GTMエンジニア - toC - /Offers

職務内容

▼募集背景

「AIを使いこなせる人が、社会を動かす時代が来る」
──NVIDIA Jensen Huang、OpenAI Sam Altman、Google DeepMind Demis Hassabisら、
世界のテックリーダーが口を揃えるこの確信が、私たちの事業の出発点です。

overflowは、「AI × HR」領域でNo.1 を本気で獲りにいきます。

私たちはこれまで、ハイクラスエンジニア採用プラットフォーム「Offers」を通じて、
導入企業1,000社以上・登録ユーザー35,000人以上の基盤を築いてきました。
しかし今、私たちが見据えているのは、ITエンジニア100万人の市場ではありません。
AI時代のホワイトカラー3,000万人──営業、マーケ、人事、経理、あらゆる職種の人材が「AIを使いこなす力」で評価される世界の構築です。

その切り札が、現在準備中の新規事業です。

AIQ（AI Quotient）：IQ・EQに続く"第3の知性"として、AIを使いこなす能力を定量化する独自指標

全職種横断のAI人材マッチング：エンジニアに限らず、あらゆるドメイン×AIスキルの掛け合わせで採用を変える

「職務経歴書」で人材を評価する時代から、
私たちは人材の真の実力を可視化する、AI時代のスタンダードをつくりにいきます。

Offersの実績とプロダクト基盤を武器に、新しい市場を切り拓く。
**「すべての人にAIを使いこなす力を。すべての企業にAI人材を」**──このビジョンを実現する仲間を、本気で求めています。

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▼なぜGTMエンジニア（toC）が必要か

私たちには、企業（toB）側の集客・営業オペレーションをAIで設計・実行する「GTMエンジニア」のポジションがあります。本ポジションは、その対となる toC（候補者・ユーザー）側の市場開拓を担う GTMエンジニア（toC）です。

新しい市場を切り拓く鍵を握るのは、「AIを使いこなす新世代人材」をいかにプラットフォームに集めるかです。具体的には、AIエンジニアに加え、FDE（Forward Deployed Engineer）、AI Builder、GTMエンジニアといった、ドメイン知識 × AIスキルを掛け合わせた新職種の人材（＝AI Talent）です。

従来、ユーザー獲得は SEO・広告運用・SNS・コンテンツ・コミュニティ・リファラルなどを複数の専門担当が分業してきました。
GTMエンジニア（toC）は、これら獲得〜活性化〜定着のファネル全体を、AIを武器に1人で設計・実行する新職種です。AIエンジニアやAI人材という「AIを使いこなす層」を集める仕事だからこそ、自分自身がAIを使い倒して仕組みを作れる人を求めています。
プロダクト側のAI機能（AIスカウト、AIQテスト、ストーリースカウトなど）との連携も視野に入れた、事業インパクトの大きいポジションです。

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▼職務内容（概要）

GTMエンジニア（toC）として、Offers・AI Talent のユーザー（求職者・候補者）獲得を支える集客・活性化・定着のオペレーションを、AIとテクノロジーで設計・構築・最適化していただきます。
コードを書くことが主務ではありませんが、API連携やワークフロー設計などの技術的思考力を武器に、従来複数の専門担当で分担していた業務を1人で完結させることを目指します。
集めたいのは、AIエンジニアおよびAI Talent（FDE・AI Builder・GTMエンジニア等、AIを使いこなす新世代人材）です。

▼具体的には

1. 獲得（デマンドジェネレーション）基盤の設計・構築

• 理想ユーザー像（ペルソナ）の定義と、獲得可能なユーザー母集団（TAM）の設計


• ユーザーデータ基盤（プロフィール・行動データ・流入経路）のアーキテクチャ設計・最適化


• 流入〜会員登録〜AIQテスト受験〜アクティベーションまでの一気通貫データパイプラインの構築


• 獲得チャネル別（SEO・広告・SNS・コミュニティ・リファラル）のKPIダッシュボード・レポーティング基盤の設計

2. AIを活用した集客オペレーションの自動化

• AIエンジニア・AI人材層に刺さるコンテンツ・SEO・広告クリエイティブの生成と配信の自動化


• 候補者の関心シグナル（職務経歴・スキル・転職温度感など）の検知とスコアリング


• 登録直後の離脱を防ぐオンボーディング・ナーチャリングの自動化ワークフロー構築


• LLMを活用したスカウト・通知・メール配信の最適化（パーソナライズ、タイミング、A/Bテスト）

3. データドリブンな改善サイクルの推進

• 流入〜登録〜アクティベーション〜定着のファネル全体のボトルネック特定と改善施策の立案・実行


• チャネル別・セグメント別のCAC/LTV・ROI分析と予算配分の最適化


• ユーザー行動データのAI分析と、獲得施策へのフィードバックループ構築

4. プロダクトとの連携

• プロダクトサイドのAI機能（AIスカウト、AIQテスト、ストーリースカウト等）とGTMオペレーションの連動設計


• ユーザー行動データの分析による機能改善・体験改善の提案

▼当ポジションで得られる経験

• AIを活用したGTM（Go-To-Market／toC獲得）戦略の設計・実装経験


• Growth / 獲得 / アクティベーションを統合した事業オペレーション構築経験


• ユーザーデータ基盤・CRMのアーキテクチャ設計経験


• LLM・AIエージェントを活用した集客・マーケティング自動化の実装経験


• データドリブンなグロース改善の実践経験


• プロダクト×グロースを一体で設計する経験


• 数万ユーザーのデータを活用したグロース設計


• AI-nativeな組織での実験・高速改善の経験

▼技術スタック・開発環境

• CRM/SFA | HubSpot, Salesforce


• データ分析 | BigQuery, Looker Studio, SQL


• ワークフロー自動化 | n8n


• AI/LLM | Claude API, OpenAI API, LangChain


• マーケティング | HubSpot Marketing Hub, GA4, Google Search Console


• 広告運用 | Meta Ads, Google Ads


• コミュニケーション | Slack, Notion


• その他 | Python（スクリプティング）, REST API, Google Apps Script, WordPress

応募資格（必須）

• BtoC/BtoB SaaS、プラットフォーム事業、または人材サービスにおけるグロース・マーケティング・ユーザー獲得いずれかの実務経験（3年以上）


• 獲得チャネル（SEO・広告運用・CRM/MA・SNS・コンテンツのいずれか）の設計・運用経験


• AIツール（ChatGPT, Claude等）を活用して実際に業務オペレーションを構築・改善した経験


• API連携やワークフロー自動化ツール（Zapier, n8n, Make等）を用いたシステム構築経験


• SQLによるデータ抽出・分析の基本スキル

応募資格（歓迎）

• LLMのAPI（OpenAI API, Claude API等）を活用したアプリケーション・ワークフローの開発経験


• Pythonによるスクリプティング・データ処理の経験


• BigQuery等のデータウェアハウスの運用経験


• PLG（Product-Led Growth）／グロースハックの企画・実行経験


• 会員登録〜アクティベーション〜定着までのファネル全体の設計経験


• SEO・コンテンツマーケティング、または広告運用での成果創出経験


• HRテック・採用領域、もしくはエンジニア／AI人材コミュニティでの業務経験

求める人物像

• 「AIでユーザー獲得・グロースの仕組みを丸ごと設計したい」という野心がある方


• マーケティングやグロースの実務を理解した上で、技術で課題を解決することに喜びを感じる方


• 広告・SEO・CRM/MAツールの「使い方」ではなく「設計思想」レベルで語れる方


• AIツールを「知っている」のではなく「実際にオペレーションを回した経験がある」方


• 1つのチャネルに閉じず、獲得から定着までを俯瞰して設計したい方


• スタートアップの少数精鋭環境で、自ら仕組みを作り上げることにワクワクする方


• HRテック・採用領域、AI人材のキャリア課題解決に興味がある方


• overflowのミッション「時間をふやす」に共感し、テクノロジーで働き方を変えたい方

賃金

• 想定年収：700万円〜1,200万円
  
  
  
  • スキル・経験・実績に応じて優遇
    　- ストックオプション制度あり
  
  
  
  


• 各種社会保険完備、交通費支給