株式会社Srush人材紹介会社様向け採用説明会-20240402-03

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本日の目的

シリーズA資金調達が昨年末に完了し、アクセルを踏んで事業展開中🌊🌊🌊🚢🌊🌊🌊 事業成長に採用が追いついておらず、さらに事業成長を加速させるべくお力をお貸し頂きたく改めてSrushと採用計画のご説明🎯

※個人情報となるものも含まれておりますため、お取り扱いには十分ご留意いただけますと幸いです🙇

ご挨拶

代表取締役 樋口海

早稲田大学卒、一橋大学大学院商学研究科修了(MBA)

NTT Communicationsの法人営業部にて大手自動車を担当しグローバルインフラの導入に従事し、全社表彰や最高評価を受賞。その後Hattendo Singaporeにて事業戦略を担当。帰国後、製造業向けSaaSを提供するKOSKAをCOOとして共同創業し、シリーズAまでの事業グロースを牽引するも、自身の家庭崩壊で辞任。その後、2019年11月にSrushを創業、数回のピボットを経て、データ人材不在の課題を解決するデータ統一クラウドSrushを展開。

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人事 古谷智美

青山学院大学文学部教育学科卒

13年間、小学校教諭(専門は体育)として体育主任や学年主任、特別支援コーディネーターなど学校教育に従事したのち、キャリアチェンジ。メドレーにて求人ライターを経てD2Cベンチャーに転職後、中途採用をメインに、採用広報・オンボーディングの立ち上げに携わる。その後、 e-ラーニングコンテンツの拡充や研修プランニング、フリーランス人事として採用支援やキャリア支援に携わったのち、Srushの1人目HRとしてJoin。

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Srushについて

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Vision/Purpose/Value

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データ統一クラウドSrushとは

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事業展望

事業計画

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TAMSAMSOM

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生成AI/LLM

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セグメンテーション

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ポジショニング

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ターゲティング

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組織計画

2025年組織計画

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2024年直近の採用計画(8名→15名)

○が今必要な人員

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営業体制

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開発体制

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QAタイム

Q.競合はどの会社ですか?

A.エンドユーザー様から聴かれることはほとんどないですが、現状、競合はいない認識です。  BIツールと比較した際に、ノーコード×オールインワンで提供しているのはSrushのみのため  ご参考👇

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【補足】

人材紹介、同じスタートアップ界隈において、よく比較されるのはLoglass社

  • Loglass社の特徴
    • 経営管理に特化したトップダウン型の管理会計ツール
    • テンプレートがあり、それに基づいて分析をする
  • Srushの特徴
    • 誰でもどんなデータ(管理会計/財務会計/マーケティング/営業等)でもボトムアップ型で分析ができるツール
    • テンプレートがないため、好きなように分析ができる
Q.オールインワンかつ裏側でsnowflake、AWSなどの最新技術を使っているにも関わらず安価で提供できるのはなぜですか?

A.SaaSとして按分しているため、安価での提供が可能です  →例えばsnowflakeを使おうした場合、お客様ご自身で1枠のみ(使う分だけ)を購入することはできないが、   Srushが大きな枠として買ったうちの1枠(使う分だけ)を提供することが可能  また、SaaSとして提供していること、LTVビジネスであることが背景にあります

想いとしては、エントリーハードルを価格面も下げたいと考えており、「破壊的イノベーション」を意識している

以下のような市場構造により、イノベーションのジレンマに陥っているベンダーもいる。

【前提】

  • Srushを使わずに同じ内容を1社のサービスで構築する場合
    • ETL:10万円/月
    • DWH:40万円/月
    • BI:10万円/月
    • →60万円/月⇔Srushは15万円/月

  • Srushを使わずに同じ内容を提供する場合(SIer)
    • 初期コスト:数千万以上
      • 内訳:ETL選定〜構築、DWH設計〜構築、BI設計〜運用など、エンジニア、PMなどの人件費・設計費
    • 運用コスト:60-100万円/月
    • 3ヶ年コスト:5000万円-1億円
    • →非常に高コスト

  • Srush
    • 初期費用:50万円
    • ARPU:15万円
    • 運用コスト:200万円以内/年
    • 3ヵ年コスト:1000万円以下
    • →低コストでハイレベルなものを提供できる

Q.データ分析領域で課題・ニーズが多くある中で、セールスが商談を進めていくうえで課題、苦戦していることはありますか?

A.受注までのリードタイムが長いことが課題です

【背景】

  • Positive
    • Srushが汎用的・コモディティ化したプロダクトはなく、差別化ポイントがはっきりしているので2回目商談化率が非常に高い
  • Negative 
    • 本当に見たい数字を出せるのか?データ量は大丈夫か?本当に簡単なのか?という触ってみないとわからないお客様の不安
    • そのため、トライアル要求率が高くなりリードタイムが読みにくい、かつ長くなる

【補足】

  • トライアル期間:2週間〜1ヶ月くらい
    • トライアル担当:営業、プロダクトメンバー
    • ネットワーク、DBの知識が必要となる
Q.シリーズAラウンドで4億円の資金調達できた背景を教えてください?

A.社会環境、マーケット、それに対するプロダクトの相性とトラクションが評価されたと考えてます。

【詳細】

  • 2025年の崖
    • 10年前に入れたサーバーの保守期間が終わり、保守できる人がいない
    • 資産であるデータが消えることを放っておいていいのか?という問い
  • IT人材不足
    • 構造的にデータエンジニアは増えない
      • 理由
        • エンジニアはプロダクト作りたい人が多く、さらに世界と比べて日本ではデータエンジニアが評価されていない
        • また、データエンジニアの多くはメガベンチャーや大企業におり、中小企業にはほぼいない
  • プロダクトマーケットフィット
    • ターゲットフィット
      • 100-500億円規模、地方企業のニーズとフィット、かつ評価が高い
    • パートナー戦略
      • SIer(データ分析基盤構築)のコスト、手間を削減し即日エンドユーザー様に提供できること
      • コンペで勝てる価格競争力を出せること
      • パートナー締結、案件の実績があったこと
Q.ARR100億円を目指していく中での1番の課題は何ですか?

A.採用です!

【補足】

  • GTMを進めていくマネジメント層が不足している
  • 経営陣(樋口・山崎)が現場業務ボリュームが多い現状であり、Srushのトップライン・ブレイクスルーにコミットメントする時間の確保が難しい
Q.ETL〜BI(データ連携から可視化)までのプロセスが、本当に全てノーコードでできるのですか?

A.できます!

【補足】

ご質問の背景:troccoのようにデータ統合、クレンジングをする際に、データクレンジングの一部がSaaSに置き換わり、ほかはエンジニアが請け負うこともあるが、違いは何か?

  • trocco(primeNumbe社)の特徴
    • ターゲット:エンジニア
    • ゆえに、一部がSaaSで残りの作業はエンジニアが実施ということでも成り立つ
  • Srushの特徴
    • ターゲット:非エンジニア
    • 一部の工程においてエンジニアが必要、SQLが必要というマーケットではないので、ノーコートであること、SQLは使わせないことをポリシーとしている
Q.ノーコードであることのメリット/デメリットはありますか?
  • メリット
    • コードを書く必要がなく、誰でも使える
  • デメリット
    • Srushがターゲットにする企業様においてはデメリットはない
    • エンジニアのための機能開発は行っていないため、一部のエンジニアでは機能不十分な事はある。
      • 一方でSIerなどのパートナー戦略を実行しているため、エンジニア向けの裏機能は存在する。
Q.BIツールのみを導入している企業様に営業することはありますか?

A.あります

【ご提案内容の例】

  • お客様のBIツール利用状況により、データ基盤プラン/オールインワンプラン のどちらかを提案します
  • 導入したBIツールを使いこなせていない場合
    • BIツール導入してもうまくいかないことの方が多いため、問題ない
    • オールインワンプランを提案
  • 導入したBIツール(例:tableau)が使えている/使用感がよい場合
    • データ基盤プランを提案
    • tableauの使用感は残しつつSrushでデータ基盤構築 →オールインワンの方がいいね、となるパターンがよくあります

【このような場合もあります】

  • ETLツールで比較される場合
    • ETLのほかにもDWH、BIもオールインワン提供できるため、Srushがいいね!と導入いただけることもある
    • 例)

    • Reckoner/troccoの特徴
      • ノーコード型ETL/データパイプラインツール
      • ETLのビジネスモデルのため、データのコネクタ数やワークフロー数などのデータ連携の際に従量課金が発生
    • Srushの特徴
      • データ連携に関わるコネクター数やワークフロー数に従量課金の設計はしていない
  • Microsoft社(Power BI)と比較される場合
    • 無償で提供している内容と比較されることがおおいため、Srushと同等の機能を利用した場合には倍近い料金がかかること、サポート品質が低いことを訴求する
Q.ARR100億円に向けた具体的なプランを教えてください

A.描いている最中ですが、下記のようにSaaS+人での価値提供を考えています

  1. まずはSaaSとして成立させる
    • 累計社数
      1. (現在)40社 →(2025年)100社へ

      2. 営業戦略としては、直販からパートナーに切り替え導入スピードを上げる
    • パートナー企業
    • (現在)3社 →(2−3年後)500社へ

  2. データ活用のコンサルティング
    • 要件定義活用支援
Q.パートナーセールスは現状〜今後どのように進めていますか?

A.専任が1名おり、中心に進めています。今後もパートナーセールスのスペシャリストを採用していく可能性があります。

現在メンバーの業務内容および経歴

営業

樋口

仕事

💻
部署:Biz/Corp 職位:CEO 業務:経営戦略/Biz戦略/Corp戦略立案 参考リンク:創業インタビュー

経歴

🏢
最終学歴:MBA(一橋大学大学院) 年齢:35 1社目:NTT Communications(法人営業) 2社目:Hattendo Singapore(マーケ) 3社目:KOSKA(製造業向けSaaS/COO)

人柄

❤️‍🔥
Fun:誰よりもお客様とSrushのために、を愉しむ Leap:何をどうすると組織がLeapするのかいつも考えている Swift:全てが速い(意思決定も) Imagine:仲間を信じた根気強いFB

髙橋

仕事

💻
部署:パートナー(エンプラ・コンサル) 職位:MGR 業務:活用促進/MRR積み上げ 参考リンク:入社エントリ 採用経路:Green

経歴

🏢
最終学歴:大卒(獨協) 年齢:36 1社目:信用金庫(融資提案) 2社目:リノべる(代理店営業) 3社目:弁護士ドットコム(セールス) 4社目:ライナフ(CS/事業開発)

人柄

❤️‍🔥
Fun:ラーニングアニマル代表 Leap:高い熱量と質で顧客を笑顔にする Swift:短時間でのアウトプット力高い Imagine:相手にも自分にも謙虚、リスペクト

松井

仕事

💻
部署:セールス 職位:MGR 業務:提案〜受注/Ops 参考リンク: 採用経路:forStartups

経歴

🏢
最終学歴:大卒(芝浦工業) 年齢:35 1社目:トランス・コスモス(セールス) 2社目:帝国データバンク(セールス) 3社目:ベルフェイス(IS) 4社目:Hubble(ISマネージャー)

人柄

❤️‍🔥
Fun:何でも楽しむ価値観の持ち主 Leap:受注(成果)への貪欲 Swift:最速で成果だすための道を常に考えている Imagine:”チームのため”のイシュー/アイディアを提示する

渡邉

仕事

💻
部署:マーケティング 職位:メンバー 業務:リード獲得 参考リンク:入社エントリ 採用経路:AMBI

経歴

🏢
最終学歴:大卒(流通経済) 年齢:29 1社目:PayPay(セールス) 2社:TRUSTDOCK(IS立ち上げ)

人柄

❤️‍🔥
Fun:新しい役割にも前向きに挑戦する Leap:やるなら”常にトップ”の志向 Swift:何でも対応が速い Imagine:細かなことへの気配り・フォロー上手

藤島

仕事

💻
部署:パートナー(代理店販売) 職位:メンバー 業務:リード獲得〜パートナー獲得 参考リンク:現状なし 採用経路:

経歴

🏢
最終学歴:大卒(中央) 年齢:31 1社目:トライステージ(セールス) 2社目:インターコム(パートナーセールス)

人柄

❤️‍🔥
Fun:どんな状況でもポジティブ Leap:顧客の満足度向上に向けた努力 Swift:卓越したキャッチアップ力 Imagine:相手への敬意と感謝

開発

山崎

仕事

💻
部署:開発 職位:CTO 業務:技術戦略/開発/採用 参考リンク:創業インタビュー

経歴

🏢
年齢:44 1社目:SRA 2社目:個人事業主 3社目:Trippiece(旅行系メディア/CTO)

人柄

❤️‍🔥
Fun:プロフェッショナルを愉しむ Leap:顧客視点での高いプロダクト構想/開発力 Swift:安全なスピード違反代表 Imagine:相手視点での思考が常にある

仕事

💻
部署:開発 職位:MGR 業務:サポート/Ops 参考リンク:現状なし 採用経路:Sun*

経歴

🏢
最終学歴:大学院卒(東京工業大学大学院) 年齢:37 1社目:サイバーエージェント(データサイエンティスト) 2社目:PayPay(BizDev)

人柄

❤️‍🔥
Fun:知的好奇心旺盛 Leap:期待値以上をねらう Swift:課題への着手と解決するための道筋をつくるのが速い Imagine:相手の真意を汲み取る

人事

古谷

仕事

💻
部署:HR/Corp 職位:メンバー 業務:コーポレート全般 参考リンク:入社エントリ 採用経路:Green

経歴

🏢
最終学歴:大卒(青山学院) 年齢:40 1社目:東京都教育委員会(小学校教諭) 2社目:メドレー(求人ライター) 3社目:メビウス製薬(人事) 4社目:manebi(研修プランニング)

人柄

❤️‍🔥
Fun:何でもやる&猪突猛進&何でも楽しい Leap:相手が笑顔になるように動く Swift:スピード違反を目指し中 Imagine:みんなの成長・活躍がしあわせ

正社員募集ポジション説明

優先度:高

優先度:中

優先度:低

内定候補者いる

職種
いつまでに
求人リンク
業務内容
必須要件
歓迎要件
ペルソナ
年収レンジ
選考フロー
共通
- 新しいこと、必要なことを学ぶ力
「Srush Flow」に共感し、ともに体現いただける方 Fun ポジティブな思考 Leap インパクトの最大化 Swift スピードの追求 Imagine リスペクトと共創 年齢: 性別: 家族構成: 学歴: 収入: 経歴: パーソナリティ: 仕事で大切にしていること: 次のキャリアに求める環境:
書類選考 カジュアル面談 *候補者による 1次面接(Web) 2次面接(Web) 最終面接(対面) リファレンスインタビュー *最終面接フェーズでほかメンバーと懇親会あり オファー面談
テクニカルサポート
2024年6月
業務:「Srush」を導入いただいているお客様からの技術的な質問に対応するテクニカルサポート 詳細: - ELTツール、API接続、SQL、Snowflake、QuickSightに関する技術的な課題の解決 - データ抽出/コネクター - 顧客からの技術的な質問に対する迅速かつ効果的なチャットやミーティングでのサポート
- ETLツールやPythonでのデータ抽出経験 - Tableau, Power BIなどのBIツール活用経験 - 社内外向けのダッシュボード作成経験 - SQL中級レベル相当
業務経験 - カスタマーサポート、特に技術サポートの経験 - カスタマーサクセスやサービス運用の経験 ツール利用経験 - QuickSight - Snowflake
年齢:34歳 性別:女性 家族構成:独身 学歴:東京理科大学 収入:650万円 経歴:BIツールのテクニカルサポート〜AWSのテクニカルサポート パーソナリティ:合理的、計画性や決断力がある 仕事で大切にしていること:スピード、丁寧なコミュニケーション 次のキャリアに求める環境:技術を活かせる、最先端技術を用いたプロダクトを開発している
600万円-700万円
書類選考 カジュアル面談(HR) 1次面接(CTO) 最終面(CEO) リファレンスインタビュー(CTO/HR) オファー面談
アカウントマネージャー
2024年6月
業務:オンボーディング、レベニューフェーズにおけるアカウントマネジメント 詳細: -契約後の顧客の活用支援と管理  - Srush導入によるデータ活用基盤の構築支援、プロジェクト管理  - LTV最大化と解約率最小化に向けた施策提案、実施  - Srushの活用状況や他社事例、新機能の紹介  - 事業課題解決に向けた新機能の活用や新たなプロジェクト立上げの提案 - プロダクト機能改善、新機能の企画立案 - 社内ナレッジの汎化、仕組み化
下記いずれか(3年以上)  - IT系事業会社での法人営業の経験  - SaaSプロダクト/IT業でのBtoBセールス経験、カスタマーサクセス経験  - システムコンサル・ソフトウェア企業での導入コンサルティング経験  -コンサルティング業界の経験 - SFAツールの利用経験(Salesforce,Hubspot等) - 顧客向けに提案資料を作成した経験
業務経験 - エンタープライズ向けセールス ツール利用経験 - BIツール(Tableau、Power BIなど)
年齢:30歳 性別:男性 家族構成:既婚 学歴:中央大学 収入:600万円 経歴:Slerのエンプラセールス〜ミドルウェア~インフラに近いITでのセールスエンジニア(資格イメージ:基本情報/CCNA/LPIC/ITILなど) パーソナリティ:勉強が好き、柔軟性高い 仕事で大切にしていること:顧客への伴走、自走 次のキャリアに求める環境:長く顧客に伴走できる、型が決まっておらずつくっていくフェーズ、”チーム力”の強い会社
500万円-800万円
書類選考 カジュアル面談(HR) 1次面接(CEO) 2次面接(髙橋) 最終面接(CTO) リファレンスインタビュー(オファー面談)
データ活用コンサルタント
2024年6月
業務:データ活用コンサルティング 詳細: - 法人顧客へのコンサルティング/プロジェクトマネジメント業務 - コンサルティングを通じたアップセル/クロスセル業務 - 課題設定・解決のためのデータ活用施策の企画・戦略立案 - Srushを用いたダッシュボード構築やデータ分析・データの可視化
下記いずれかのご経験がある方 - コンサルティングファームやSIer等にてクライアント向けのプロジェクトに携わったご経験 - BIツール(Tableau, Power BIなど)を活用し、データに基づく分析や企画/提案に関わる業務に携わった経験 - AI導入支援やDX支援経験
業務経験 - SQLを利用した使ったデータ分析業務の実務経験 - データアナリストとしての実務経験 - 他サービスやDB、DWHのデータ統合プロジェクトの経験 - 社内外向けのダッシュボード作成経験 ツール利用経験 - QuickSight
年齢:31歳 性別:男性 家族構成:独身 学歴:早稲田大学 収入:750万円 経歴:コンサルティング会社〜メガベンチャーDXコンサル パーソナリティ:聴き上手、本質を見抜く 仕事で大切にしていること:本質的な課題解決をすること 次のキャリアに求める環境:事業会社で自社プロダクトを用いたコンサルティングができること
600万円-900万円
書類選考 カジュアル面談(HR) 1次面接(CTO) 最終面接(CEO) リファレンスインタビュー オファー面談
マーケティング責任者候補
2024年7月
業務:マーケティング全般 詳細: - 新規顧客・認知獲得のための施策立案・実行 - STPのブラッシュアップ - 新規獲得戦略、パートナーシップ戦略の立案、実行 - 地方開拓戦略の立案、実行 - コンテンツマーケティング企画の立案・実行 - オウンドメディアコンテンツ企画・制作 - ホワイトペーパーの企画・制作 - サービスグロースのための施策立案・実行 - デジタル上でのリード育成の施策検討 - ウェビナーの企画・実行  など
- BtoBマーケティング戦略立案から実行までのご経験(2年以上) - イベント出展・ブース・セミナーの企画・運営経験 - コンテンツマーケティング経験(SEO) - Webメディアの制作またはディレクション経験 - SNSマーケティング経験 - Marketingツールの利用経験(GA4等) - BIツール(Tableau, Power BIなど)の利用経験 - Generative AIの使用経験(ChatGPT、NotionAI等)
業務経験 - 法人営業経験 ツール利用経験 - QuickSight
年齢:35歳 性別:男性 家族構成:既婚 学歴:立教大学 収入:750万円 経歴:メガベンチャー〜スタートアップのBtoBマーケ パーソナリティ:推進力がある 仕事で大切にしていること:限られた条件の中でいかに成果を出せるか 次のキャリアに求める環境:事業グロースに携われる、CMOになることが叶えられる
600万円-900万円
書類選考 カジュアル面談(HR) 1次面接(CEO) 最終面接(CTO) リファレンスインタビュー オファー面談
シニアエンジニア
2024年7月
業務:プロダクト開発全般 詳細: - プロダクト戦略・方向性・新機能等のディスカッション - プロダクトにおける各機能の詳細設計・実装 - ユーザーの声に基づいたUI/UX設計・実装 - コードレビューやテスト含む品質管理 - オフショアメンバーとのコミュニケーション(英語、日本語) - 既存顧客へのテクニカルCSで対応できない部分の支援業務 - 開発環境、効率改善提案と実施 - 生成AI活用、組み込みによるプロダクト機能追加や業務効率化、検証
- Pythonを用いたWeb/API開発の経験(下記いずれか) - 3年以上 - 5名以上のチームでのシニアエンジニア または リードエンジニア経験 - クラウドサービス(AWS/Azure/GCP)の基本的な知識、および実務経験 - 英語力 (海外メンバーとの仕様やレビューのやりとり、社外のサポート問合せなどができるレベル)
業務経験 - チームリーダ、テックリード経験 - データエンジニアリング、データアナリシス、データサイエンスに関する知見 - AI活用経験 - DevOps経験 - UIデザイン経験 ツール利用経験 - QuickSight
年齢:34 性別:男性 家族構成:既婚(子あり) 学歴:東京工業大学 収入:750万円 経歴:ITメガベンチャーでのプロダクト開発 パーソナリティ:相手へのリスペクトを大切にする 仕事で大切にしていること:顧客に価値を届ける、貪欲に学び続ける 次のキャリアに求める環境:スキル・経験を活かし貢献できるようカルチャーが合う、優秀なエンジニアがいる、子育ての理解がある
600万円-900万円
書類選考 1次面接(CTO) 最終面接(CEO) リファレンスインタビュー オファー面談
フィールドセールスメンバー
2024年7月
業務:「Srush」を用いたソリューション提案〜クロージング 詳細: - Srushの導入提案  - 課題のヒアリングとそれにもとづく提案作成  - トライアル実施〜クロージング - 決済者/担当者とのリレーション構築 - 提案書作成(Notion、Microsoft PowerPoint、Excel、Wordなど) - 見積作成、契約締結 ・プロダクトへのフィードバック
- 下記いずれか2年以上のご経験 - SIer/IT企業でのソリューションセールス - SaaSプロダクトでのフィールドセールス - Excel/PowerPointなどを提案資料として顧客向けに作成した経験
業務経験 - コンサルティング会社勤務経験 - エンタープライズ向けセールス経験 ツール利用経験 - SFA・MAツール(Salesforce,Hubspot,Pardot,Marketoなど) - BIツール(Tableau, Power BIなど)
年齢:30歳 性別:男性 家族構成:独身 学歴:明治大学 収入:600万円 経歴:大手IT企業〜SaaSベンチャーでのセールス パーソナリティ:外交的、誠実 仕事で大切にしていること:新しいことに挑戦、積極的なコミュニケーション 次のキャリアに求める環境:貪欲にチャレンジできる環境、ミッションビジョンに対し全員が一丸となって取り組んでいる、データ分析分野に関われる
500万円-700万円
書類選考 カジュアル面談(HR) 1次面接(CEO) 2次面接(松井) 最終面接(CEO/CTO) リファレンスインタビュー オファー面談
インサイドセールスメンバー
2024年7月
業務:リード創出、商談機会創出 詳細: - 見込み顧客への架電、メールでのヒアリングと商談創出 - マーケティングと連携したナーチャリングの設計と実行 - 課題、ニーズのヒアリングをもとにした、プロダクトへのフィードバック - 委託先のマネジメント - ナレッジの蓄積、仕組み化の設計
- 下記いずれか2年以上のご経験 - 法人営業経験 - インサイドセールス経験 - Excel/PowerPointなどを提案資料として顧客向けに作成した経験
業務経験 - 戦略立案〜施策実行のご経験 - IT、SaaS業界での営業経験 ツール利用経験 - SFA・MAツール(Salesforce,Hubspot,Pardot,Marketoなど) - BIツール(Tableau, Power BIなど)
年齢:28歳 性別:男性 家族構成:独身 学歴:法政大学 収入:500万円 経歴:メガベンチャー(IS〜FSを経験) パーソナリティ:達成意欲が強い 仕事で大切にしていること:効率化、ヒアリング力を高める 次のキャリアに求める環境:ISとしてのキャリア形成/立ち上げができる、挑戦できるフェーズの若い会社
400万円-600万円
書類選考 カジュアル面談(HR) 1次面接(CEO) 2次面接(松井) 最終面接(CEO/CTO) リファレンスインタビュー オファー面談
コーポレートメンバー (バックオフィス)
2024年8月
*これから
業務:経理を中心とした総務、情報システム関連業務 *得意な分野から 詳細: ▼経理 - 請求書発行・管理 - 業務フローの整備・構築 ▼総務 - 契約書管理 - 社内システム管理、アカウント管理 - 貸与物管理、キッティング - オフィス企画(備品管理、メンテナンス) ▼情報システム/セキュリティ - 情報セキュリティ体制の構築 - 社内情報インフラの整備
- 総務や経理などコーポレート業務の経験(2年以上) - 業務プロセス設計・改善の経験 - IT企業での就業経験 - 基本的なPCスキル(Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシートでの関数使用)
業務経験 - スタートアップ/ベンチャー企業でのコーポレート業務経験 - 契約書や承認フローの業務改善の経験がある方 - ITヘルプデスク業務経験 ツール利用経験 - マネーフォワード
年齢:30歳 性別:女性 家族構成:独身 学歴:武蔵野大学 収入:430万円 経歴:大手企業(総務事務)〜ベンチャー企業(コーポレートアシスタント〜総務) パーソナリティ:整理整頓が得意、効率的 仕事で大切にしていること:シンプルにすること 次のキャリアに求める環境:業務の幅を広げることができる
400万円-550万円
書類選考 カジュアル面談(HR) 1次面接(CEO) 2次面接(HR) 最終面接(CEO/CTO) リファレンスインタビュー オファー面談
コーポレートマネージャー (管理部長)
2024年8月
*これから
業務:コーポレート部門(経理・法務・人事・労務・総務)の構築、運用 詳細: ▼人事 - メンバーのマネジメント ▼財務 - キャッシュフローの管理 等 ▼経理 - 会計処理の管理 - 予算の策定と管理 等 ▼コーポレートガバナンス - 内部統制の確立と維持
- 管理部門におけるマネジメント経験
業務経験 - スタートアップ、ベンチャー企業での管理部門の管理監督経験 - IPO準備フェーズ企業での実務経験 - 法務関連の経験 ツール利用経験
年齢:35~40歳 性別:男性 家族構成:家庭有り 学歴:慶應義塾大学 収入:700万円 経歴:大手企業〜ベンチャー企業(管理部長) パーソナリティ:法令遵守、柔軟、柔和 仕事で大切にしていること:合議 次のキャリアに求める環境:IPO
700万円-800万円
書類選考 カジュアル面談(HR) 1次面接(CEO) 最終面接(CEO/CTO) リファレンスインタビュー オファー面談

QAタイム

Q.働き方について教えてください。出社は必須ですか?

A.出社は週1日、ほかはリモートで勤務可能です

  • 出社日があるため一都三県にお住まいの方が望ましいですが、そうでない場合もご相談ください!
  • 副業は不可です
Q.テクニカルサポートが対応する1日の対応件数はどのくらいですか?

A.日によって異なりますが、0-5件(平均1-2件)ほど問い合わせをいただきます

【補足】

  • 調査〜回答に1-2h程度を要しています
  • 例)〜のようなデータを作りたいが、この関数であっているか?、データ加工どうすればいいか?

  • データ基盤の知識はあるほうが望ましいですが、社内の特製GPTsを使って解決できることも多いです
  • 問い合わせ時以外は、コネクタの検証、ドキュメント作成・整理、トライアル関連のサポートを想定しています

実績

通過率ファネル(202311~202403)

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お願いしたい求人

AGT(順不同)
お願いしたい求人
採用実績(202311~202403)
Sun*
テクニカルサポート アカウントマネージャー データ活用コンサルタント シニアエンジニア マーケティング責任者候補 フィールドセールスメンバー インサイドセールスメンバー
人数:1名 職種:PdM 入社:2024年3月
リクルートエージェント
テクニカルサポート アカウントマネージャー データ活用コンサルタント シニアエンジニア マーケティング責任者候補 フィールドセールスメンバー インサイドセールスメンバー コーポレートメンバー(バックオフィス) コーポレートマネージャー (管理部長)
人数: 職種: 入社:
パーソルキャリア
テクニカルサポート アカウントマネージャー データ活用コンサルタント シニアエンジニア マーケティング責任者候補 フィールドセールスメンバー インサイドセールスメンバー コーポレートメンバー(バックオフィス) コーポレートマネージャー (管理部長)
人数:1名 職種:パートナーセールス 入社:2024年2月
JACリクルートメント
テクニカルサポート アカウントマネージャー データ活用コンサルタント シニアエンジニア マーケティング責任者候補 コーポレートメンバー(バックオフィス) コーポレートマネージャー (管理部長)
人数: 職種: 入社:
ワークポート
テクニカルサポート アカウントマネージャー データ活用コンサルタント シニアエンジニア マーケティング責任者候補 フィールドセールスメンバー インサイドセールスメンバー コーポレートメンバー(バックオフィス) コーポレートマネージャー (管理部長)
人数: 職種: 入社:
SBヒューマンキャピタル
テクニカルサポート アカウントマネージャー データ活用コンサルタント シニアエンジニア マーケティング責任者候補 フィールドセールスメンバー インサイドセールスメンバー コーポレートメンバー(バックオフィス) コーポレートマネージャー (管理部長)
人数: 職種: 入社:
ギークリー
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人数:1名 職種:フィールドセールス 入社:2024年2月
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①2024年4月2日

②2024年4月3日