GTM Engineer, Post-Sales

Profound — это самая быстрорастущая платформа AI-маркетинга, которой пользуются 15% компаний из списка Fortune 500, включая Comcast, Estée Lauder и Walmart, а также такие инновационные компании, как Ramp, MongoDB и Figma. Здесь маркетинговые команды выполняют свою работу: исследования, брифинги, контент, кампании, отчетность — всё в одном месте, наряду с агентами, которые берут на себя основную нагрузку.

Основанная на более чем 2 миллиардах реальных пользовательских запросов (и их число растет), платформа Profound показывает, что спрашивают у ИИ, и что отвечают модели. AI Marketer от Profound объединяет эти данные с глубоким контекстом о наших клиентах, чтобы находить возможности, на которые стоит обратить внимание, а затем задействует агентов: автоматизируя отчетность, составляя контент, проверяя страницы на читаемость, проводя конкурентные исследования. Платформа измеряет, что работает, и с каждым днем улучшается.

В качестве GTM Engineer в команде Post-Sales вы будете создавать инфраструктуру, которая обеспечивает удержание и рост нашей клиентской базы. Вы будете частью системного архитектора и частью платформы клиентской аналитики, превращая данные из всего клиентского жизненного цикла в автоматизированные рабочие процессы, которые дают менеджерам по вовлечению и менеджерам по работе с клиентами реальное преимущество. Ваша работа будет напрямую влиять на масштабирование нашей функции Customer Success.

• Создавать автоматизированные системы оценки состояния клиентов для всего портфеля бизнеса, синтезируя данные об использовании продукта, сигналы поддержки и данные о вовлеченности в единую, надежную картину каждого аккаунта
• Разрабатывать системы обнаружения сигналов для расширения возможностей менеджеров по работе с клиентами, которые автоматически определяют аккаунты, готовые к росту, выявляя закономерности в использовании, активности пользователей и вовлеченности, которые обычно предшествуют разговору о допродаже
• Автоматизировать повторяющиеся этапы клиентского жизненного цикла, включая контрольные списки для онбординга, сводки об использовании и уведомления о внедрении, чтобы менеджеры по вовлечению могли сосредоточиться на работе, требующей человеческого участия
• Создавать системы оценки рисков продления, которые выявляют клиентов в группе риска за 60 или более дней до даты их продления, предоставляя команде время и контекст для эффективного вмешательства
• Автоматически генерировать материалы для бизнес-обзоров, извлекая метрики использования, данные ROI и рекомендации по использованию ИИ из нескольких внутренних источников в формат, который команды могут представить немедленно
• Анализировать записи звонков и транскрипты для выявления случаев использования ИИ, соответствующих бизнесу каждого клиента, а затем автоматизировать процесс создания и развертывания этих случаев использования в масштабе
• Создавать логи маршрутизации для назначения новых клиентов соответствующему члену команды при передаче, учитывая текущую загрузку, открытые продления, экспертные знания в предметной области и соответствие часовых поясов
• Создавать инструменты, а не управлять ими, разрабатывая системы, которые команда post-sales сможет использовать самостоятельно

• Специалист с высокой степенью самостоятельности, способный выявить проблему в клиентском жизненном цикле, определить ее решение и реализовать его без пристального надзора
• Технически подкованный в Python или JavaScript, уверенно строящий конвейеры данных, интегрирующий API и работающий с такими инструментами, как Gong, Salesforce и n8n
• Мыслитель, ориентированный на ИИ, который по умолчанию использует автоматизацию и регулярно экспериментирует с агентами, LLM API и фреймворками рабочих процессов
• Прагматичен в выборе между разработкой и покупкой, знает, когда следует использовать существующую инфраструктуру, а не перестраивать ее
• Опыт работы в постпродажном обслуживании, поддержке клиентов или операционной деятельности по управлению аккаунтами
• Умение работать с данными на статистическом уровне; создавать системы обнаружения сигналов и предиктивного моделирования, а не просто перемещать записи между системами
• Знаком с такими инструментами, как Gainsight, Gong, Salesforce, Dust или аналогичными клиентскими платформами
• Системный мыслитель, который видит, как данные перемещаются по клиентскому жизненному циклу, и строит системы с учетом этой полной картины
• Уверенно действует в условиях неопределенности и структурирует собственный план действий

Компенсация: $130 000 - $200 000 в год

МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ

Это работа в офисе в Юнион-сквер, Нью-Йорк, предназначенная для специалистов, которые ценят скорость, итерации и значимое влияние.

Для этой должности ожидаемый диапазон базовой заработной платы составляет от $130 000 до $200 000. Общий компенсационный пакет Profound разработан таким образом, чтобы быть конкурентоспособным и включает базовую заработную плату, опционы и полный спектр льгот и преимуществ. Окончательная компенсация будет зависеть от таких факторов, как ваши навыки, опыт, квалификация и местоположение, и будет определена в ходе процесса собеседования. Наша команда по подбору персонала поделится более подробной информацией о полном компенсационном пакете и льготах по мере вашего продвижения в процессе найма.