Что предстоит делать: Вести полное маркетинговое сопровождение продукта — от формирования гипотез и планирования активностей до запуска и анализа результатов; Привлекать новых пользователей в мобильное приложение и развивать каналы привлечения;
- Выполнять текстурирование ассетов различной сложности (от мелких пропсов, до крупных архитектурных форм). - Импорт текстур в движок и финальная настройка шейдеров.
-Проектирование и сопровождение БД: разработка и поддержка объектов базы данных (таблицы, представления, индексы, хранимые процедуры) в среде Greenplum. -Разработка витрин данных: проектирование и расчет показателей для витрин данных под бизнес-задачи с использованием SQL.
ОфисjuniorНижний Новгород
30 000 – 40 800 ₽
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Создание контента для сайта (публикация статей, обновление существующих страниц)
— Лендинги (подготовка и обновление посадочных страниц для вебинаров)
— Настройка и модерация вебинаров на платформе WebinarGeek
— Поиск каналов для рекламы Telegram и общение с админами
— Поиск блогеров в Instagram
— Создание креативов для сайта, email-рассылок и лендингов для вебинаров
Требования:
— Хороший английский (B2-C1)
— Желание учиться и развиваться в сфере digital-маркетинга
— Внимание к деталям и ответственность
— Будет плюсом: опыт работы с соцсетями, написания рекламных текстов или управления контентом на сайтах (например, в WordPress)
Условия:
— Полный онбординг и обучение — профильное образование в маркетинге не требуется
— Гибкий график и полностью удаленный формат работы
— Прямое менторство и четкая обратная связь
— Рост зоны ответственности по мере вашего развития
— Опыт работы в международной среде
— Оценка результатов через 6 месяцев с возможностью перехода на постоянную позицию в штате
— Неоплачиваемая стажировка
— Продолжительность 6 месяцев
— Удалённо (CET ±3)
Техническое руководство конструкторским направлением: распределение задач между конструкторами, координация работы над проектами и контроль сроков и качества. Важная часть роли - техническое взаимодействие с заказчиками, согласование документации и обоснование принятых инженерных решений.
-Проектирование архитектуры с нуля: масштабируемый сетевой компонент на Go, интеграция с SDN, compute и API. -Выбор технологий, построение PoC, декомпозиция задач, проведение code review, контроль качества.
Обязанности: Организация работы отдела продаж и самостоятельное формирование собственной команды . Постановка задач и контроль деятельности сотрудников;
Описание вакансии Ищем Full-Stack QA Engineer, который умеет работать как с ручным тестированием, так и с автоматизацией. Важная часть роли — тестирование web и API, взаимодействие с разработчиками, анализ изменений и активное использование AI-инструментов в работе.
Задачи:
— Создание и подготовка аккаунтов (рекламные аккаунты, BM, Fan Page)
— Работа в AdsPower и других антидетект-инструментах
— Поддержка выданных аккаунтов и оперативное решение технических вопросов
— Ведение отчетности: статусы и движение аккаунтов, информация о поставщиках, расходы
Требования:
— Опыт работы с Facebook
— Понимание экосистемы Meta: рекламные аккаунты, BM, Fan Page, профили
— Опыт работы с AdsPower или другими антидетект-браузерами
— Умение диагностировать и оперативно решать ситуации с аккаунтами: фризы, холды, баны, отвалы, доступы
Условия:
— Удаленный формат работы
— Рабочий день с 11:00 до 19:00 GMT+3
— Профессиональный и карьерный рост
* Facebook принадлежит компании Meta, которая признана экстремистской организацией и запрещена в РФ.
Создание и поддержание актуальной тестовой документации (тест-планов, тест-кейсов, чек-листов, тестовых сценариев). Определение критериев приемки и требований к тестированию на основе пользовательских историй и спецификаций.
— Писать и редактировать посты, подводки, дайджесты и интерактивные форматы. — Вместе с руководителем проекта дорабатывать идеи, смыслы и формулировки.
О компании OperAI — интерактивная система на базе ИИ для управления операционной деятельностью компании. Цель — создать «второй мозг для CEO», сделать процессы прозрачными и управляемыми, помочь руководителям видеть риски, договорённости и реальное состояние компании. Сейчас запускают пилоты с первыми командами и проверяют продуктовые гипотезы.
Требования:
— Опыт в продуктовой или data-аналитике от 3 лет
— Опыт проектирования архитектуры данных и построения аналитической инфраструктуры с нуля
— Умение создавать модели, схемы и пайплайны для сбора, обработки и хранения структурированных и неструктурированных данных, в том числе с AI
— Практический опыт работы с неструктурированными данными: переписками, расшифровками встреч, документами и корпоративными коммуникациями
— Опыт построения процессов разметки данных: разработка схем разметки, критериев качества и инструкций для разметчиков
— Уверенное владение SQL и Python для анализа и обработки данных
— Понимание ETL/ELT-процессов, требований к качеству данных и принципов Data Governance
— Глубокое понимание принципов работы LLM, embeddings, RAG и AI-агентов
— Умение проектировать метрики и системы оценки AI-функций: точность, полнота, галлюцинации и реальная польза для пользователя
— Готовность брать на себя ответственность и строить аналитическую функцию продукта с нуля
Задачи:
— Проектировать систему внутренней аналитики
— Проектировать структуру хранения данных: события, встречи, задачи, решения, коммуникации и связи между ними
— Помогать формировать единую модель данных для AI-функций продукта
— Оценивать качество работы LLM: точность извлечения фактов, полноту, галлюцинации и полезность результатов
— Разрабатывать подходы к разметке данных и созданию датасетов для тестирования AI-системы
— Участвовать в проектировании AI-пайплайнов, RAG, embeddings и систем поиска по корпоративным данным
— Находить закономерности в операционных процессах клиентов и превращать их в продуктовые решения
— Определять ключевые продуктовые метрики и строить дашборды для команды и фаундеров
— Анализировать поведение пользователей, пилотные запуски и продуктовые гипотезы
— Вместе с разработчиками улучшать качество, наблюдаемость и надёжность продукта
Будет большим плюсом:
— Опыт проектирования архитектуры AI- или ML-систем
— Работа с LLM API, векторными базами, LangChain/LangGraph или аналогичными инструментами
— Опыт построения систем мониторинга и оценки качества LLM
— Понимание операционной деятельности компаний: задач, встреч, решений, ответственности, сроков и отчётности
— Опыт работы с BI-инструментами и продуктовыми системами аналитики
— Опыт в B2B SaaS, стартапах или продуктах для руководителей и команд
— Опыт взаимодействия с data engineering, ML и backend-командами
Условия:
— Equity-модель компенсации на начальном этапе — опцион
— Возможность с нуля построить аналитику AI-продукта
— Высокое влияние на архитектуру, продуктовые решения и развитие компании
— Прямая работа с фаундерами
— Пилотные клиенты и реальные данные для проверки гипотез
— Гибкий формат работы и быстрый цикл принятия решений
— Возможность вырасти в Head of Data / AI Analytics по мере развития проекта