DATAFLUCTの面接プロセスで受ける代表的な質問ベスト10

面談に入る前に、事前に読んでもらえると相互理解に集中できるのでとても嬉しいと思い、書きました。ぜひご興味がある方は読んで欲しいです。

DATAFLUCT

1.どうやって13個のプロダクトを社員20名程度で回しているのか?

DATAFLUCT の根幹は、新しい価値を生み出し続けるstartupStudio

DATAFLUCTでは、前回のmediumでも説明した通り、13のプロダクト(一つのプロダクトには複数のSaaSが連なっている)が存在し、実際、クライアントプロジェクトも合わせると13チーム以上があります。2020年10月に社員第一号を取るまでは業務委託だけで回していました。創業3年も満たない組織ですが、20本以上の新規事業を世に放ってきました。

基本的には社長である私が、市場調査から、やりたい世界観、ストーリー、戦略、UXイメージ、コアとなるアルゴリズム、使うデータ、大まかなプライシング、ターゲット、最初の顧客を見つけること、ピッチデック、プロダクトイメージを一通り作り上げます。そこから、これを実現するためのチームをwantedlyやスカウトメディアで片っぱしからスカウトしてチームアップしていきます。データサイエンスでプロダクト開発なのでそもそも難易度が高いのですが、「圧倒的権限委譲(=予算500–3000万円程度)」「プロダクトの面白さ」「スピード」「最強の仲間」「フルリモートで自由な時間で働ける」というスタートアップに必要な環境を揃えます。あとは、OKRを決めてそれに基づき、チームを応援するだけです。

DATAFLUCTのプロジェクトのスピード感、熱狂、社会性、技術力、カルチャーの全てが合わさり、国籍、働き方、働く場所、働く時間、雇用形態関係なく、最高のチームが作れるため、仮説さえ正しければ、事業化は可能。しかし、そもそもの成功率は低いとしているので、何度もチャレンジしていく仕組みにしています。

大いなるミッションとリアルなプロダクトイメージを決めて、最強のチームを揃えることと、最高に働きやすい環境を整えるだけで、再現性高く新規プロダクト開発は可能です。

2.年収テーブルどうなっていますか?

自律して働ける人から算出して決定

ロールと役割に応じて、年収レンジが決まっています。

M:ビジネス・コーポレート(代表含む)
E:エンジニア(データサイエンティスト、PdM)

年収レンジ

年収レンジ

ランクイメージ

M6/E6 (取締役/CXO/パートナークラス)

事業に留まらず、経営を全面的に担い、新たな価値を創造・付加し続ける。全社リソース確保・配分や成長支援の仕組みづくりをリードする。
また、経営をリードするのみならず、企業の枠を超えて業界全体にも常に意識を向け、業界に影響を与えられる。

M5/E5(執行役員/事業部長/ユニットリーダー/CTO/VPoE/テックリードクラス)

全社業績に大きな影響のある重要部門/事業のミッション全体を任され、新たな価値を創造・付加しながら完遂する。部門/事業のリソース確保・配分やメンバーの成長支援もリードする。また全社への意識を常に持ち、全社経営にも関与することができる。

M4/E4(シニアマネジャー/リードエンジニア/PdM)

事業内の重要ミッション・プロジェクトを任され、新たな価値を創造・付加しながら一人で完遂する。プロジェクトのリソース配分や、メンバーへの成長支援にも積極的に関与する。事業全体、全社への貢献意識も高い。

M3/E3(マネジャー/エンジニア/データサイエンティスト/デザイナー)

事業・プロジェクト内でも特に難易度の高いタスクを任され、自ら創意工夫しながら完遂する。プロジェクト全体の成果創出やそのためのリソース配分、メンバー成長支援の視点を持つ。必要に応じてプロジェクトのマネジメントも担うことができる。

M2/E2(シニアスタッフ)

任されたタスクについては周囲の指示を受けながら、一人でやり切ることが出来る。チーム全体での成果創出にも意識を向け、必要に応じて他者へ助言もできる。

M1/E1(ジュニアスタッフ)

任されたタスクを周囲の指示・サポートのもと、一人でやり切ろうとする。業務を適切に進めるための基本的な事項を守って周囲と協働しながら、積極的かつ前向きに業務に取り組んでいる。

ランクアップ

次のランクの要件定義を満たしている、他メンバー(関係者)3名以上の推薦がある、その他、特筆すべき活躍があった場合にランクが上がります。

経緯

元々、業務委託で働いているメンバーが多く、1時間あたりの生産性を3000円、4000円、5000円、6000円、7000円と決めていきました。独り立ちできて価値を生み出せる人(=顧客価値貢献できる人)なら5000円というイメージです。でも、9割くらいの業務委託の人は5000円分の働きができずに、3ヶ月程度で去ることになっています。その時のレベル感をランクという概念に落とし込んでいきました。

平均値

業務委託だけでの期間が長く、最初から優秀な社員が存在してた会社なので、マザーズ上場企業の時価総額上位5%の会社よりも高い年収になっています。(現状800万円前後)

ストックオプション

シリーズA,B,Cまでに入社した社員全員に信託型SOを付与します。過去数年間でマザーズ上場した会社のSO付与率から算出して、役割&実績>入社タイミングという形でロジカルに傾斜をつけています。

コンサルから転職する人以外は全員年収アップで入社しています

3.評価される人はどんな人ですか?

全て価値に繋げるバリューベース経営による評価システム

DFの経営システムは、バリューベース評価で設計しており、価値を生み出せる仕事のパターンに分けて、評価を考えています。

バリューベース評価システム

本システムの目的

売上以外でも評価をする仕組みをつくる

隠れた才能の発見と、適切なアサインの機会をつくる

立ち上がり切れていない、働きすぎなどうまくいっていないメンバーを見つける(プロジェクトアサイン齟齬、労務的なメンタル不全等)

評価が低いので年収を下げるというコミュニケーションをしない

方法論

「見える価値(バリュー)にどのように貢献したか」を成果とし、価値貢献目標に対する達成度で評価

評価はメンバーの成長支援のためのコミュニケーションと位置づける

評価する人は特定の上司ではなく、関係する人が行う

行動面の評価指標として、行動特性(コンピテンシー)でもあるカルチャーコード「FACE」を利用する

成果をあげた場合も報いる仕組みをつくる

バリューの具体例

・顧客価値:ユーザーログイン数が増加した、お客様に満足してもらった・継続してもらった

・経済価値:顧客の利益や収益を向上させた

・社会価値:SDGsの観点から、ビジネスを通じて人に対して成長支援を行った

・環境価値:環境に対して価値あることを行った(フードロス実現した等)

・企業価値:DFの企業価値を向上させた取組み

・組織(生産性)価値:社内において組織の価値を上げるために貢献した

まだ一度しか評価が終わっていないのですが、言えることは次の通りです。

仕事のプロセスは

A 構造的に物事を捉え、分析的に問題を特定する(イシューの特定)

B 見通しからGAPを把握して、仮説をたてて、丁寧にプロセスを作り込む

Cビジョンを作り、人を理解し、実際に行動に移し、価値を創出する

の3プロセスに分かれます。評価される人はそのどれか一つに卓越した何かがあるようです。

活躍できる3つのタイプ

A.システムシンカータイプ(複雑性):簡単ではなく、複雑な問題が解ける人

B.広義のシステムエンジニアタイプ(再現性):コミュニケーションを含む、組織の非効率を解消するために、仕組み的にアプローチができる人

C.エクスプローラータイプ(開拓者):新しいテーマに対してリーダーシップを持って発揮できる人

逆に、評価が低いのは次の行動を取る人です。

マイナス評価になる行動

1.自律的に動けない(仕事を自ら取りに行けない)

2.プロフェッショナルではない(期限を守らない)

3.自分で考えられない(考える行為自体をアウトソースしようとする)

4.時間がないなどの理由で仕事にコミットできない

5.反応が遅くて、リズム感が悪い

見える価値で評価されたい人には合っていますが、価値主義を理解できない人には残酷な仕組みです。

4.他の会社と特徴的な働き方は?

「自律」という前提で会社の全てのシステムが作られています。

フルリモート非同期自律経営スタイル

1.[Style]フルリモートで、個人への権限委譲

フルリモートで生産性の高い組織であるために、各自が仕事を設定し、組織・個人の方向性とタスクを明確化しています。

2.[Structure]無駄な階級や障壁のないフラットな組織

リモート体制や上下関係のない“自由”な環境の中で、責任感を持って自律的に働くことが求められます。

3.[Staff]優秀なメンバーが集う組織であること

3ヶ月業務委託期間を経て正社員オファーをするか、5回以上面接を得て、オファーを出すことで、高い採用基準を維持しています。

※自律とは:自分を律する。コントロールできること。すなわち、信頼するのでなるべくルールは作りたくないという意味です。例えば、自分の怒りをコントロールすることができるかどうか。怒りについては悪い感情ではないが、感情的になって悪い行動をするのはよくないことです。

褒められる行動とは

1.ゼロトラストでトラストを作ること

フルリモート組織でスピード感をもった意思決定を繰り返すために、なるべく業務のデータを取得するようにしています。記録を残す癖をつけられるような人がいいですね。(フルリモートでデータが取られるのが嫌だという人はNG)

2.学習ドリブンで知らないことをやること

新しい価値を提供することが会社のコアであるため、一人一人が学び続けなければなりません。一つの仕事よりも多くの仕事に取り組むスタンスが好きです。(自分が知っていることしかできないという考えという人もNG)

3.ファクトから新たな価値を生み出すこと

一次情報を手に入れることで、あなた独自のインサイトを獲得しにいきましょう。できない理由よりも、一次情報を手に入れて、インサイトからイシュードリブンの解決策が見出せるか。それは年齢に関係のない仕事のスタイルです。(噂やフェイクに動かされる人もNG。結構多いと思います。)

4.管理しないようにすること(マネージャーの存在を無いものにすること)

第一に管理者は価値を生み出さない、コストであると考えています。逆に言えば、みんながマネージャーの役割を果たす必要があります。それは子供のようにあつかうのではく、大人として扱うことに他なりません。自律的に働くために、一人一人がマネージャーの役割を果たしたい。(プロジェクト管理などは外注可能)

5.期限を決めて走り抜くこと

時間をかけたらいいものができる。という人は大抵時間を2倍与えても大した品質になりませんでした。短距離走で期限をきめてはしりぬく。短距離で小さな成果を出せる人は、それを繰り返すことで、大きなインパクトを与えられるはずです(自分で締め切り期限を切ることができない人は難しいかもしれません。MTGまとめ方で大体わかります)

管理されないと嫌、知らないことはできない、ゆっくり仕事をしたい、個人芸で勝負したい、とにかく社内調整が好き、人を管理したい、肩書きが欲しい、あって話したい、っていう人には向かないでしょう。

実力があってマイクロマネジメントが嫌いな人で、自由で信頼されている仕組みで、才能を発揮したい人にはうってつけの環境です。

5.会ったことない人たちでどうやってコミュニケーションを取っているんですか?

信用ではなく、信頼のアルゴリズムによって関係性は作られる

信頼と信用の違いについて

・信用:「1. 確かなものと信じて受け入れること。2. それまでの行為・業績などから、信頼できると判断すること。

・信頼:「信じて頼りにすること。頼りになると信じること。また、その気持ち」のことをいいます。その人を評価するにあたり、その人自身の人柄や考え方、立ち振る舞いなどに重きを置いた評価。

そういった観点からすると、信用は客観的であり、信頼は主観的ともいえます。信頼はお互いのやりとりの中で築いていくものでしょう。

信用は過去から判断する現在の評価であるのに対し、信頼は未来への期待も加わっているといわれます。この人なら力になってくれるといった期待は、信頼から生まれるものと考えています。話し振りだけでは難しいですが、対話を繰り返していく上で、信頼関係が築ける人物か確認したいです。

対面で会えない私たちは、オンラインコミュニケーションによってのみ信頼できる人材なのか測定する必要があります。なぜならば、信頼がないとコミュニケーションが破綻していくからです。

全ての仕事は信頼関係が元に行われ、それがベースになければ、チームでの仕事はありえません。

リモートチームが失敗する原因は9割「信頼関係の欠如」にあると考えています。

信頼関係を気付くために「情報共有」を丁寧に行う必要があります。

信頼関係の作り方・測り方(情報共有に懸念を持ったら危険信号!)

1. コミュニケーションで相手に不安を与えない(音信不通はNG)

2. チーム間で厳しい問題や課題を指摘しあえる。(告げ口はNG)

3. 誰かが困っているときには必ず助け合える。(賞賛なし・無関心はNG)

4. 価値を出していると認め合う。

5. リスクのある行動や提案ができる。

6. オープンマインドになる。

7. 素直になる。

Slackのコミュニケーションログ、誰と誰が話しているかなどのデータを分析していると実に面白い発見があります。オンボーディングに成功しているか、退職リスクであるとか、あるいは、辞めるリスクになっているかどうかも、フルリモート企業だとログで見えたりします。(それを実現しようとしているのが、 inctra(インクトラ) です。

信頼している前提で様々な承認システムが設計されています

・経費は基本、予算内であれば使い放題(事後承認でオープンになる)

・書籍買い放題(漫画とかはあかんけど)

・ワーケーションOK(コロナ明けに申請者急増)

・有給は最初からたくさんついている(Day1から付与)

・採用も自分で(アルバイト、業務委託であれば、自分の裁量で可能)

・同じチームの採用面接に駆り出される

・DFルール=カルチャー作りに貢献する必要がある

できれば人を信じて、信じられて、性善説のままグローバル企業になりたい

6.どんなカルチャーで運営しているんですか?

FACE:というカルチャーコードがある

カルチャーはどのように作られるのか、ずっと考えてきました。これまでの答えは、ルールによって生まれるのではなく、人の集合体によって生まれるということです。つまり、同じような考え方の人を集めたら、それがカルチャーになり得るということです。

では、どんなカルチャーだと素晴らしいのか。

「新しい価値を提供し続けなければ存在意義を見い出す」という使命を持った私たちは、「自律していて、才能があり、責任感とリーダーシップがあり、学び続ける姿勢を持った人材を採用しつづけなければならない」と考えています。そんな観点からカルチャーコードが作られました。

DATAFLUCTのカルチャーコード

https://note.datafluct.jp/n/nded018ce4f00

https://speakerdeck.com/datafluct/datafluct-culturecode-20200122

大切にしている理論:U理論・成人の知性の3つの段階

レジリエンスを高めるU理論に基づく「オーセンティック・セルフ」とは?

「学びによるリーダーシップ」や「学びによって成長していくこと」が最も大事な人材資質だと捉えています。こんな人を採用したいという人材像を描くのではなく、変わり続ける組織の中でDFで働くための考え方にどのようにFITできそうかを面談では確認させていただいています。

・学び続ける人材か(学びを止めた人はいらない)

・フラットで大丈夫か(部長とか課長という名前が欲しい人もいらない)

・フルリモートで働けるか(物理的に隣に上司がいなくてもいいか)

・自律的に動けるか(自分で仕事を見つけられるか)

・言動から信頼できそうか(仕事を任せて良さそうか)

・データに向き合える人材か(噂を信じたりする人は厳しいかな)

・評価されそうなポテンシャルがあるか(リーダーシップ経験)

DATAFLUCTが大切にしているのは自由と責任を与えて、学びによって成長し続けるカルチャーです。

7.面接プロセスどんな感じですか?

カルチャーフィット採用

DFのスキルだけの採用はしません。スキルがあるから採用、なんてことはせずに、基本は「カルチャーフィット」「事業への共感」の確認します。会社のビジョンやフィロソフィーの実現のためにスキルよりも大切なことを探します。本プロセスにより一緒に仕事をしそうな5,7名程度の面談を実施します。

  1. 初回面談は相互理解を深める場と考えています。最初の面談としては深くDFへの興味を掘らないし、スキルセットも深く掘ることはない。相互理解とする。スキルチェックだとどうも上から目線になりがちです。対等な関係でありたいというDFスタイルから反するので、最初からガンガンスキルチェックはしません。
  2. 面接が進む中でDF興味が薄い人は、基本お見送りします。私のブログや会社説明の動画やPRを読んでいない人は厳しいと思います。
  3. 採用プロセスのどこかで「ロールプレイ」を挟みます。例えば「こういうときってどう考えますか?」みたいな。そういう時に実力が測れて、ポテンシャルの場合でも、この人なら活躍できそうかなって確認することができます
  4. やはりDFのことをよく理解してくれていて、根本的に好きでいてくれる人を採用したいと考えています。より踏み込んだ質問をして、1年以内にDFをやめないかなーっていうことを次から次へと確認していきます。プロダクトやサステナビリティという根幹を理解してくれないと全てがずれてしまうからです。
  5. 最終面談は、志望動機と長期コミットと働き方のイメージをすり合わせしていきます。入社までにポジションが変わることはよくあります。変わらないものについてコミットしてもらえそうかを確認します。

8.どんな目標を持っていますか?

短期的にはIPO、長期的には世界で最大のサステナブルデータ企業に

短期的にIPOを目指しています。理由は、大切なデータを預かり価値に変えていく仕事であるからです。上場によって資金力、信頼が増し、潰れない会社になっていくことが何よりも社会インフラを作っていく企業として大切であると考えています。

何よりも短期的には、13本のプロダクトをしっかり、PMF完了して、海外展開できるレベルまで持っていきたいです。すべては世界中の国にデータサイエンスの恩恵を届けていくためのプロセスであると考えています。

詳しくは創業ストーリーを読んでください

9.入社前に読んでおいた方がいい本ありますか?

入社検討される方にすすめる7冊
1.ファクトフルネス
https://amzn.to/3BONiuL
2.ビジネスエコノミクス
https://amzn.to/3DMsVid
3.統計学が最高の学問である[ビジネス編]
https://amzn.to/2Xjw3Tg
4.原因と結果の経済学
https://amzn.to/3aKCYYY
5.データ分析のための数理モデル入門
https://amzn.to/3AProq3
6.デジタルケイパビリティ DXを成功に導く組織能力
https://amzn.to/3B0nWch
7.DX推進から基幹系システム再生まで デジタルアーキテクチャー設計・構築ガイド
https://amzn.to/3BL3ixM

8.高等学校情報科「情報Ⅱ」教員研修用教材(本編)

https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/mext_00742.html

営業ったらthe modelとか、ESGチームなら、脱炭素関連の書籍とか、BizDevだったらアントレプレナーの教科書とか、経営企画だったら最強組織の法則などをおすすめしたりしています。

10.どんなポジションが空いていますか?

ほぼ全ポジション空いています

短期的な組織イメージ

7つの部署を社員がメインで動かせる状態にしたいと考えています。

中間目標

2022年7月時点で54人の組織に。今は約20名程度。ギャップは、34人(1月ー7月入社で8人ずつ採用していく)

主な募集ポジション

コーポレート部門

1.経理財務担当

2.経営企画スタッフ

3.人事責任者(CHRO候補)/ M5,6

4.採用担当

データプラットフォーム部門

5.CS / MLカスタマーサクセス(複数名)

6.Sales / 機械学習プロダクトセールス(複数名)

7.BizDev / マルチクラウドセールススペシャリスト(複数名)

8.BizDev / AirLake事業責任者(Datalake&DWH)

9.BizDev / Terminal事業責任者(AutoML)

10.BizDev / Lumos事業責任者(Vertical AutoML)

11.PdM / MLプロダクト開発責任者(複数名)

BIサービス開発部門

12.ユニットリーダー / BIサービス開発事業本部長 / CXO クラス

13.BizDev / Cognitive Intelligence(対話型BI)事業責任者

14.PdM / Cognitive Intelligence(対話型BI)プロダクト開発責任者

15.BizDev / スマートシティプロダクト事業責任者

16.PdM / スマートシティプロダクト開発責任者

17.Sales / BIプロダクトセールス

18.CS / BIプロダクトカスタマーサクセス

19.PdM / BIプロダクトコンポーネント開発チーム責任者 / CTOクラス

20.PMM / BIプロダクトマーケティング責任者 / CMOクラス

Future of Work部門(新設)

21.ユニットリーダー / Future of Workサービス事業本部長 / CXO クラス

22.PdM / Future of Work開発チーム責任者

23.BizDev / Async(社内情報共有プラットフォーム)事業責任者

24.BizDev / Inctra(組織のDWH)事業責任者

25.Sales / FoWプロダクトセールス

26.PMM / FoWマーケティング責任者 / CMOクラス

インパクトテック部門

27.BizDev / Climate Action(気候変動プラットフォーム)事業責任者

28.BizDev / Digital Clone(パーソナルデータ活用AIエージェント)事業責任者

29.PdM / インパクトテック開発チーム責任者 / CTOクラス

30.PMM / FoWマーケティング責任者 / CMOクラス

データビジネス事業部門(新設)

31.ユニットリーダー / データビジネス事業部長 / CXOクラス

32.DXコンサルタント / データビジネス事業開発担当

33.PdM / データビジネスプロダクト開発チーム責任者/ CTOクラス

34.データサイエンティスト / データビジネス事業部 (複数名)

ぜひ応募お待ちしています。

※人事担当不在であるため、JDの更新がうまくできていません。

※HPリニューアル中であるため、基本的にHPは半年以上まともに更新できていませんので、基本的に私のブログが最新情報です。

以上

datasciece for everybusiness! a Venture Builder DATAFLUCT CEO / JAXA J-SPARC producers /ex-Nikkei,Recruit,MACROMILL,Benesse.

datasciece for everybusiness! a Venture Builder DATAFLUCT CEO / JAXA J-SPARC producers /ex-Nikkei,Recruit,MACROMILL,Benesse.