Мы создаём AI, который выполняет задачи performance‑marketing. Для этого AI — и люди, управляющие им — нужны надёжные аналитические основы: чистая атрибуция, сквозная видимость воронки и реальное понимание того, как деньги действительно перемещаются в Meta, Google и остальных частях стека. Эти основы и есть то, за что отвечает данная роль.
Marketing attribution & measurement – Владеть тем, как мы моделируем атрибуцию и измеряем эффективность по каналам — first/last/multi‑touch, пользовательские окна, кросс‑канальные пути, логика, основанная на LTV, для сложных воронок. Cross‑channel & funnel analysis – Объединять платные медиа, поведение на сайте, CRM и доходы бэкенда в единую сквозную картину. Диагностировать, где воронка «протекает» и почему юнит‑экономика работает или не работает. Paid‑channel analytics (Meta & Google) – Читать эти платформы как оператор: как ведёт себя аукцион, где скрываются траты, почему всплески CPA, что на самом деле говорят данные. Превращать это в решения по перераспределению и оптимизации. AI‑driven analytical skills – Создавать навыки, запросы и автоматизации, которые берут на себя тяжёлую работу — используя AI‑агентов (Claude Code, Cursor, Codex) для генерации, рефакторинга и валидации SQL и аналитики. Проектировать повторяемые конвейеры, а не разовые выгрузки. Dashboards & insight delivery – Создавать понятные, доступные дашборды и отчёты (Power BI / Looker / Tableau‑class), которые делают инсайты полезными для команды и клиентов. Сочетать детекцию аномалий в реальном времени с разумными окнами оценки (7–14 дней). Working with the product – Ваши аналитические модели и логика атрибуции питают сам AI‑агент. Сотрудничать с продуктом, данными и инженерией, определяя, как выглядит «правильный» результат.
— Отличный SQL. Это необходимо — вы свободно пишете сложные запросы, рассуждаете о моделях данных и можете отлаживать и оптимизировать то, что генерирует AI‑агент. — Подтверждённый опыт в маркетинговой аналитике и маркетинге в целом — обязателен. Вы работали с атрибуцией, кросс‑канальной / сквозной аналитикой и управлением и анализом Meta и Google Ads. — Практический опыт с AI‑кодирующими агентами — Claude Code, Cursor, Codex или аналогичные — и успешный опыт построения навыков и автоматизаций с их помощью. — Вы мыслите системно: повторяемые конвейеры и автоматизированный анализ, а не ручные разовые выгрузки. — Владение системами контроля версий, в частности Git. — Сильные коммуникативные навыки — вы переводите данные в решения, которые может применить маркетолог или основатель. — Профессиональный уровень английского (наши клиенты находятся на рынке США) и надёжное перекрытие с рабочими часами в США.
Конкурентная компенсация — согласуется с опытом senior marketing‑analytics; детали обсуждаются индивидуально. AI‑first культура, по‑настоящему — вся компания работает в Cursor с общим рабочим пространством и премиум‑доступом к AI‑инструментам. Максимальное влияние — ваши модели атрибуции и аналитика напрямую формируют как результаты клиентов, так и сам продукт AI. Удалённая работа — из любой точки мира при надёжном перекрытии с часами США. Hiring Process – Application – CV + короткие ответы. Intro call – People & Operations. Technical interview – глубокий разбор SQL, маркетинговой атрибуции / кросс‑канальной аналитики и анализа Meta / Google Ads. Final conversation – культура, способы работы, соответствие команде. Paid trial period – короткий, реальный проект, оплачивается. Offer – если всё подходит, согласовываем условия и дату старта.