Erstellt für FTAPI
Eine persönliche Bewerbung · (Junior) AI Go-to-Market Engineer (w/m/d)

Wie skalieren wir verschlüsselte Ansprache
sicher jetzt?
Lifecycle-GTM-Workflows täglich ausrollen.

Ich baue produktionsreife KI- und Automatisierungsschichten – von Clay-Waterfall-Anreicherung und Gong-Win/Loss-Anrufanalyse bis hin zu prädiktiven Churn-Frühwarnmodellen – direkt integriert in Salesforce. Nach einer früheren Reduzierung des manuellen SDR-Aufwands um 80 % durch Workflow-Automatisierung würde ich diese operative Disziplin auf die jetzt-Prioritäten von FTAPI anwenden, ohne identische Kennzahlen vorherzusagen.

✉ businessakshun@gmail.com
Hi FTAPI, I have a proposition
HI FTAPI,
ICH HABE EINEN VORSCHLAG
36x+
Erreichter Spitzen-ROAS
Performance
400%
Wachstum des organischen Traffics
SEO / GEO
−80%
Weniger manueller SDR-Aufwand
Automation
6+
Years across growth, paid & automation
General
Why FTAPI

Aufbau produktionsreifer KI-Workflows über den gesamten Kundenlebenszyklus

Der Einsatz von signalbasiertem Outbound und prädiktiven Churn-Modellen bei FTAPI birgt ohne einheitliche CRM-Hygiene und striktes Benchmarking das Risiko von Datenfragmentierung über Sales, Marketing und Customer Success hinweg. Diese Rolle erfordert das schnelle Prototyping produktionsreifer KI-Workflows – einschließlich Clay-Anreicherung, Gong-Anrufanalyse und Churn-Warnmodellen – bei gleichzeitig sauberen Integrationsgrenzen. Ich werde diese Hypothese validieren, indem ich das Intent-Signal-Scoring auditiere, Waterfall-Anreicherungsabläufe teste und die Verlässlichkeit der Modell-Outputs in Staging evaluiere, bevor tägliche Produktions-Tools für interne Revenue-Teams bereitgestellt werden.

Zielposition
(Junior) AI Go-to-Market Engineer (w/m/d)
Offen für Gespräche — dort, wo ich den größten Beitrag leisten kann
Standort & Mobilität
Nürnberg / Berlin 🇩🇪
Umzug innerhalb Deutschlands · Remote / Hybrid · EU-Arbeitserlaubnis
Company
FTAPI
ftapi.com
Verfügbarkeit
Verfügbar
Ab sofort offen für Gespräche · Kündigungsfrist verhandelbar
Komplettes Skillset

Part marketer,
part engineer.

Ich passe nicht sauber in eine einzige Schublade — genau das ist der Punkt. Ich entwickle Systeme, die Daten und Umsatz über Paid, Organic, Automation und Full-Funnel-GTM-Intelligence verbinden.

📈
Performance-Marketing
End-to-End Paid Media über Google, Meta und LinkedIn. 36x+ ROAS und mehr als $50K monatliches Budget verantwortet. Demand Creation und Demand Capture in einem gemeinsamen Funnel.
Bei Ingestro & Theo — CPC um 20% gesenkt, CTR um 30% erhöht und €32.7k an unterdrücktem Conversion-Wert und Ad Waste zurückgewonnen.
Google Ads
Meta Ads
LinkedIn Ads
A/B Testening
Full-Funnel-Architektur
Demand Creation LinkedIn · Meta
↓
Demand Capture Google Search
↓
Retargeting Display · Social
36x+ Erreichter Spitzen-ROAS
⚡
Measurement & Experiment Operations
Ich übersetze unklare Growth-Fragen in reproduzierbare Messung, klare Experimente und dokumentierte Entscheidungen — mit menschlicher Prüfung dort, wo sie zählt.
Es geht nicht um mehr Automation. Es geht um einen nachvollziehbaren Weg vom Beleg zu einer Entscheidung, die ein Growth-Team vertreten kann.
Evidence
Messenment
Experiment
Prüfen
Evidence-to-Decision-Loop
🌐
Evidence
Öffentliche Signale
→
🔗
Messen
Ausgangswert
→
🧪
Testen
Experiment
→
🧱
Prüfen
Entscheidung
LERNEN
Weiter testen
PRÜFEN
Belege prüfen
STOP
Grund dokumentieren
Evidence vor Skalierung
Am relevantesten für FTAPI
🎯
GTM Signal Intelligence
Wertschöpfung über die gesamte Pipeline — von öffentlichen Rohsignalen zu bewerteten und gerouteten Accounts. Ich habe einen autonomen Research-Agenten gebaut, der Funding, Hiring, Ad-Präsenz und Tech-Stack in einen Live-Fit-Score übersetzt, bevor eine einzige Outbound-Nachricht versendet wird.
Bei Ingestro & Theo — eine Signal-Scoring-Engine entwickelt, die Funding-Phase, Hiring-Geschwindigkeit und Channel-Gaps bewertet, um Account-Outreach zu priorisieren.
Signal-Scoring
Fit-Tiering
Evidence-Routing
Autonomes Research
Signal-to-Pipeline-Engine
🌐
Scraper
6 Module
→
💼
Signals
Jobs & Stack
→
🎯
Score-Engine
0–100 Score
→
⚡
ABM-Seite
Auto-Publishing
HIGH (80+)
⚡ Auto-Publishing & AE-Routing
MID (55-79)
💬 SDR-Freigabe
LOW (<55)
⏳ Nurture / Warten
100% Signalbasiert und nachvollziehbar
🔍
SEO & GEO
Technisches SEO, Schema Markup und LLM-/GEO-Sichtbarkeitsstrategie. 400% organisches Wachstum. Früher Anwender von Generative Engine Optimisation.
Bei Ingestro & Theo — AI-Traffic von 1% auf 20% der Sessions skaliert und damit 10% zur gesamten Pipeline beigetragen.
SEMrush
GA4
Schema
GEO
Python
LLM-Sichtbarkeitsstrategie
📐
Dynamisches Schema
Strukturierte Daten pro Seite, LLM-lesbar
🔎
Prompt-Tracking
Peec AI + Search-Console-Gaps
💬
Community-Signale
Reddit- + LinkedIn-Zitate
⭐
Authority-Profile
G2 + Crunchbase optimiert
400% Wachstum des organischen Traffics
💻
Technisches Marketing
Webflow-Builds, GTM, Conversion-Tracking und skalierbare ABM-Seitengenerierung. Ich baue und messe ohne Abhängigkeit von einem Development-Team.
Bei Ingestro & Theo — personalisierte ABM-Seiten und 5 kontrollierte GTM-AI-Agenten gebaut (Python + Claude + n8n + HubSpot).
Webflow
GTM
HTML/CSS
JS
Tracking & measurement stack
Webflow
HTML/CSS/JS
↓ Events werden ausgelöst
Google Tag Manager Zentrale Drehscheibe
↓ verteilt an
GA4
FB Pixel
Google Ads
0 Development-Team benötigt
Speziell für FTAPI

Was ich in den
ersten 90 Tagen tun würde

Ich bringe praktische Erfahrung in der Entwicklung von GTM-Automatisierungen und LLM-Workflows mit und habe zuvor durch Workflow-Automatisierung den manuellen SDR-Aufwand um 80 % reduziert. Unterstützt durch 6+ Jahre Erfahrung in Growth, Python, SQL und Automation Engineering konzentriere ich mich darauf, produktionsreife Tools zu entwickeln, die manuelle Berichterstattung und CRM-Reibung über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg eliminieren.

💡 Entscheidungspunkt an Tag 90
Wenn Staging-Evaluierungen zeigen, dass Gong-Win/Loss-Transkript-Extraktionen und Clay-Waterfall-Anreicherungen zuverlässige, halluzinationsarme Outputs in Salesforce liefern, werde ich die KI-Automatisierungsschicht über alle aktiven Outbound- und Retention-Workflows hinweg skalieren; wenn Edge-Case-Datenfehler CRM-Reibung in Sales und Customer Success verursachen, werde ich iterieren, indem ich Prompt-Strukturen und Signal-Scoring-Logik verfeinere; wenn nachgelagerte Revenue-Teams anhaltende Datenungenauigkeiten melden, werde ich die Pipeline-Ausführung stoppen, um die Workflow-Integrationsgrenzen neu aufzubauen.
Vor meiner Kontaktaufnahme

Ich habe bereits
Vorarbeit geleistet.

Hypothese: FTAPI baut eine durchgängige künstliche Intelligenz- und Automatisierungsschicht über den gesamten Kundenlebenszyklus auf, um die Go-to-Market-Ausführung zu verbessern. Dieses Audit evaluiert den technischen Stack, die Workflow-Anforderungen und die operative Integration, die erforderlich sind, um wirkungsstarke Outbound-Automatisierungs- und Kundenbindungssysteme zu unterstützen.

⬡ Observations · FTAPI
Vollständige Analyse auf Anfrage Fit Score: 100/100 (HIGH_FIT)
ACCOUNT-FIT-SCORE
100/100 HIGH_FIT
  • 📈
    Measurement Stack & Digitales — Öffentliche Daten zur digitalen Präsenz auf 5 überprüften öffentlichen Seiten zeigen beobachtete Script-Tags für Google Analytics / GTM, Meta Pixel, Hotjar und Usercentrics. Während beobachtete Scripte das Vorhandensein von Front-End-Tags anzeigen, bestätigen sie keine interne Backend-Datennutzung oder Attributions-Workflows. Die Etablierung einer consent-sicheren Signalerfassungshypothese wird klären, wie Web-Interaktions-Telemetrie mit nachgelagerten Pipeline-Systemen verbunden ist. Auditieren Sie Tag-Trigger zusammen mit Usercentrics-Consent-Status, um die zuverlässige Erfassung von Ereignissen zu validieren und einen konformen Datenfluss in Outbound- und Lifecycle-Automatisierungs-Frameworks zu ermöglichen.
  • ⚡
    Signalbasierte Outbound-Architektur — Geplante Initiativen zielen darauf ab, signalbasierte Outbound-Mechanismen mit Intent-Signalen, Lead-Scoring, Waterfall-Anreicherung und Sequenz-Orchestrierung über Kundenlebenszyklen hinweg aufzubauen. Die Entwicklung dieser Workflows erfordert die Definition klarer Integrationsgrenzen zwischen Datenquellen und Ausführungs-Engines, um Datenfragmentierung zu verhindern. Kartieren Sie Intent-Signalquellen und Scoring-Regeln, während Sie über 2 Funktionen hinweg, einschließlich Engineering und Marketing, zusammenarbeiten, um automatisierte Outreach-Pipelines als Prototyp zu entwickeln. Dies ermöglicht den schnellen Einsatz skalierbarer Outbound-Workflows ohne operative Reibung in den Revenue-Teams.
  • 🔍
    Lifecycle-Risiko & Retention — Wichtige Roadmap-Ziele konzentrieren sich auf den Aufbau automatisierter Win/Loss-Analysen und eines Churn-Frühwarnmodells über Kundenlebenszyklen hinweg, zusammen mit beobachteten HTML-Referenzen auf Salesforce CRM. Die Verknüpfung von Kundeninteraktionsdaten mit prädiktiven Risikomodellen erfordert eine strukturierte Signalextraktion und eine konsistente Datenhygiene über Systeme hinweg. Evaluieren Sie frühe Kunden-Touchpoints in 1 kritischen frühen Phase, speziell dem Onboarding, während aufgezeichnete Anruf-Erkenntnisse mit CRM-Datensätzen verknüpft werden. Dies ermöglicht eine proaktive Risikoidentifikation und strukturierte Retention-Interventionen für Account-Management-Teams.
  • 🎯
    KI-Produktionalisierung & Workflow — FTAPI liefert Lösungen für den verschlüsselten Datenaustausch und befähigt gleichzeitig Engineering-Talente mit 1 bis 3 Jahren Erfahrung, Prototypen zu entwickeln und Produktions-KI-Workflows zu iterieren. Eine schnelle Entwicklung von KI-Workflows erfordert ein striktes Benchmarking, um zu entscheiden, ob frühe Prototypen verfeinert oder neu aufgebaut werden sollten. Etablieren Sie Feedback-Schleifen für schnelles Prototyping und Dashboard-Reporting, um Modell-Outputs vor der Bereitstellung zu evaluieren. Dies ermöglicht die kontinuierliche Bereitstellung hochgradig nützlicher Automatisierung bei gleichzeitigem Schutz der operativen Stabilität im gesamten Kerngeschäft.
  • ✓
    FTAPI bietet eine starke Sicherheitsgrundlage und moderne Tooling-Optionen, um produktionsreife automatisierte KI-Workflows effektiv aufzubauen.
  • i
    Gerne teile ich auf Anfrage einen detaillierten Loom-Walkthrough.
ℹ
Datentransparenz: Dies sind Outside-in-Hypothesen auf Basis verifizierter First-Party- und öffentlicher Belege. ‚Nicht beobachtet‘ bedeutet nicht ‚existiert nicht‘; interne Daten und Stakeholder-Kontext wären der erste Validierungsschritt.
Die Person hinter dem Marketer

Marketing, engineering,
and a lot of borders crossed.

Mein Name Akshun bedeutet auf Sanskrit "unzerstörbar". Das ist keine Personal-Branding-Zeile — es prägt wirklich, wie ich arbeite. Ich gebe weder Kampagnen noch Ziele oder Herausforderungen auf, etwa Deutsch nach meinem Umzug in ein neues Land von Grund auf zu lernen.

Mit 19 begann ich in Indien als Freelancer im Digital Marketing — für Punjabi-Musiker, australische Unternehmen und Tech-Kunden, noch bevor ich das Land zum ersten Mal verlassen hatte. Der frühe Druck, ohne Team und Budget Lösungen zu finden, hat meinen technischen und kreativen Hybrid geprägt.

2022 zog ich für meinen M.Sc. an der FAU nach Nürnberg, absolvierte ein Erasmus-Semester in Madrid, erreichte Deutsch C1 und lernte genug Spanisch, um mich zu blamieren. Abseits der Dashboards dokumentiere ich auf YouTube ungefiltert das Leben als indischer Expat in Deutschland — ohne Filter, mit echten Geschichten.

Ich komme immer wieder zu demselben Punkt: Das beste Marketing entsteht an der Schnittstelle von Kreativität, Daten und technischer Umsetzung. Die meisten Teams haben ein oder zwei davon. Ich versuche, alle drei einzubringen.

🇮🇳
Indien — Wo alles begann
Mit 19 als Freelancer gestartet. Musiker, australische Unternehmen und Tech-Kunden. SEO, PPC und Webentwicklung aus Notwendigkeit selbst gelernt.
2016 – 2022
🇩🇪
Deutschland — Der große Schritt
M.Sc. an der FAU Erlangen-Nürnberg. Deutsch bis C1. Einstieg bei einem AI-Startup und Aufbau des vollständigen Growth-Stacks von Grund auf.
2022 – Present
🇪🇸
Spanien — Das Bonuskapitel
Erasmus an der UPM Madrid. Spanisch gelernt und bestätigt, dass das Essen in Madrid wirklich großartig ist.
Sep 2024 – Jan 2025
▶
Auf YouTube
Die ungefilterte Realität des Umzugs von Indien nach Deutschland — Visastress, Sprachbarrieren und echte Geschichten.
youtube.com/@akshundogra →
hovern, um die Person hinter dem Marketer kennenzulernen →
Akshun Dogra
Der Mensch hinter all dem.
Akshun Dogra · Technical Growth Marketer
Eine Frage, bevor Sie gehen

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Akshun x FTAPI
AKSHUN X FTAPI
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Ich freue mich über ein 20-minütiges Gespräch. Kein Pitch Deck — nur ein ehrlicher Austausch über den Fit.

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Hr &
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Kein Problem

Schön, dass Sie vorbeigeschaut haben,
FTAPI.

Das Timing passt nicht immer — die Details bleiben verfügbar.
Kein Nachfassen. Kein Druck. Die Tür bleibt offen.

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