トミオがDatabricksの一次面接を受けるならこんな事前調査と準備をする、という話
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うっす！チャレンジャーズアカデミー学長の、トミオやでー！
チャレンジャーたちと会話してるとな、「面接に向けてどういう準備を、どのくらいの時間をかけてするか」ってのは頭を悩ます問題みたいなんや。
そこで、2020年に自分が外資IT企業向け転職活動をしたとき14社受けて面接無敗だったトミオが、「自分がエンタープライズAE候補として一次面接を受けにいくときはこんな準備をする」というのを、具体的な企業について調べながらまとめてみることにしたで。
ぜひ、参考にしてくれたら嬉しいわ！
まずは、応募企業と応募ポジションをおさらいや
というわけでサクサク進めていくで。
あ、トミオに転職相談したい人はこのリンクからリクエストを出せるで。（唐突）
なんでDatabricksを選んだんですか？
Databricksがヤバイ会社だからやで
Databricksの直近の時価評価額知ってるか？この会社は2024年6月時点で未上場なんやけど、2023年に行ったシリーズI調達の時点で430億ドルや。2024年6月3日時点の為替レートで換算して6.75兆円。日本の会社だとセブン＆アイホールディングスの時価総額が5.3兆円やから、Databricksの評価額がどんだけバカげた数字かわかるやろ。
それだけのポテンシャルがあると市場から評価されてるAI企業がDatabricksなわけや。そんなわけで、エージェントである弊社としても安心してイチオシしてるわけやな。
それ以外の情報は今は不要や。後で一緒に調査していくから楽しみにしててな。
どのポジションに応募するんですか？
エンタープライズAEポジションを想定
Enterprise Account Executiveポジションに応募するものとするで。エンタープライズAEは稼ぎの観点から言ってもアップサイドが大きいし、募集人数も多い。
ピンの営業としての最終到達地点でもあるから、「相手にとって不足なし」と言えるんやないかな。
そうは言っても学長、あなたが応募して書類通るんですか？
まあ、面接までは呼んでもらえるやろ
自分で言うのもアレやけど、このスペックの人間が応募してきたらとりあえず面接には呼ぶやろ。
- 前職が超高額ソフトウェアであるMedalliaのエンタープライズセールス。
- Tableau & Medalliaで日本立ち上げを経験。APACの年間トップセールスを合計3回受賞。
- 英語堪能。海外でMBA取ってて英検1級も持ってます。
- Master in Business Analytics & Big Data保有。Pythonで機械学習コードいじってました。
そんなわけで、そんなトミオがDatabricksの一次面接に向けて準備を進めていくで。
事前調査を始める前に押さえておきたいこと
事前調査を始める前に、まあこのくらいの情報があるとわかりやすいやろ。
明日に面接を控えてる、というシチューションや
まずは、今、どういう状況にあるかの整理や。
- 既にDatabricksに書類を提出してて、明日の午前中に一次面接を予定
- 一次面接の相手はHiring Manager（直属上司になる人）
- 面接で何を話す、みたいな話は一切聞いてない
面接を明日に控えてるわけやし、今回は一次面接や。準備にかけられる時間は最大で1時間。
外資IT企業の一次面接の特徴
一次面接は「ふるい落とし」の面接や
一次面接は、あくまでふるい落としの面接や。製品のテクニカルな側面を超理解してる、みたいなのは期待されてないわ。
じゃあ相手が何を知りたいかっていうと「この営業は売れそうな匂いがするか」これやな。
一次面接でキミがやらんといかんことは2つだけ
「売れそうな匂いがする営業」ってどういう営業かって話になるやんか？
ワイが思うに、以下の2つができる営業なら一次面接は突破することができるわ。
- 「ワイはわかってる候補者でっせ」ということを相手にわからせることができる
- 「こいつ、結果出す満々やん」と思わせることができる
「志望動機」を特別に用意する必要はない
なんでかっていうと、そもそも「自分やったらこの製品めっちゃ売れる」と思って面接に臨んできてるわけやから、外資IT企業においてはそれが十分な志望動機やからや。
事前調査の4ステップ
そんじゃ、早速事前調査の内容に入っていくで！
どうしてこのステップで「ワイはわかってる候補者でっせ」と「こいつ、結果出す満々やん」が相手に伝わられるようになるのかを考えながら読んでみてな。
ステップ1：チャレンジャーズアカデミーの記事を読む（5分）
外資IT業界の企業について学ぼうと思ったら！真っ先に読むのはもちろん、チャレンジャーズアカデミーの記事やろ。ちゃちゃっと読めて、その企業の概要を把握できることを目的に書いてるから入り口にピッタリやと思うで。
目通せた？そしたら、次のステップ「事例の読み込み」に入っていくで。
ステップ2：事例を読み込む（20分）
なぜ事例把握が大事なのか
ワイらが受けにいく企業は基本的にゴリッゴリのテクノロジー企業や。その会社のテクノロジーをきちんと理解しようと思ったら少なくとも数時間という時間がかかる。もちろんテクノロジーの理解は大事やけど、ワイらセールスが限られた準備時間で準備するには、別のやり方のほうがいい。
営業にとって重要な情報を提供してくれるのが、顧客事例や。
エンタープライズソフトウェア企業はどこもマーケティング部門がかなり気合いを入れて事例ページを作成してる。特にDatabricksは、ワイの元同僚であるRichardや石毛さんら、超優秀なマーケチームが事例を作ってるから間違いなしや。
Databricks 導入事例 | Databricks公式ページ
事例を読むときはに大切なこと3つ
事例って何十個もあるしそれぞれがそこそこ長い。漫然と読んでたら、時間がどんだけあっても足りんからな。以下の3つを意識して事例に目を通していくんや。
- 誰の、どんな問題を解決するためのソリューションかを把握する
- どういった業界、どういった部門で特に強いのかのざっくりとした認識を持つ
- 事例を読む中で「あれ？この業界の事例が見当たらないな」など素朴な疑問が出てきたら書き留める
ワイはこんなことを読み取ったで
実際に20分ほどDatabricksの事例を眺めて、ワイが感じたことを置いとくで。
- 「データ活用の全フローを持ってるのが強みなんやな」「ストリーミングデータの取り扱いやデータサイエンスが得意分野なんやな」
- 製造業の事例は全社のデータ分析基盤、ウェブサービスだとリコメンデーションがユースケースになりがちやな
- 「データリテラシーの比較的高い巨大企業」じゃないと、このソリューションを使いこなすのは難しいのでは？
ステップ3：競合情報を調べる（20分）
事例を読むことで、その企業のソリューションで解決できる課題、得意な分野と苦手な分野に当たりをつけることができた。次にやるのは、マーケットにおけるその企業の立ち位置や。
1．調査会社のレポートを当たる
最初に確認したいのが、第三者機関による評価や。IT業界における権威ある調査会社といえば、影響力が大きい順にGartner（ガートナー）＞Forrester（フォレスター）＞IDC（アイディーシー）や。まずはガートナーのレポートを当たれば間違いない。「Gartner Databricks」みたいなキーワードを入れてググる。
そうすると、たとえば以下の記事なんかを発見できるはずや。
Databricksは、2023年ガートナー®マジッククアドラント™クラウドデータベース管理システムのリーダーに選ばれました。
Gartnerが出してる各種レポートの中でも、特にMagic Quadrant（マジッククワドラント）は多くの人が参考にしてるから最初にチェックすることをお勧めするで。
Magic Quadrantは生のレポートも手に入るから、ダウンロードして中身を読むととても面白い。面白いんやけど、なんせ今回は時間がない。次に進むで。
2．特に注目すべき競合との違いに絞って説明を読む
Magic Quadrantで「どんな会社が競合になりえるか」はわかった。でも、Magic Quadrantは機能ごとの評価や。さっきのQuadrantで言うとあくまで「Cloud Database Management」分野における競合状況であって、実際にどの会社とガチンコで戦うことになりやすいかはまた別やったりするわけ。
試しに「Databricks Competitors Difference」みたいなキーワードでググると、大量に「DatabricksとSnowflake（スノーフレーク）の違い」を説明する記事が出てくる。どうやらこれが一番の競合みたいやな。いくつか例を挙げとくから、ざっと見てみてや。
- Databricks vs Snowflake: Comparing 7 Critical Capabilities
- Databricks vs. Snowflake: An Honest Comparison in 2024
- Databricks vs Snowflake: 18 Differences You Should Know
ステップ4：どういう質問を持っていくか考える（15分）
ここまでで既に45分使ってしまったから、残された時間はあと15分や。
最後の15分を使ってやるのが「御社のビジネス、わかってまっせ」感と「ワイが入社したらめっちゃ売りまっせ」感を面接の相手に伝えるための質問作成や。
この質問の作り方には複数のコツがあるんやけど、今回は紙面の都合上割愛するわ。以前書いた面接準備の記事にもある程度まとめてあるから、よかったら読んでみてや。
「トミオがDatabricksの面接に行くとしたら、こんな質問を用意してくで」というのを以下に3つほど挙げてみたから、まずは参考にしてみてや。
- 事例を拝見して、全社のデータ基盤のユースケースとウェブサービスのレコメンデーションみたいなユースケースが目立つなと感じました。この2つってかなりタイプが違いますよね？実際、どんなユースケースが特に売れ筋で、どういうユースケースだと年間の支払い額が高くなりがちですか？
- Snowflakeと競合になりやすいと理解してるんですが、それぞれ得意とするデータタイプやユースケース、想定するユーザータイプも違うという認識です。となると、顧客へのアプローチの仕方も異なるのかなと思うんですが実際どういう風に違ってくるんですか？
- Databricksの課金体系は使用するコンピューティングリソースによるという理解です。そうすると、企業サイズよりは持ってるデータ量や必要な計算量で売上が変わるので、担当するバーティカルによって結果も大きく差がついちゃったりもしませんか？
一応軽く解説しておくと「自分なりの調査をやってきてること」「調査結果からインサイトと仮説を導いてること」「自分だったらどう売るか、から逆算で質問を用意してること」このあたりがポイントになるで。
キミならどんな準備をする？
というわけで、「トミオがDatabricksの面接を受けにいくとして、事前調査にかけられる時間が1時間の場合はこんな感じの準備をする」というのをまとめてみたで！
これを読んで、「面接に受かるエンタープライズ営業って、短時間でそんなにたくさんの情報を読み取って事前準備をしていくのか！」って驚いてくれた人もおるかもしれんし「トミオ、まだまだやな。私/俺ならもっとずっと良い準備ができるけど」と思った人（特に業界の先輩方）もおると思う。
チャレンジャーのみんなには、トミオのやり方を参考にしながら、自分なりのリサーチの仕方、勝ちパターンの作り方を探求してほしいんや。そしてトミオを超え、後進のチャレンジャーたちに勇気と希望を与えてほしい。あとトミオにも「こんなやり方で成功しました」ってこっそり教えてや。頼んだで！
学長トミオへの転職相談、お待ちしています
一般的なエージェントではありえない記事の解像度（自分で言う）は、学長トミオが外資IT営業出身の人材エージェントだから。そんなトミオへのご相談、お待ちしています。特に「Databricksに応募したい」という人は大歓迎やけど、「今すぐ転職したい」という人以外も大歓迎。キャリアの壁打ちにも気軽に使ってください！待ってるで！！！
会員限定コンテンツ：ChatGPT(GPT-4o)を使った事前調査
さて、ここから先は会員限定や。今回の記事では主にGoogleを使ってリサーチする方法の例を解説したけど、実はChatGPTを使うとリサーチの効率性が信じられないほどに上がる。
ここから後は、「トミオだったらこういう風にChatGPTを使う」というのを載せておくから、こっちも参考にしてくれたら嬉しいで。会員限定にしてるのは、使い方がいやらしくてDatabricksさんから怒られそうやからや。ログインしてご覧ください。
