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Converge (YC S23) is hiring a martech expert in NYC

2025/12/05 2:00

Converge (YC S23) is hiring a martech expert in NYC

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要約▶

Japanese Translation:

要約

Convergeは、直接消費者向けブランドにトラッキング、統合レポーティング、およびマルチタッチアトリビューションを提供するGrowth OSです。同社は200件以上の有料顧客を抱え、ARRが100万ドル超で、強力な投資家支援を受けており、ARRを1,000万ドル超に拡大することを目指しています。

同社では Senior Technical Customer Success Manager を採用しており、その職務には以下が含まれます：

  • クライアントのオンボーディングとテクニカルアドバイザーとしての役割
  • JavaScript の問題（ネットワークリクエスト解析を含む）のトラブルシューティング
  • アトリビューションロジックの顧客への説明
  • 更新、拡張、および戦略的プロジェクトのサポート

必要なスキル：Google Tag Manager、Meta Events Manager、Google Consent Mode などの深いマーテック知識、JS デバッグ、広告経験。

報酬は155,000ドル〜217,000ドル＋0.1%〜0.25% の株式で、健康・歯科・視力保険、年金および401(k) 貢献などの福利厚生が含まれます。

Converge の文化は対面勤務を重視し、高いエージェンシーとアカウンタビリティ、ゼロからプロセスを構築することを価値としています。リモート応募者は推奨されません。同社は9名の小規模チームで、1日あたり約2,000万件のインタラクション（約30億ドルのGMV）を処理しています。

面接プロセスは構造化されており、次のステップが含まれます：応募書類審査 → 30分間のイントロダクション面接 → 45分間のカルチャー面接 → 1時間のケースインタビュー。オファーは2日以内に提示されることがあります。

創業者はプロダクションレベルのコーディング経験を持ち、サンフランシスコのリビングルームでYCバッチ中に最初の公開取引デールを成立させました。

本文

Converge は究極の Growth OS を構築中です。
DTC 成長チームがどのマーケティング施策で利益を上げられるかを明確に把握できるよう支援します。
最高水準のトラッキングと統合レポーティング、マルチタッチアトリビューションを組み合わせた唯一のプラットフォームです。その独自性が顧客数・規模ともに急速な拡大へつながっています。

成長の鍵は「カスタマーサクセスへの投資」にあります。
競合他社は成功をコストセンター扱いする一方、私たちはライフサイクル全体で専門的な Martech とレポート支援を提供し、その分報酬も相応に設定しています。

戦略が実を結んでいます。

  • 200社以上の有料顧客（DTC ブランドの中でも最も有名なものが含まれる）
  • 強固な投資家支援

今、$10 M+ ARR を達成するために Senior Technical Customer Success Manager を募集しています。

主な業務

業務内容
マーケティング測定の専門家アトリビューション・コンバージョン追跡・レポート戦略を顧客へ提案し、技術的パートナーとして信頼される存在になる。
テクニカルサポートEメール、Slack、アプリ内チャネルで報告されたコンバージョントラッキング・アトリビューションの課題を調査・解決する。
新規顧客オンボーディング初期導入から継続的成功へと導くエンドツーエンドのプロセスを担当。
更新（Renewal）の推進更新交渉全般をリードし、解約リスクを低減するためのプロアクティブな保持戦略を実施。
顧客ニーズの提唱フィードバックからトレンドと洞察を抽出し、製品ロードマップに反映させる。
機能活用促進（Activation）機能採用率を最大化し、定期的な推奨でプラットフォームの価値を高める。
契約拡張アカウント価値向上のための拡張機会を特定・実行。
戦略プロジェクトリーダーサポート体験と機能採用率の改善に取り組む。

この役割で成功する人

  • Google Tag Manager、Meta Events Manager、Google Consent Mode など martech に精通している。
  • 複雑な製品を深く理解したい好奇心旺盛かつテクニカル。JS デバッグやネットワークリクエスト解析のスキルがあれば尚可。
  • 曖昧さを楽しみ、プレイブックなしでプロセスを構築できる方。
  • 商業的視点を持ち、顧客ニーズを掘り下げて実際のビジネス価値と結び付けられる人。
  • 広告経験があり、Ads Manager やアトリビューション、クリエイティブ戦略に関する語彙を持つ成長チームの言語を話せる方。

この役割は向いていない場合

  • 専門家になることを望まない。顧客は私たちが技術的課題を深く理解しているから選ぶ。
  • 上昇余地より確実性を優先する。明確な責任範囲はなく、主体性と結果へのコミットメントを求める。
  • 努力を嫌う。このポジションは典型的なサクセス職以上の献身が必要。
  • リモート重視で人前に出ることを好まない。対面作業こそ迅速さを生むと信じている。

私たちから提供できるもの

項目内容
報酬$155 k–$217 k + 株式 0.1 %–0.25 %。
キャリアの定義的機会米国におけるサクセスファンクションを構築し、世界最高峰の DTC 成長チームと協働。
福利厚生プライベート健康・歯科・視力保険。
退職金 & 401(k) 貢献
製品への関与顧客が愛用する複雑なプロダクトに携わる（ユーザーの35 %が日常的に利用）。

面接プロセス

  1. 応募 – スキルとニーズとの適合を示す。
  2. イントロ面談 (30分) – モチベーション・フィット、当社について質問への回答。
  3. カルチャー面談 (45分) – 経験と背景を詳細に掘り下げる。
  4. ケース面談 (1時間) – 実際の顧客シナリオを模擬。

全員が合意すれば、迅速にオファーへ進む（2日で完了可能 ― 速やかに行いたい旨を明記）。

資金調達と創業者

  • $5.7 M をトップ投資家 (James Hawkins, Nicolas Dessaigne) から調達。
  • 全ての共同創業者が本番環境で稼働するコードを書いており、最初の上場企業をサンフランシスコのリビングルームで締結した経験あり。

同じ日のほかのニュース

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2025/12/05 10:05

BMW PHEV: Safety fuse replacement is extremely expensive

## Japanese Translation: --- ## 要約 BMW の高電圧バッテリー安全ヒューズ（1件あたり約 €5 000）は、iBMUCP モジュール全体（約 €1 100＋税）を交換する必要があります。iBMUCP は溶接で閉じられ、暗号的にロックされており、サービス前後に車両全体のフラッシュが必須です。ISTA で承認された手順を試みると、盗難防止ロックを作動させてモジュールを消去し、新しいバッテリーパック（約 €6 000＋VAT）が必要になるリスクがあります。 BMW は公式 ISTA 診断へのアクセスをブロックし、オーストリアでのワークショップ認定要求を却下しているため、独立した修理はさらに困難です。対照的に、テスラのプロファイザー/ BMS リセットは €11–€50 だけです。 21F2A8 や 21F35B といったエラーコードは高電圧安全問題を示しています。OEM サービスは €4 000＋税と見積もられ、iBMUCP の交換作業には通常 24–50 時間がかかり、ツール費用は €25 000 を超えます（ICOM、IMIB、AOS）。 著者のチームは iBMUCP 内にある Infineon TC375 MCU 上の JTAG/DAP 保護を突破する計画です。成功すれば回復が簡素化され、作業時間とツール費用が削減され、不必要なバッテリー交換が減り、自動車修理における CO₂ 排出量も低減します。 この作業を提供しているサービスセンターは、ザグレブ、ベルリン、スロベニア、およびセルビア（EV CLINIC）に所在しています。

2025/12/05 9:03

Trick users and bypass warnings – Modern SVG Clickjacking attacks

## Japanese Translation: ## Summary 本論文は、すべてのSVG `<fe*>` フィルタプリミティブをチェーン化することでチューリング完全なツールセットを構築できることを示し、高度なクリックジャッキングやクロスオリジンデータ外部流出攻撃を可能にします。 - 著者はまず、`feColorMatrix` と `feDisplacementMap` を用いて CSS/SVG で Apple の Liquid Glass 効果を再現し、クロスオリジン iframe 上でも動作することを証明しました。 - プリミティブ（切り取り・タイル化・算術合成・カラー行列変換・ガウシアンぼかし）を組み合わせて、外国オリジンから画像データを読み取るピクセル読取回路を構築しました。 - `feBlend` と `feComposite` を用いて NOT, AND, OR, XOR, NAND, NOR, XNOR の論理ゲートを実装し、SVG フィルタ内で任意のブール演算が可能になりました。 - これらのゲートを利用して、ダイアログ表示状態・読み込み状態・チェックボックス状態・赤文字検出に応じて画像を条件付きで表示するマルチステップクリックジャッキングシナリオ（「Securify」）を構築しました。 - この手法は Google Docs に適用され、攻撃者が「Generate Document」→ CAPTCHA 入力 → 提案選択 → ボタン押下 → 読み込み画面という一連の操作を SVG フィルタ内で自動化します。 - SVG フィルタ内（`feDisplacementMap` と Reed–Solomon エラー訂正表を使用）に QR コードジェネレータを構築し、生成されたコードは外部流出データをエンコードしており、ユーザーにスキャンさせて攻撃者のサーバへ送信されます。 クリックハイジャックや SVG フィルタタイミング攻撃に関する既存研究では、マルチステップロジックとクロスオリジンデータ読取を組み合わせたものはなく、本論文は新規かつ自動化された攻撃ベクターを提示しています。 調査結果は、攻撃者が他のウェブサービスに対して同様のシーケンスを自動化し、マルウェアやフィッシングキャンペーンに埋め込む可能性があることを示唆しています。ユーザーは意図しないクリックとデータ漏洩のリスクにさらされ、サードパーティ iframe を組み込む企業は侵害リスクが高まります。本研究は、ウェブエコシステム全体で SVG フィルタ使用時のオリジン境界保護を強化する必要性を訴えています。

2025/12/05 10:15

NeurIPS 2025 Best Paper Awards

## Japanese Translation: > **概要:** > 本会議の論文賞授与式では、プログラムチェアとデータベース＆ベンチマークトラックチェアが指名した委員会により選ばれた優秀な7件の論文が表彰されました。最終承認は総合チェア、新世代チェア、およびアクセシビリティチェアから行われました。賞には、Datasets & Benchmarkトラックから1件を含む4件のベストペーパーと3件のレナーアップが含まれます。 > > *ベストペーパー*: > 1. **「Artificial Hivemind: The Open‑Ended Homogeneity of Language Models」** – Infinity‑Chat（26 Kクエリ、31 K人間アノテーション）とオープンエンドプロンプトの分類法を紹介し、モデル内部での反復とモデル間での均質性を明らかにします。 > 2. **「Gated Attention for Large Language Models」** – SDPA後にヘッド特異的シグモイドゲートを追加すると性能・安定性が向上し、密結合およびMoEトランスフォーマーの注意サンク問題を緩和することを示します。コードはGitHub/HuggingFaceで公開されています。 > 3. **「1000 Layer Networks for Self‑Supervised RL」** – 1024層という深さが目標条件付きタスクで性能を向上させ、他のベースラインを上回ることを実証します。 > 4. **「Why Diffusion Models Don’t Memorize」** – 2つの時間スケール（初期一般化と後期記憶）を特定し、暗黙的な動的正則化が過学習を防ぐことを示します。 > > *レナーアップ*: > - 「Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?」 – RLVRはサンプリング効率を改善するものの、推論能力を拡張しない；蒸留により新たなパターンが導入される可能性があります。 > - 「Optimal Mistake Bounds for Transductive Online Learning」 – Ω(√d) の下限と O(√d) の上限を証明し、以前の結果を指数関数的に改善し、転移学習と標準オンライン学習との間に二次的ギャップがあることを示します。 > - 「Superposition Yields Robust Neural Scaling」 – 表現の重ね合わせがニューラルスケーリング法則を駆動することを示し、強い重ね合わせは多様な周波数分布にわたってモデル次元に逆比例して損失を縮小します。 > > これらの賞は拡散理論、自律学習RL、LLMの注意メカニズム、LLMにおける推論、オンライン学習理論、ニューラルスケーリング法則、および言語モデル多様性のベンチマーク手法を網羅しています。これらは会議が実証的ブレイクスルーと理論的洞察の両方にコミットしていることを示しています。 > > この改訂版概要は、Key Points List のすべての主要ポイントを忠実に列挙し、裏付けのない推測を避け、読み手に優しい明確なオーバービューを提供します。