Snowflake + dbt）の設計と最適化　・データサイエンティスト・AIエンジニア・MLOps人材の採用・育成・組織マネジメント３．データドリブンな営業自動化プロダクトの創出　・データを活用し、「誰に・いつ・どの方法でアプローチすべきか」を自律的に導くAIプロダクトの企画・実現　・行動・成果データを用いたチャネル推薦モデル、成功パターン学習モデルの設計・実装　・商談文書のAI要約・特徴抽出、パーソナライズ推薦など、営業意思決定を支援するモデル群の開発　・月次・週次の自動チューニング／再学習など、MLOpsを含むAIライフサイクルの最適化と継続改善このポジションならではの魅力・「営業×AI」の最前線を、0から自分の手でつくれる。国内でも希少な"営業意思決定の自動化"を実プロダクトとして実現できる環境です。・戦略から実装まで、裁量100%。AI戦略の設計・モデル開発・MLOps・チームビルディングまで、すべてを自分でデザインできるポジションです。・経営と並走しながらCAIO / VPoAIとして会社を動かせる。シリーズAフェーズのため、意思決定のスピードと事業インパクトが直結します。・グローバル水準のAIセールスインテリジェンスへの挑戦、米国トップクラスの競合と肩を並べることを本気で目指しています。担当領域 infobox のAI・データ戦略全体を統括するポジションです。営業データを起点に「誰に・いつ・どう」アプローチすべきかを自律的に導くAIの企画・実装・組織づくりまでを一気通貫で担います。戦略を描くだけでなく、自ら手を動かしながらチームと共にAIプロダクトを本番に届けることを重視しています。開発言語・AI / LLM: Python / OpenAI / Anthropic / AWS Bedrock / Google Gemini / LangChain ・データ基盤 / ETL: Snowflake / BigQuery / dbt ・バックエンド / アプリケーション: Python / FastAPI / TypeScript / Node.js / Hono ・スクレイピング / データ収集: Bun / Puppeteer / Playwright / Firecrawl / Browserbase ・インフラ / クラウド: AWS / Terraform / AWS CDK / Docker / ECS ・データベース: MySQL / Prisma / Snowflake ・監視 / 品質: Sentry / OpenTelemetry / pytest / mypy / GitHub Actions ・構成管理: GitHub（Monorepo / Turborepo / pnpm）必須スキル・AI / ML / LLM 領域でのリーダーシップ経験（Head of DS / ML・TechLead・VPoAI 等）・プロダクト戦略からモデル実装・MLOpsまで一気通貫での実務経験・PoC → 本番稼働まで責任を持って推進した経験・事業成長とAI技術の接点を描ける戦略思考・技術理解・データサイエンス / AIエンジニアチームの立ち上げ・マネジメント経験・LLM / MLの両方を課題に応じて使い分けた実務経験・Snowflake / BigQuery 等クラウドDWHを起点にしたデータ活用・設計経験・LLM API（OpenAI / Anthropic / AWS Bedrock 等）を活用したアプリケーション開発経験（設計・実装・本番運用まで）歓迎スキル・LLM/生成AI・ディープラーニングを用いたプロダクト開発経験・SaaS / B2B プロダクトでのAI活用経験・CxO・VP・リーダーとしてのチーム組成・戦略立案経験・LangChain / LangGraph / LangSmith 等を用いたLLMオーケストレーション・評価パイプラインの設計経験・RAG・グラフ構造・エージェント型AIの設計・実装経験・MLOps基盤（モデルバージョン管理・再学習・モニタリング）の構築経験・AIプロダクト特有のリスク管理（ハルシネーション・コスト・セキュリティ）をアーキテクチャ・運用レベルで設計した経験・営業 / マーケティング / SalesTech 領域でのAI活用経験求める人物像・「AIで事業を創る」ことに強い熱量を持ち、0→1フェーズをリードできる方・技術・事業・戦略の3軸を横断して意思決定できる方・抽象度の高い課題を構造化し、実行フェーズまで推進できる方獲得できるスキル・事業の中核としてAI戦略を描く：単なる“活用”ではなく、事業の競争力そのものを創出する役割・0→1フェーズの意思決定に深く関与：戦略から技術選定・PoC・プロダクト実装まで裁量大・ CxO候補ポジション：将来的にはCAIO/VPクラスとして経営と並走可能・グローバル水準の挑戦：米国トップクラスのAIセールスインテリジェンス企業と肩を並べる環境
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【CTO/VPoE候補】 infobox の中長期的な技術戦略と開発組織戦略の両方を設計し、実行をリードする

採用背景・シリーズAで累計 28億円の資金調達を完了・新規事業の戦略と初期プロダクト構想が固まり、開発・データ・AIの3領域で事業を加速させたいフェーズ・開発チームは実績あるメンバーがジョインしつつあり、今後さらに組織規模が拡大予定・現状はVPoEが技術・組織の両面をほぼ一人で見ており、技術戦略 / 組織づくり双方をリードできる「開発組織責任者」を迎えたいと考えていますお任せしたい役割とミッション・infobox の中長期的な技術戦略と開発組織戦略の両方を設計し、実行をリードすること・事業サイドと同じテーブルで議論しながら、「どこに投資し、どの技術負債をいつ返すか」を意思決定できる状態をつくること・将来的に CTO もしくは VPoE として、組織全体を牽引する存在になること具体的な業務内容業務内容・事業戦略を理解した上での技術・組織ロードマップ策定・プロダクト開発の優先順位付けと実行支援・Biz / PdM と連携し技術観点から意思決定・技術カルチャー・組織カルチャーの構築技術・中長期の技術選定、アーキテクチャ設計・技術負債の可視化と解消計画の策定・非機能要件（セキュリティ、性能、信頼性など）のガイドライン化・重要機能のレビュー、品質の底上げ・障害・インシデント時の技術オーナーとしてのリード・AI駆動開発（AIDD）の組織導入・CI/CDへの組み込み推進・LLM APIを活用したプロダクト機能の設計・品質ガイドライン策定・チーム全体のAI活用ルール・ガバナンスの設計組織・開発組織の構造設計（開発 / データ / AI など）・採用活動のリード（要件定義／面接／評価設計）・エンジニア育成（1on1、評価、目標設定）・開発プロセスの整備・改善（アジャイル、スクラムなど）・心理的安全性の高いチーム運営このポジションならではの魅力・技術と事業の両方に責任を持てる唯一のポジション　　シリーズAフェーズで、技術戦略・組織設計・アーキテクチャ判断を　　すべて自分の意思決定で動かせる環境です。・AI駆動開発を組織全体に根付かせる最初の一人になれる　　TypeScript / Python のデュアルスタック、LLMを複数組み合わせた　　AIプロダクトを支える開発組織をゼロから設計できます。・経営と並走しながらCTO / VPoEとして会社を動かせる　　意思決定のスピードと事業インパクトが直結するフェーズです。担当領域技術戦略・開発組織戦略の両面を統括するポジションです。事業戦略と技術戦略を接続し、ロードマップ・アーキテクチャ・開発組織の構造設計から採用・育成・プロセス整備まで、開発組織全体を責任者としてリードします。開発言語・フロントエンド: TypeScript, React, Next.js, Remix, Tailwind CSS, Radix UI, Storybook ・バックエンド/アプリケーション: FastAPI, Python ・非同期/ワークフロー: Inngest ・認証/ユーザー管理: Clerk ・AI/LLM: OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI / Gemini, AWS Bedrock, LangChain ・データベース/データアクセス: MySQL, Prisma, Snowflake, BigQuery ・データ基盤/ETL: dbt ・スクレイピング/収集: Bun, Puppeteer, Playwright, Firecrawl, Browserbase ・クラウド/インフラ: AWS, Terraform, AWS CDK, Docker, Amazon ECR, Amazon ECS, EventBridge, S3 ・監視/運用: Sentry, OpenTelemetry, DataDog ・テスト/品質: Vitest, Playwright, pytest, ESLint ・構成管理：GitHub（Monorepo / Turborepo / pnpm）・CI/CD: GitHub Actions, Vercel, Chromatic 必須スキル・Webサービス開発の実務経験（7〜10年目安、言語不問）・10名規模の開発組織のリード経験（TechLead / EM / TLなど）・以下いずれかの専門性　- 技術選定・アーキテクチャなど「技術判断」の経験　- ピープルマネジメント・評価制度運用の経験・アジャイル/スクラムなどイテレーティブ開発経験・経営層・Bizとの高いコミュニケーション能力・AIコーディングツール（Cursor / GitHub Copilot 等）を活用した実務開発経験、またはチームへの導入・推進経験・AIを前提とした開発プロセス・品質基準の設計経験、または高い関心と自走力歓迎スキル・スタートアップまたは新規事業での CTO / VPoE / EM 経験・TypeScript / React / Next.js での実装経験・クラウドネイティブアーキテクチャ設計経験・技術負債返済 / 生産性改善の推進・技術ブログ執筆や技術イベント登壇経験・LLM / 生成AIをプロダクトのコア機能として設計・実装した経験・AI駆動開発（AIDD）をチーム・組織全体に展開した経験・AIプロダクト特有のリスク管理（ハルシネーション・コスト・セキュリティ）をアーキテクチャ・運用レベルで設計した経験・dbt + Snowflake 等のデータ基盤とアプリケーション層を横断した設計・運用経験・LLM API（OpenAI / Anthropic / AWS Bedrock 等）を活用した、アプリケーション開発経験、または開発チームのリード経験求める人物像・インフォボックスのビジョンへ共感できる・技術が大好きで、同時にビジネス視点も持てる・変化の大きい環境（数週間単位の前提変更）を楽しめる・理想と現実のバランスを取りつつ前に進める・チームに心理的安全性をつくれる・挑戦・改善を自走できるマインドを持つ獲得できるスキル・シリーズAフェーズにおける技術戦略と事業戦略の接続経験　　経営・Bizサイドと近い距離で、技術観点から事業インパクトの大きい　　意思決定を担う経験が得られます。・AI駆動開発（AIDD）を組織に導入・推進した実績　　LLMを活用した開発プロセスの高度化を、チーム全体に展開する　　経験が積めます。・複雑なマルチスタック環境（TypeScript / Python / LLM / データ基盤）を横断したアーキテクチャ設計経験
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【CPO候補 / プレイングCPO】シリーズA×AIネイティブプロダクト / 1人目のプロダクト責任者募集

採用背景インフォボックスは、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、プロダクトの成長をさらに加速させるフェーズに入っています。導入企業数も増加しており、開発・セールス・マーケティングなどチームメンバーも順調に増加中です。次なる成長の鍵となるのが、事業戦略とプロダクト戦略を接続しながら、実行と顧客接点まで一気通貫で担う ""1人目のプロダクト責任者"" の存在です。今回募集するのは、純粋な経営レイヤー専任のCPOではなく、""プレイングCPO候補"" としてご参画いただくポジションです。シリーズA直後の現フェーズでは、戦略を描いて指揮するだけでは前に進みません。 PRD作成や開発チームとの協働に加えて、営業・CSに同行して顧客の声を一次情報で取りに行き、プロダクトに反映していく—— 実行と顧客接点まで自ら担っていただくことを前提としています。事業成長に応じて、プロダクト戦略・組織・文化の設計責任にも段階的に踏み込み、将来的にはCPO / 執行役員としてプロダクト組織を構築・育成していただく想定です。お任せしたい役割とミッションインフォボックスの "1人目のプロダクト責任者" として、事業戦略とプロダクト戦略を接続し、実行・顧客接点まで一気通貫で担っていただきます。【戦略レイヤー】・事業戦略を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップの策定と継続的な見直し・3〜5年の中長期プロダクトビジョンの策定と発信【実行レイヤー】・PRD作成、プロダクトバックログの優先順位設計、アウトカム設計・エンジニア・デザイナーとのクロスファンクショナルな開発推進・AIを活用した論点整理・仮説整理・ドラフト作成の高度化・仮説検証のためのKPI設計とアジャイルな改善サイクルの運用【顧客接点レイヤー】・営業・CSメンバーと共に顧客先へ同行し、一次情報から課題・利用実態を捉える・顧客ヒアリング・ユーザーインタビューを自ら実施し、プロダクトに反映【将来的に担っていただく領域】・PdM組織の立ち上げ・採用・育成・評価設計・経営チームの一員としての、事業計画とプロダクト戦略の統合責任具体的な業務内容・事業戦略を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップの策定と継続的な見直し・PRD（Product Requirements Document）の作成、およびAIを活用した論点整理・仮説整理・ドラフト作成の高度化・プロダクトバックログの優先順位設計、アウトカム設計、実行計画への落とし込み・エンジニア・デザイナーとのクロスファンクショナルな開発推進・ビジネスサイド・営業・CSを巻き込んだ課題整理、仮説設計、意思決定推進・仮説検証のためのKPI/アウトカム設計と、アジャイルな改善サイクルの運用・営業・CSメンバーとの顧客ヒアリング・商談同行・ユーザーインタビューの実施・顧客の一次情報を基にした課題発見・仮説設計・プロダクトへの反映・事業計画（ARR、Retention、ユニットエコノミクス等）との整合設計・（将来的に）PdM組織の立ち上げ・育成、プロダクトマネジメントプロセスの設計このポジションならではの魅力・シリーズA直後の成長フェーズで、""1人目のプロダクト責任者""として戦略・実行・顧客接点を一気通貫で担える・経営・Biz・開発と密に連携しながら、構想だけでなく実行・検証まで一気通貫で推進できる・営業・CSと共に顧客先に出向き、一次情報からプロダクトを形にしていける・AI活用を前提に、PRD作成や情報整理、プロダクト推進のあり方自体をアップデートできる・将来的にCPO / 執行役員として、プロダクト組織の立ち上げ・育成まで担えるキャリアパス担当領域プロダクト開発全般、および顧客接点・将来的なプロダクト組織構築プロダクト戦略、ロードマップ策定、PRD作成、優先順位設計、アウトカム定義、実行計画策定、改善推進までを一気通貫で担っていただきます。加えて、営業・CSメンバーと共に顧客先へ同行し、一次情報から課題・利用実態を捉えたうえでプロダクトに反映していくことも、重要な担当領域です。単なる要件整理や進行管理ではなく、"何をなぜ作るか"を顧客の一次情報から定義し、事業成果につながる形で実行まで推進することが主な担当領域です。将来的には、PdM組織の立ち上げ・採用・育成・評価設計や、経営レイヤーでのプロダクト戦略策定まで担当領域を広げていただく想定です。開発言語・開発言語: TypeScript, Python, dbt ・フレームワーク: Next.js, Remix ・ホスティング: Vercel ・ORM: Prisma ・データベース: PlanetScale(MySQL互換), Snowflake ・その他: inngest,clerk ※あくまで開発環境のご参考として記載しています。実装そのものを担うポジションではありませんが、開発チームと議論しながら仕様や優先順位を詰められるレベルの技術理解がある方を歓迎します。必須スキル【プロダクトマネジメントの実務経験】・PRD（仕様書）の作成・運用経験・事業戦略を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップの策定経験・エンジニアやデザイナーとの協働経験・アウトカムやKPIを定義し、優先順位と実行計画へ落とし込んだ経験・要件定義に携わった実務経験・アジャイルな開発・改善サイクルを推進した経験【"1人目" の責任者としての実行力】・1人目のPdMまたはプロダクト責任者として、戦略策定から実行まで　自ら手を動かして推進した経験　※戦略・ロードマップを描いて指示する立場ではなく、　　PRD執筆・バックログ管理・日次の開発議論まで、自ら担うスタンスを前提としています【顧客接点からの一次情報取得経験】・顧客ヒアリング・商談同行・ユーザーインタビューなどを通じて、　顧客の一次情報からプロダクトに反映した経験　※営業・CSメンバーと共に客先に同行し、現場で課題を捉えることを前提としています【経営・事業視点】・事業戦略・経営指標（ARR、Retention、ユニットエコノミクス等）を理解し、　プロダクト戦略と整合させて意思決定した経験【AI活用】・AIを活用して、PRD作成・情報整理・業務効率化を行った経験、または高い関心と実践意欲【将来的な責任範囲への意欲】・将来的にCPO / 執行役員として、PdM組織を構築・育成していく意欲歓迎スキル【プロダクトマネジメント関連】・PdM組織の運営・マネジメント、メンバー育成経験・BtoB SaaSにおけるPdM経験・営業・CS・開発など複数部門を横断して意思決定を推進した経験・新規機能立ち上げや既存機能改善において、仮説検証をリードした経験・AIを前提としたプロダクト開発プロセス改善の経験【CPO / プロダクト責任者レイヤー】・CPO / VPoP / プロダクト責任者としての経験・プロダクト組織の立ち上げ・拡張（採用・育成・評価設計）経験・取締役会・投資家向けのプロダクト戦略コミュニケーション経験・複数PdMのマネジメント・育成経験・3年以上の中長期プロダクトビジョンの策定・発信経験【顧客接点・事業サイド】・BtoB SaaSでのカスタマーサクセス経験、または営業経験・顧客オンボーディング設計、カスタマージャーニー設計の経験【戦略・成長】・PLG（Product-Led Growth）戦略の設計・実行経験・事業計画策定、投資家向けKPIレポーティングの経験求める人物像・infoboxのビジョンに共感し、プロダクトを通じて社会課題に挑みたい方・チームで目標を達成することに喜びを感じられる方・心理的安全性のあるコミュニケーションを意識できる方・不確実性や変化のある環境でも、論点を整理しながら前に進められる方・ユーザー価値と事業成果の両方を踏まえて意思決定できる方・戦略を描くだけでなく、計画へ落とし込み、実行と改善までやり切れる方・AIを使いこなしながら、プロダクトマネジメントの生産性を高めていける方【プレイングCPO候補として特に重視する点】・戦略を描くだけでなく、自ら手を動かすことに喜びを感じられる方　（戦略や構想を描いて指示する立場ではなく、　　PRDの執筆・開発チームとの日次議論まで自ら担うスタンスを前提としています）・顧客先に足を運び、営業・CSメンバーと共に一次情報から課題を捉えにいくことを厭わない方・現フェーズでは自ら実行、将来は組織をつくる—— 両方にコミットできる方・経営視点とプレイヤー視点を両立できる方獲得できるスキル・シリーズAフェーズにおける"1人目のプロダクト責任者"経験（キャリア希少性が高い）・戦略・実行・顧客接点を一気通貫で担う稀少な経験・経営やBizサイドと近い距離で、事業インパクトの大きい意思決定を担う経験・営業・CS同行による顧客一次情報の取得と、プロダクトへの反映経験・顧客解像度の高いプロダクト意思決定力・AIを活用したPRD作成・論点整理・業務効率化の実践経験・AIを単なる補助ツールではなく、プロダクト推進の実務に組み込む経験・クロスファンクショナルなチームとの協働・エンジニア・デザイナー・Bizと密連携し、チーム全体でプロダクトを推進する経験・戦略から実行計画、検証、改善までを一気通貫で担う経験・ロードマップやアウトカムを描くだけでなく、アジャイルに実行しながら価値提供を前進させる経験・将来的なCPO / 執行役員へのキャリアパス・PdM組織の立ち上げ・育成、経営レベルでのプロダクト責任への段階的なステップアップ・営業データ・AI・BtoB SaaSという複雑性の高い領域で、難易度の高いプロダクトマネジメント経験
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