Hightouch is the modern AI platform for marketing and growth teams. Our AI agents reimagine marketing workflows, allowing marketers to create content, plan campaigns, and execute strategies with transformational velocity and performance.
Hightouch is a rare company built on the intersection of two fundamental technological shifts: advances in LLMs and agentic AI, and the creation and rapid adoption of cloud data warehouses like Snowflake and Databricks. Building on these tailwinds, we’ve become a leader in AI marketing and partner with industry leaders like Domino’s, Chime, Spotify, Ramp, Whoop, Grammarly, and over 1000 others.
Our team focuses on making a meaningful impact for our customers. We approach challenges with first-principles thinking, move quickly and efficiently, and treat each other with compassion and kindness. We look for team members who are strong communicators, have a growth mindset, and are motivated and persistent in achieving our goals.
The Problem Every large advertiser runs the same loop: strategist reviews performance data, decides what to test next, briefs a designer, waits for assets, hands them to a media buyer who builds campaigns across Meta and Google and TikTok, launches, monitors, repeats. The process is slow because creative production, campaign management, and performance analysis happen in three separate systems, and insights travel between them through decks, Slack threads, and weekly syncs.
Companies like Nike, Uber, and PepsiCo spend millions per month on digital ads and employ entire teams just to keep this loop turning. Most teams run 10 to 15 creative tests per month because every test requires manual work across multiple tools and teams. The result: most ad spend runs against stale creative, performance degrades from fatigue, and the gap between "what's working" and "what gets made next" is measured in weeks.
Why Agents Change This Advertising is uniquely high-leverage for AI agents because nearly every step in the workflow is now automatable, and the steps compound:
Research. Agents can continuously monitor competitor ad libraries, auto-classify creative by format, hook, and message, and surface positioning gaps. What used to require a strategist spending hours in Meta Ad Library happens in the background, always current.
Creative production. Generative models can now produce ad-quality images and video. The constraint has shifted from "can AI make this" to "can AI make this on-brand and on-spec for each platform." That is a solvable engineering problem, not a research problem.
Campaign structure. Building properly structured campaigns (naming conventions, audience splits, placement targeting, budget allocation) across five ad platforms is tedious, rules-based work. Agents can do it faster and more consistently than humans.
Optimization. Detecting creative fatigue, reallocating budget toward winners, and knowing when to rotate in fresh variants is pattern recognition across structured data. Agents excel at exactly this.
The compounding effect. When one agent handles the full chain (research, production, activation, analysis, iteration) as a single workflow, the cycle time collapses from weeks to hours. A team that runs 15 tests per month can run 50+, not because any individual step got faster, but because the coordination cost between steps drops to nearly zero.
Today: A performance marketing team testing new concepts on Meta and TikTok spends 2 to 3 weeks per cycle.
With agents: The marketing lead describes the objective. An agent analyzes recent performance, identifies the highest-value concepts to test, generates on-brand variants across formats, builds campaigns, launches after human approval, monitors results, detects fatigue, and queues replacements. Same team, 5x to 7x the testing volume, because the human bottleneck becomes strategy and judgment, not execution.
Why Hightouch, Why Now Hightouch built the Agentic Marketing Platform: one system where AI agents own entire marketing workflows across lifecycle (email, SMS, push through Braze, Iterable, Salesforce, Adobe), advertising (creative production and activation across paid channels), and product experiences (real-time web and mobile experimentation). All three surfaces share the same agent infrastructure, brand and customer context, and warehouse-native data foundation. An insight the ads agent learns about creative performance can inform what the lifecycle agent sends. That shared context across every marketing surface is the product.
Ads is already live, and demand is surging. Enterprise customers are generating ad creative today with agents that analyze performance across Meta, Google, TikTok, LinkedIn, and Snapchat, produce briefs grounded in competitive research and brand guidelines, and generate ready-to-ship ad concepts. Early adoption has been strong: customers who start using it quickly expand usage across campaigns and teams, and inbound interest from enterprise prospects is accelerating. The foundation works. The opportunity is building it into a platform that captures the full advertising workflow.
What Hightouch has that no competitor can replicate:
Agent orchestration. 25+ specialized agent skills for audience building, content generation, campaign analysis, and multi-step workflow coordination, all composable into end-to-end workflows.
Content assembly with brand trust. Agents search existing asset libraries for reusable on-brand content before generating anything new. This is what makes output trustworthy enough for enterprises to ship without heavy review cycles.
Marketing and brand context. A persistent layer connecting customer data, brand guidelines, creative assets, competitive intelligence, and performance history so agents operate with full business context, not generic prompts.
Warehouse-native data foundation. 62,000 workspaces, a million data syncs per day, 300+ integrations. Customer data stays in the warehouse. No proprietary data store, no duplication, no lock-in.
The Role You will lead the Agentic Ads Platform. The foundation exists (customers generating ads today), and the opportunity is turning it into the platform that closes the full advertising loop. Four major areas of work:
Multi-model creative generation. Today the platform generates static images. The roadmap includes video generation, motion graphics, format adaptation, and multi-model orchestration (routing to the best model for each task). Building a creative generation pipeline that produces broadcast-quality output across formats is a hard, high-value problem.
Marketing context and brand adherence. Making agents genuinely trustworthy for enterprise creative teams. Better context engineering so agents follow brand guidelines, business rules, legal requirements, and channel-specific policies without constant human correction. The gap between "AI-generated ad" and "ad our brand team would actually approve" needs to shrink dramatically.
Platform depth across ad channels. Deep integrations with Meta, Google, TikTok, LinkedIn, Snapchat, and others. Not just launching ads, but understanding each platform's creative specs, optimization levers, and best practices so agents can automatically adapt creative for each channel, syndicate content across platforms, and optimize placement-level performance. Think: an agent that knows a 9:16 video with text-safe zones works differently on TikTok Reels vs. Instagram Stories and adjusts accordingly.
Best-in-class agentic creation experience. The interaction model for how marketers work with agents to go from objective to live campaign. This means the conversational interface, the review and approval workflows, the feedback loops that help agents learn what "good" looks like for each brand, and the progressive autonomy controls that let teams start with full human approval and graduate to agent-led execution as trust builds.
Day to day, you will:
Run deep customer discovery with performance marketing and creative teams at enterprise companies. Understand their workflows, pain points, and what would earn their trust.
Define the product roadmap tied to revenue milestones. Sequence what to build, what to compose from existing systems, and what to partner on.
Ship product. Work directly with engineering and design on tight cycles.
Co-own pipeline and go-to-market. Join customer calls, shape competitive positioning, partner with CS on implementation.
High-visibility role working directly with founders and executive team.
What We're Looking For Zero-to-one track record. You have built products from nothing to meaningful revenue, ideally at a B2B SaaS company. The domain matters less than evidence you can find product-market fit under uncertainty.
Technical depth. You can evaluate architectural tradeoffs, reason about things like multi-model orchestration and API integration design at the level of product decisions, and hold your own in debates with senior engineers.
Commercial instinct. You think in terms of pipeline, conversion, and expansion. You build roadmaps that map to revenue targets.
Speed. Small team, high autonomy, tight cycles. We use AI heavily in our own workflows and expect you to do the same.
Cross-functional trust. This role spans engineering, design, sales, CS, and leadership. You drive clarity from ambiguity.
#J-18808-Ljbffr
In Summary: Hightouch is the modern AI platform for marketing and growth teams . Our AI agents reimagine marketing workflows, allowing marketers to create content, plan campaigns, and execute strategies with transformational velocity and performance . Companies like Nike, Uber, and PepsiCo spend millions per month on digital ads .
En Español:
Hightouch es la plataforma de IA moderna para los equipos de marketing y crecimiento. Nuestros agentes de IA reimaginan los flujos de trabajo de marketing, permitiendo a los vendedores crear contenido, planificar campañas y ejecutar estrategias con velocidad y rendimiento transformacionales. High touch es una compañía rara construida en la intersección de dos cambios tecnológicos fundamentales: los avances en LLM y IA agente, y la creación y rápida adopción de almacenes de datos en la nube como Snowflake y Databricks. Basándonos en estos vientos de cola, nos hemos convertido en un líder en marketing de IA y en socio con líderes de la industria como Dominos, Chime, Spotify, Ramp, Whoop, Grammarly y más de 1000 otros. Nuestro equipo se centra en hacer un impacto significativo para nuestros clientes. Nos acercamos a los desafíos con el pensamiento de meta-principios, movemos rápidamente y eficientemente, y tratamos a cada uno de los miembros del equipo de crecimiento con la misma generosidad. El proceso es lento porque la producción creativa, la gestión de campañas y el análisis de rendimiento ocurren en tres sistemas separados, y las ideas viajan entre ellos a través de cubiertas, hilos Slack y sincronizaciones semanales. Empresas como Nike, Uber y PepsiCo gastan millones por mes en anuncios digitales y emplean equipos enteros solo para mantener este ciclo. La mayoría de los equipos ejecutan 10 a 15 pruebas creativas por mes porque cada prueba requiere trabajo manual en múltiples herramientas y equipos. El resultado: la mayoría del gasto publicitario se ejecuta en contra de la creatividad obsoleta, el rendimiento se degrada por fatiga, y la brecha entre "qué está funcionando" y "qué se hace a continuación" se mide en semanas. Construir campañas debidamente estructuradas (convenciones de nombres, divisiones de audiencia, orientación de ubicación, asignación de presupuesto) en cinco plataformas publicitarias es un trabajo tedioso y basado en reglas. Los agentes pueden hacerlo más rápido y de manera más consistente que los humanos. La optimización. Detectar la fatiga creativa, reasignar el presupuesto hacia los ganadores y saber cuándo girar en variantes nuevas es reconocer patrones a través de datos estructurados. El mismo equipo, 5x a 7x el volumen de pruebas, porque el cuello de botella humano se convierte en estrategia y juicio, no en ejecución. Por qué Hightouch, por qué ahora High touch construyó la plataforma de marketing agencial: un sistema en el que los agentes de inteligencia artificial poseen flujos de trabajo de marketing completos a través del ciclo de vida (e-mail, SMS, push a través de Braze, Iterable, Salesforce, Adobe), publicidad (producción creativa y activación en canales pagados) y experiencias de producto (experimentación en tiempo real en la web y móviles). Todas las tres superficies comparten la misma infraestructura de agente, contexto de marca y cliente, y base de datos nativos de almacén. Una visión que el agente de anuncios aprende sobre el rendimiento creativo puede informar a lo que el representante de ciclo de vidas envía. Ese contexto cada superficie de marketing es el producto. 25+ habilidades especializadas de agente para la construcción de audiencia, generación de contenido, análisis de campañas y coordinación de flujos de trabajo en múltiples etapas, todos compongibles en flujo de trabajo de extremo a extremo. Ensamblaje de contenido con confianza de marca. Los agentes buscan bibliotecas de activos existentes para contenido reutilizable dentro de la marca antes de generar algo nuevo. Esto es lo que hace que la producción sea lo suficientemente confiable para que las empresas envíen sin ciclos pesados de revisión. contexto de marketing y marca. Una capa persistente que conecta datos de clientes, directrices de marca, activos creativos, inteligencia competitiva y historial de rendimiento para que los agentes operen con un contexto de negocio completo, no con pedidos genéricos. Base de datos nativos de almacén. 62.000 espacios de trabajo, un millón de sincronización de datos por día, 300 integraciones. Los datos de los clientes permanecen en el almaceno. No hay almacenamiento de datos propietarios, no hay generación creativa de duplicación, no se bloquea. La Generación de cuatro generaciones de la Plataforma de Advertising. La generación generación completa de la plataforma de canales de trabajo (lateración de anuncios), la creación de plataformas de marketing es un problema que se convierte en el mejor formato de la generación gráfica, la mejora de las imágenes y el desarrollo de la forma más avanzada. Hoy en día, el diseño de las plataformas publicidad es una oportunidad de crear una plataforma de comunicación, la cual incluye una gran variedad y la creación. Hacer que los agentes sean genuinamente confiables para los equipos creativos empresariales. Mejor ingeniería de contexto para que los agents sigan las pautas de la marca, las reglas de negocio, los requisitos legales y las políticas específicas del canal sin corrección humana constante. La brecha entre "anuncio generado por IA" y "el anuncio que nuestro equipo de marca aprobaría en realidad" debe reducirse drásticamente. La profundidad de la plataforma a través de los canales de anuncios. Integraciones profundas con Meta, Google, TikTok, LinkedIn, Snapchat, y otros. No solo lanzar anuncios, sino comprender las especificaciones creativas de cada plataforma, las palancas de optimización y las mejores prácticas para que el agente pueda adaptarse automáticamente a cada canal creativo, sindicar contenido en todas las plataformas y optimizar el rendimiento a nivel de colocación. Piense: un agente que conozca un video de 9:16 con zonas seguras de texto funciona de manera diferente en Reels vs. Historias creativas e anuncios creativas. Comprender sus flujos de trabajo, puntos de dolor y lo que ganaría su confianza. Definir la hoja de ruta del producto vinculada a los hitos de ingresos. Sequenciar qué construir, qué componer a partir de los sistemas existentes y en qué asociarse. Ship producto. Trabajar directamente con la ingeniería y el diseño en ciclos apretados. Co-own pipeline y ir al mercado. Unirse a las llamadas de los clientes, dar forma a un posicionamiento competitivo, asociarse con CS en la implementación. Role de alta visibilidad trabajando directamente con los fundadores y el equipo ejecutivo. Lo que buscamos de cero a uno registro de éxito. Has construido productos de nada a ingresos significativos, idealmente en una empresa B2B SaaS. El dominio importa menos que evidencia que puedas encontrar en el mercado de productos bajo incertidumbre. Profundidad técnica. Puedes evaluar las ofertas arquitectónicas, la razón de cosas como la conversión de modelos múltiples y la integración de productos del diseño de API y el nivel de los ingenieros superiores.