О компании Clay

ИИ запускает крупнейшую волну создания компаний в истории. Миссия Clay — быть движущей силой, которую эти компании используют для достижения своего полного потенциала.

Clay предсказывает следующий лучший шаг для вашего бизнеса и помогает вам его сделать. Мы начали с агрегирования лучших данных для B2B-компаний. Затем мы построили инфраструктуру для запуска любых персонализированных кампаний на её основе, включая электронные письма, рекламу, лендинги и рабочие процессы, которые делают представителей более продуктивными. Сейчас мы создаём агентов, которые могут помочь развивать вашу компанию за вас. Мы уже помогаем тысячам клиентов — включая Anthropic, OpenAI, Google и Visa — выходить на рынок с уникальными данными, сигналами и исследованиями в области ИИ.

В 2026 году мы привлекли $115 млн в раунде серии D при оценке в $7,1 млрд под руководством Wellington — и на пути к достижению $200 млн выручки в этом квартале. Мы также запустили фонд стипендий в размере $1 млн для образования GTME.

Несколько фактов о нас:

• Наше сообщество включает более 17 000 клиентов, более 200 партнёров по интеграции, более 125 агентств, более 50 клубов Clay и 30 000 участников в Slack.

• Наша культура уникальна как внутри, так и вне работы. Наши сотрудники — это также диджеи, активисты, писатели, клоуны, марафонцы, парашютисты, психоделические терапевты, социальные работники и многое другое.

• Все сотрудники могут работать с мировыми коучами, специализирующимися на креативности, управлении и других областях.

• Наши операционные принципы — включая негативное обслуживание и действие без привязанности — направляют нашу работу. Подробнее о них читайте здесь.

• О нас писали в NYT, Forbes, First Round Review, и других.

Узнайте мнение наших сотрудников на нашей странице Glassdoor!

Роль

Платформа данных в Clay не находится в тени продукта. Команда создаёт продукты с данными, которые клиенты используют напрямую, а также общие системы, которые ускоряют создание каждого нового продукта.

Первый продукт — это живое отображение рабочего мира: компании, люди, вакансии и их взаимосвязи. Он никогда не стоит на месте. Люди меняют работу, компании сливаются и переименовываются, и каждый факт начинает устаревать с момента его фиксации. Клиенты используют эту карту для поиска компаний и людей, обогащения записей и создания аудиторий для выхода на рынок.

Источники постоянно расходятся во мнениях о той же компании или человеке. Вы превратите эти фрагментированные, противоречивые данные в надёжную информацию, которую клиенты смогут искать, обогащать и использовать в своих рабочих процессах, в масштабе, где никто не может проверить ответы вручную, и где неправильный ответ хуже отсутствия ответа.

Карта далеко не завершена. Есть виды бизнеса, которые она плохо охватывает, отношения, которые не отображает, части мира, которые покрывает неравномерно, и изменения, которые должна замечать быстрее. Каждая из этих пробелов может стать новым продуктом с данными, и всё, что выпускает эта команда, попадает перед глазами тысяч клиентов уже на неделе запуска.

Над чем вы будете работать

• Определять, что означают данные. Оценивать источники, разрешать конфликты и моделировать сущности и отношения, которым остальная часть продукта может доверять.

• Исследовать и создавать новые продукты с данными. Начинать с проблемы клиента, прототипировать модель, тестировать её на реальном использовании и доводить до продуктового опыта.

• Строить общую основу. Помогать определять, как данные поступают, моделируются и версионируются, как оцениваются релизы и как данные доходят до клиентов.

• Отвечать за то, как данные предоставляются. Поддерживать интерактивный поиск, запросы обогащения, большие наборы результатов и оповещения при изменении отслеживаемой компании или человека с предсказуемой производительностью.

• Строить с помощью моделей, а не только вокруг них. Большая часть этой карты создаётся моделями, которые читают открытый веб, и агентскими циклами, проверяющими работу друг друга. Вы будете решать, когда это лучше детерминированного конвейера, доказывать правильность и делать это экономичным на миллионах записей.

• Сделать качество продуктовым решением. Измерять охват, корректность, свежесть и то, можно ли проследить ответ до источника. Когда модель принимает решение, вы создадите механизм, который определяет, достаточно ли оно хорошее для выпуска.

Как выглядит успех

• Клиенты могут задавать Clay новые типы вопросов и действовать по ответам без необходимости перепроверять их в других местах.

• Новая идея с данными может стать продуктовым опытом без перестройки основы.

• Качество измеряется на основе реального использования клиентами, а не только по завершению конвейера.

• Команда может менять способ построения набора данных, не ломая продукты, построенные на его основе.

Что вы принесёте

• У вас есть доказанный опыт выполнения задач. У вас более 8 лет практического инженерного опыта создания продуктов, на которые полагаются клиенты.

• Вам нравится быть как менеджером продукта, так и инженером. Наши продуктовые инженеры ведут и владеют продуктами от начала до конца.

• Вы руководили неоднозначной, кросс-функциональной технической работой от постановки проблемы до доставки, создавая ясность и определённость для других по пути.

• Вы эмпатичный коммуникатор. Вы ясно выражаете тонкие идеи на разных уровнях абстракции для разных аудиторий. В спорах вы ставите любопытство выше конфронтации, обеспечивая, чтобы каждый чувствовал себя услышанным и понятым.

• Вам нравится сотрудничать с другими для выпуска качественных, продуманных функций. Вы общаетесь с клиентами, рассматриваете несколько подходов и работаете с командой, чтобы найти правильное решение. Вы заботитесь о мастерстве, пишете чистый и поддерживаемый код, создаёте фреймворки и повторно используемые шаблоны, которые устраняют классы проблем, а не только точечные исправления.

• Для вас важна разнообразие взглядов. Вы верите, что наличие людей с разным опытом и взглядами создаёт лучшую команду и более целостный продукт.

• Вы знакомы с нашим текущим технологическим стеком или можете быстро освоить незнакомые технологии. Вам не нужен опыт со всеми перечисленными технологиями:

  • Продуктовый стек: React, TypeScript, Python, Node.js, Aurora PostgreSQL, Redis, ECS Fargate, Lambda, OpenSearch

  • Платформа данных: Python, SQL, Iceberg на S3 с Glue и Athena, SQLMesh, ClickHouse, Airflow, Terraform

  • Наблюдаемость: Datadog, CloudWatch

• Вы создавали и эксплуатировали производственные системы, где важны качество и надёжность данных.

• Вы уверенно работаете с SQL и Python, умеете рассуждать о моделях данных, распределённых задачах, происхождении данных и восстановлении после сбоев.

• Когда клиент получает неправильный ответ, вы считаете это своей ошибкой, откуда бы она ни исходила.

• Когда наборы данных расходятся или правильный уровень качества не очевиден, вы измеряете проблему и улучшаете её на основе доказательств. Вы предпочитаете предоставить эти доказательства продуктовой команде или Data Science, а не спорить о позициях.

Желательные навыки

• Опыт работы с разрешением сущностей, графовыми данными или временными данными.

• Опыт внедрения LLM в критический путь выпускаемого продукта, включая доказательство его корректности.

• Опыт работы с инфраструктурой поиска или системами продуктов с интенсивным использованием данных.

• Опыт оценки и работы с большими сторонними наборами данных.

Вне зоны ответственности

Это не роль в аналитике, BI или обеспечении работы хранилища данных, и это не чистая инфраструктура. Команда отвечает за то, чтобы каждый продукт с данными был корректным, полезным и достаточно быстрым для клиентов.