Location: Москва
Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM-моделей. Ищем сильного инженера в RL-направление: человека, который будет драйвить ключевые исследования и разработки, влиять на качество моделей и доводить сложные идеи до работающих решений.
_Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_
Обязанности
* Разрабатывать и улучшать RL-подходы для обучения VLM/LLM-моделей: выбор алгоритмов, постановка экспериментов и анализ результатов;
* Проектировать reward-функции и пайплайны обучения, выстраивать стратегии масштабирования под разные домены и сценарии, напрямую влияя на метрики качества;
* Определять требования к данным для RL: участвовать в построении пайплайнов сбора, фильтрации и подготовки датасетов;
* Развивать систему оценки reasoning-качества: внедрять и улучшать метрики в существующем eval-фреймворке, предлагать новые способы измерения качества под новые возможности модели;
* Работать на стыке с Pretrain / SFT / Infra: обеспечивать согласованность решений и перенос экспериментов в продакшн-пайплайн;
* Следить за состоянием области и переводить свежие идеи из статей в проверяемые эксперименты и инженерные решения;
* Глубоко погружаться в технические задачи: дебажить эксперименты, разбирать аномалии в обучении, находить узкие места и доводить решения до результата;
* Делиться экспертизой с командой: участвовать в код-ревью, помогать улучшать качество решений и подходы к экспериментам;
* Развивать инфраструктуру для RL.
Требования
* Глубокое понимание RL для LLM/VLM (RLHF, GRPO, PPO) и практический опыт;
* Понимание полного цикла обучения VLM/LLM (pretrain → SFT → RL) и того, как решения на каждом этапе влияют на финальные метрики;
* Опыт с распределённым обучением (DeepSpeed, FSDP) и inference-фреймворками.
* Сильный практический опыт постановки, проведения и анализа RL-экспериментов;
* Умение работать в условиях неопределённости и самостоятельно двигать сложные технические задачи;
* Умение выстраивать процессы в условиях неопределённости;
* Опыт взаимодействия со смежными командами и стейкхолдерами;
* Системное мышление: способность видеть картину целиком — от данных и reward-дизайна до eval и продакшн-метрик.
**Будет плюсом:**
* Опыт менторинга или технического лидерства в рамках отдельных проектов;
* Публикации или open-source вклад в области RL/LLM/VLM;
* Опыт вывода RL-обученных моделей в продакшн и поддержки их качества.
Условия
* крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка
* дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
* возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций
* возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
* бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Location: Москва
Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM-моделей. Ищем сильного senior-инженера в RL-направление: человека, который будет драйвить ключевые исследования и разработки, влиять на качество моделей и доводить сложные идеи до работающих решений.
_Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_
Обязанности
* Разрабатывать и улучшать RL-подходы для обучения VLM/LLM-моделей: выбор алгоритмов, постановка экспериментов и анализ результатов;
* Проектировать reward-функции и пайплайны обучения, выстраивать стратегии масштабирования под разные домены и сценарии, напрямую влияя на метрики качества;
* Определять требования к данным для RL: участвовать в построении пайплайнов сбора, фильтрации и подготовки датасетов;
* Развивать систему оценки reasoning-качества: внедрять и улучшать метрики в существующем eval-фреймворке, предлагать новые способы измерения качества под новые возможности модели;
* Работать на стыке с Pretrain / SFT / Infra: обеспечивать согласованность решений и перенос экспериментов в продакшн-пайплайн;
* Следить за состоянием области и переводить свежие идеи из статей в проверяемые эксперименты и инженерные решения;
* Глубоко погружаться в технические задачи: дебажить эксперименты, разбирать аномалии в обучении, находить узкие места и доводить решения до результата;
* Делиться экспертизой с командой: участвовать в код-ревью, помогать улучшать качество решений и подходы к экспериментам;
* Развивать инфраструктуру для RL.
Требования
* Глубокое понимание RL для LLM/VLM (RLHF, GRPO, PPO) и практический опыт;
* Понимание полного цикла обучения VLM/LLM (pretrain → SFT → RL) и того, как решения на каждом этапе влияют на финальные метрики;
* Опыт с распределённым обучением (DeepSpeed, FSDP) и inference-фреймворками.
* Сильный практический опыт постановки, проведения и анализа RL-экспериментов;
* Умение работать в условиях неопределённости и самостоятельно двигать сложные технические задачи;
* Умение выстраивать процессы в условиях неопределённости;
* Опыт взаимодействия со смежными командами и стейкхолдерами;
* Системное мышление: способность видеть картину целиком — от данных и reward-дизайна до eval и продакшн-метрик.
**Будет плюсом:**
* Опыт менторинга или технического лидерства в рамках отдельных проектов;
* Публикации или open-source вклад в области RL/LLM/VLM;
* Опыт вывода RL-обученных моделей в продакшн и поддержки их качества.
Условия
* крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка
* дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
* возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций
* возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
* бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Мы развиваем международную продуктовую платформу в сфере CS2 и ищем руководителя клиентского сервиса, который возьмёт на себя управление командой поддержки и построит масштабируемую систему работы с пользователями.
Сейчас клиентский сервис — одна из ключевых точек роста продукта. Нам нужен не администратор текущих процессов, а сильный операционный руководитель, способный выстроить функцию практически с нуля: внедрить SLA, стандарты качества, аналитику, автоматизацию, обучение команды и понятную систему взаимодействия с другими подразделениями.
Главная цель роли: Превратить службу поддержки из реактивной команды, обрабатывающей обращения, в системную функцию клиентского сервиса, которая:
— быстро и качественно решает проблемы пользователей;
— повышает доверие к платформе;
— снижает отток клиентов;
— помогает возвращать пользователей в продукт;
— выявляет системные проблемы и передаёт их продуктовой команде;
— автоматизирует большую часть типовых обращений;
— работает на основании прозрачных метрик и SLA.
Основные задачи:
— Управлять командой клиентского сервиса численностью около 11 человек.
— Провести аудит процессов, нагрузки, структуры обращений и эффективности сотрудников.
— Разработать и внедрить SLA по типам и приоритетам обращений.
— Выстроить многоуровневую модель поддержки: база знаний и автоматизация → L1 → L2 → профильный отдел.
— Определить правила эскалации сложных, финансовых и конфликтных кейсов.
— Создать регламенты, инструкции, шаблоны ответов и единую базу знаний.
— Сформировать Tone of Voice и стандарты коммуникации с пользователями.
— Внедрить систему контроля качества диалогов и регулярного QA.
— Настроить обучение, аттестацию и развитие сотрудников.
— Создать прозрачную систему метрик и отчётности по работе поддержки.
— Внедрять AI-инструменты, чат-ботов и сценарии самообслуживания.
— Автоматизировать типовые обращения по платежам, промокодам, трейдам, статусам предметов и другим повторяющимся вопросам.
— Выстроить систему Voice of Customer: собирать причины обращений, жалобы и предложения пользователей, превращая их в задачи для продукта.
— Обеспечить взаимодействие поддержки с Product, Development, Payments, CRM, Marketing и другими подразделениями.
— Управлять инцидентами и массовыми обращениями пользователей.
— Планировать необходимую численность команды, смены и нагрузку.
— Сформировать систему мотивации сотрудников, связанную не только со скоростью, но и с качеством решения проблем.
Цели на первые 30 дней:
— Провести полный аудит клиентского сервиса.
— Зафиксировать текущие показатели и определить базовую точку по SLA, FRT, FCR, CSAT, QA, повторным обращениям и нагрузке.
— Классифицировать основные причины обращений пользователей.
— Выявить критические разрывы в клиентском пути.
— Описать зоны ответственности и правила эскалации.
— Подготовить план трансформации клиентского сервиса на 90–180 дней.
Цели на первые 60 дней:
— Внедрить базовые SLA и приоритеты обращений.
— Запустить регламенты обработки ключевых типов запросов.
— Сформировать и внедрить Tone of Voice.
— Запустить базу знаний и единые шаблоны ответов.
— Внедрить QA-карту и регулярную оценку качества диалогов.
— Настроить управленческий дашборд по ключевым метрикам.
— Организовать регулярное обучение и обратную связь для команды.
— Запустить понятный процесс взаимодействия поддержки с другими отделами.
Цели на первые 90 дней:
— Обеспечить выполнение SLA не менее чем по 85% обращений.
— Довести FCR — долю вопросов, решённых за одно обращение, — минимум до 70%.
— Снизить долю повторно открытых обращений до 10% и ниже.
— Довести внутреннюю оценку качества диалогов до 85–90%.
— Запустить автоматизацию наиболее частых типов обращений.
— Сформировать регулярный Voice of Customer-отчёт для руководства и продуктовой команды.
— Снизить количество зависших и незакрытых обращений.
— Создать прозрачную систему оценки эффективности каждого сотрудника.
Цели на 6–12 месяцев:
— Целевые значения должны быть подтверждены после фиксации текущей базы, но ожидаемые ориентиры следующие: выполнение SLA — 90% и выше;
— CSAT — 85% и выше;
— FCR — 70–80%;
— QA Score — 90% и выше;
— доля повторных обращений — не более 10%;
— автоматизация 50–70% типовых обращений;
— снижение ручной нагрузки на команду на 40–60%;
— снижение стоимости обработки одного обращения минимум на 30%;
— сокращение критических жалоб и эскалаций;
— измеримое снижение оттока пользователей после обращений в поддержку;
— формирование стабильного потока продуктовых улучшений на основании обращений клиентов.
Ключевые показатели роли:
— First Response Time.
— Average Resolution Time.
— SLA Compliance.
— First Contact Resolution.
— CSAT.
— QA Score.
— Reopen Rate.
— Backlog и количество незакрытых обращений.
— Количество обращений на одного активного пользователя.
— Доля автоматизированных обращений.
— Cost per Contact.
— Retention пользователей после обращения.
— Количество выявленных и устранённых системных причин обращений.
Наши ожидания от кандидата:
— Опыт управления клиентским сервисом или поддержкой от трёх лет.
— Опыт управления командой от 10 человек.
— Практический опыт построения или серьёзной перестройки службы поддержки.
— Понимание SLA, FCR, CSAT, QA, WFM и других операционных метрик.
— Опыт создания регламентов, базы знаний и системы контроля качества.
— Умение работать с аналитикой, находить причины проблем и принимать решения на основании данных.
— Опыт внедрения автоматизации, чат-ботов или AI-инструментов.
— Умение работать со сложными, конфликтными и финансовыми обращениями.
— Сильные навыки управления командой: найм, адаптация, обучение, мотивация и performance management.
— Способность взаимодействовать с продуктом и разработкой и добиваться устранения первопричин обращений.
— Умение одновременно повышать качество сервиса и контролировать его экономическую эффективность.
Будет преимуществом опыт в gaming, iGaming, fintech, crypto, marketplace, e-commerce или другом высоконагруженном B2C-продукте.
Какого человека мы ищем:
Нам нужен системный и самостоятельный руководитель, который умеет не только управлять людьми, но и строить процессы.
Человек, способный погрузиться в реальные обращения пользователей, найти корневые проблемы, сформировать целевую модель и довести изменения до измеримого результата.
У руководителя будет необходимый уровень полномочий для изменения процессов, внедрения инструментов и взаимодействия с другими подразделениями.
Компания — быстрорастущая e-com с собственным брендом, работающая в товарных категориях с фокусом на сезонные товары, с годовым оборотом около 1 млрд ₽ и ежегодным ростом в 2-3 раза. В компании сформированы основные функциональные блоки: отделы продаж, логистика, арт-направление, аналитика и другие смежные функции. Собственник глубоко вовлечён в операционную деятельность, поэтому требуется операционный директор, который возьмёт на себя управление операционной системой бизнеса, пересоберёт слабые процессы, усилит структуру команд и выстроит работу компании так, чтобы собственник мог сосредоточиться на развитии бизнеса.
Задачи:
— Планирование продаж, прибыли и ключевых финансовых показателей, управление P&L;
— Пересборка и систематизация текущих процессов;
— Перестройка отделов продаж в более функциональные;
— Управление отделами продаж, логистики и арт-направлением, выстраивание эффективного взаимодействия между отделами;
— Внедрение KPI, регулярного менеджмента и понятной отчётности;
— Участие в управлении ассортиментной матрицей и ценообразованием;
— Работа с сезонностью и операционными рисками;
— Решение кризисных ситуаций без постоянного подключения собственника;
— Снижение зависимости бизнеса от ручного управления.
Требования:
— От 3 лет опыта на позиции операционного/коммерческого директора или сопоставимой роли в успешных товарных компаниях с оборотом от 2–3 млрд ₽ в год;
— Подтверждённые кейсы роста, пересборки процессов и достижения финансовых результатов;
— Опыт работы с сезонным товаром;
— Умение строить эффективные структуры без избыточного ФОТ и зависимости от одного «суперзвёздного» специалиста;
— Системность, самостоятельность и способность принимать решения без постоянного контроля собственника;
— Будет плюсом опыт самостоятельной работы на маркетплейсах в роли РОПа/категорийного менеджера и опыт работы с FBS.
Условия:
— Формат работы — удалённый, полная занятость, график 5/2;
— Время на связи: 10:00–20:00 по Москве, с возможностью оперативного включения в критических ситуациях;
— Возможность оформления по ТК или сотрудничество с ИП/самозанятым;
— Доход: на период стажировки — 200 000 ₽ фикс, после стажировки — 150 000 ₽ фикс + KPI, совокупный доход от 300 000 ₽, для кандидатов с сильным опытом возможны индивидуальные условия.
Процесс отбора:
1. Первичные вопросы по опыту и результатам;
2. Интервью с рекрутером;
3. Интервью с собственником с обсуждением практических кейсов;
4. Проверка рекомендаций;
5. Выход на стажировку.
• Искать и привлекать Affiliate Managers / Team Leads через LinkedIn, Telegram, iGaming-сообщества и свою сеть контактов. • Проводить первичные интервью и оценивать опыт кандидатов, GEO, результаты и понимание CPA / RevShare / Hybrid.
Humanoid AI — первая компания в Великобритании, которая создает человекоподобные роботы. Уже создан робот HMND 01, используемый в промышленности, логистике и сервисе. Компания оценивается в $1.35B при инвестициях в $152M. Команда — 101-250 человек.
Задачи:
— Полный цикл работы над проектами: от концепции до финальной сдачи, арт-дирекшн и управление процессом с минимальным контролем
— Воплощение бренда Humanoid через смелый, точный и продуманный визуальный дизайн на всех каналах
— Поддержка и развитие бренд-гайдов и дизайн-систем для сохранения консистентности при масштабировании и запуске новых продуктов
— Перевод сложных технических и продуктовых задач в четкие, уверенные и понятные визуальные решения
— Дизайн в широком спектре: фирменный стиль, презентации, мерч, упаковка, веб, соцсети, оформление пространства
— Тесное сотрудничество с креативным директором и командой для единства и соответствия бренду
— Взаимодействие с командами аппаратного дизайна и продуктов для сохранения визуального языка, соответствующего роботам
— Работа с motion-специалистами (внутренними или фрилансерами) для создания раскадровок и анимационных материалов
Требования:
— Опыт работы в дизайне 6+ лет, желательно с опытом в технологиях, продуктах или ведущем креативном агентстве
— Портфолио, демонстрирующее системное мышление, сильную верстку и разнообразие: брендинг, цифровой дизайн, печатная продукция, желательно анимация или моушн
— Владение Adobe Creative Suite и Figma
— Опыт работы с After Effects или аналогичными инструментами для моушн-дизайна будет преимуществом
— Самостоятельность, умение брать ответственность и продвигать проекты без постоянного контроля
— Практичный подход: сочетание амбициозного творческого видения с соблюдением жестких сроков
— Внимание к деталям и стремление к качеству выше среднего
— Умение работать кросс-функционально с аппаратными и продуктовыми командами, переводя технические ограничения в креативные решения
— Уверенность в презентации и защите своих работ перед старшими руководителями, включая CEO и исполнительную команду
Условия:
— Конкурентные опционы с потенциалом роста стоимости
— Более 30 оплачиваемых дней отпуска, включая 23 дня ежегодного отпуска, все банковские праздники Великобритании и дополнительные дни закрытия компании (включая рождественские и новогодние каникулы)
— Частное медицинское обслуживание, включая виртуальную и очную помощь
— Пенсионная программа с общим взносом 8% (5% сотрудник, 3% работодатель) от полной заработной платы
— Бесплатный ежедневный завтрак, обед и перекусы в офисе
— Работа на переднем крае технологий с мировыми инженерами, исследователями и экспертами по продукту в области ИИ и гуманоидной робототехники
— Реальная возможность влиять на продукт и принимать участие в ключевых инициативах с первого дня
О вакансии Мы ищем высококвалифицированных специалистов по Machine Learning для участия в проекте по обучению AI-моделей. Работа включает разработку и обучение моделей, системы инференса, численные вычисления, оптимизацию производительности и программирование на Python.
• Внедрять средства защиты информации в облачную инфраструктуру заказчиков компании и их сопровождение (администрирование, мониторинг работоспособности, управление ими, их конфигурирование); • Пилотировать средства защиты информации совместно с архитекторами;
Location: Горно-Алтайск
**Релокация на Алтай обязательна!**
Курорт «Манжерок» — крупнейший инвестиционный проект в Росссии.
Мы ищем системного аналитика, который станет связующим звеном между бизнесом, IT и данными. Ваша задача — превратить разрозненные данные о гостях в инструмент для роста выручки и улучшения сервиса.
Вы будете отвечать за построение аналитической инфраструктуры, внедрение BI-отчетности и использование современных ИИ-инструментов для анализа дополнительных трат гостей.
Обязанности
### Чем предстоит заниматься
**Аналитика и отчетность:**
* Сбор и формализация потребностей коммерческих и операционных подразделений.
* Выстраивание системы показателей, витрин данных, регулярной отчетности и BI-дашбордов.
**Работа с данными:**
* Организация получения и объединения данных о гостях и их тратах из PMS, CRM, POS и других систем курорта.
* Определение правил сопоставления транзакций с гостем и бронированием, контроль полноты и качества данных.
**Бизнес-анализ и рекомендации:**
* Анализ дополнительных трат по сегментам, услугам и этапам клиентского пути.
* Выявление возможностей роста выручки и формирование практических рекомендаций для маркетинга, продаж и сервисных направлений.
**Прогнозное моделирование:**
* Построение, проверка и развитие прогнозных моделей для сегментных и персонализированных предложений (вероятность покупки, отклик, прогноз трат, повторный визит, LTV).
**Внедрение ИИ:**
* Внедрение процесса использования ИИ-агента для сбора и проверки данных по доп. тратам, классификации операций, выявления аномалий и подготовки выводов.
**Маркетинг и CRM:**
* Совместно с CRM и маркетингом: запуск и оценка сегментных предложений, измерение конверсии, доп. выручки и инкрементального эффекта.
**Управление проектами:**
* Управление взаимодействием с IT, владельцами систем и подрядчиками по интеграции данных, автоматизации и внедрению моделей.
* Документирование метрик, правил расчета и процессов.
Требования
### Наши ожидания
* **Опыт**: от 3 лет в аналитике данных / бизнес-аналитике.
* **Технические навыки:**
* Уверенный SQL, опыт работы с витринами данных, ETL/ELT, BI-инструментами и контролем качества данных.
* Python для анализа данных и моделирования (pandas, numpy, scikit-learn); понимание валидации моделей и интерпретации результатов.
* **Предметная область**: опыт клиентской аналитики, сегментации, прогнозирования спроса и покупательского поведения, оценки эффективности персонализированных предложений.
* **Понимание систем:** понимание архитектуры и интеграции PMS, CRM, POS и транзакционных источников. Опыт в гостиничном бизнесе, туризме или услугах будет преимуществом.
* **ИИ-грамотность:** понимание возможностей и ограничений ИИ-агентов и LLM в аналитике, принципов проверки результатов и защиты клиентских данных.
* **Soft skills:** навыки управления проектами, постановки задач IT и подрядчикам, презентации выводов руководству и бизнес-заказчикам.
* Образование: высшее (математика, экономика, информационные технологии или смежные направления).
### Личные качества
* Системное мышление.
* Ответственность за результат.
* Инициативность.
* Внимательность к качеству данных.
* Умение выстраивать взаимодействие между подразделениями.
Условия
### Мы предлагаем
* Возможность стать частью команды флагманского проекта туристической отрасли
* **Компенсация аренды жилья**;
* **Компенсация расходов на переезд**;
* **ДМС со стоматологией;**
* **Корпоративный трансфер** из г. Горно-Алтайска, с. Майма;
* **Корпоративное питание**
* Скидки на пользование услугами курорта: ски-пассы и байк-пассы, возможность аренды горнолыжного оборудования со скидкой, скидки в ресторанах и детском центре Курорта;
* **Занятия по горным лыжам и сноуборду;**
* Возможность получения льготного ипотечного кредитования;
* Бесплатное подключение к системе «СберПрайм +», подписка на онлайн кинотеатр Okko
Обязанности: Функциональное тестирование веб-интерфейсов и Telegram-бота: проверка регистрации, отправки сообщений, кнопок и инлайн-клавиатур. Составление и поддержка чек-листов для ключевых функций продукта.
The role combines software testing coordination, QA activities and PMO support within a complex IT and SAP environment. You will support test planning and execution, coordinate testing activities and work with SAP Solution Manager as part of the overall Test Management process.
В команду развития AI-продукта ищем сильного full-stack аналитика на стыке продуктовой аналитики, Data и системного анализа. Предстоит запускать AI-решения от идеи и PoC до приемки, работать с метриками и данными, проектировать Human-in-the-Loop сценарии и связывать данные, бизнес-процессы, финансовые показатели и AI.
Авторский двухнедельный UX-воркшоп для middle/senior продуктовых дизайнеров от Саши Ковальского.
Программа включает более 15 часов лекций и практики.
Будут разбираться темы UX через системное, субъектное, объектное, ресурсное и вариативное мышление, работа с гипотезами, переизобретение решений, сценарии с участием AI.
Обучение включает отказоустойчивую архитектуру, работу с крайними сценариями, конкурентной средой, экономикой внимания и новыми парадигмами интерфейсов — от AI до Zero UX.
Все на реальных примерах, без нудных лекций, только прямые эфиры с практикой и ответами на вопросы.
Два типа участия: с обратной связью и зритель.
Чем предстоит заниматься Разрабатывать и корректировать маркетинговую стратегию редакции с учётом рынка и действий конкурентов; Управлять командой из 25 специалистов (4 руководителя направлений в прямом подчинении: брендинг, PR, digital);
Ваши задачи: управлять направлением данных и аналитики, реализовывать стратегию data-направления, выстраивать единые процессы и стандарты работы с данными, аналитическими запросами, метриками и отчётностью.
– Ведение переговоров с зарубежными блогерами, проверка ценности предложения. – Организация и контроль интервью с аудиторией, самостоятельный анализ материалов и подготовка выводов.
УдалённоГеография найма не уточнена
seniorМосква
Москва
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
