О компании

JobHire создает вертикального AI-агента, который автоматизирует поиск работы для профессионалов. Мы помогаем тысячам пользователей получать приглашения на собеседования, находя, адаптируя и отправляя заявки на вакансии от их имени — в масштабе и с высокой точностью. Мы прибыльны, быстро растем и сейчас вступаем в фазу глубокой доработки продукта и органического роста за счет исключительного UX и воспринимаемой ценности.

📈 ~35% MoM; топ 1% по темпам роста

💰 Прибыль с первого дня

👥 40 человек

🚀 Инвесторы: Deel Ventures, Daniel Gutenberg, Dave Waiser, Margulan Seisembayev и другие основатели единорогов.

Миссия

JobHire — это личный AI-агент для непрерывного профессионального развития и счастья на работе.

О роли

Мы ищем высокоаналитичного и практичного Senior Tech Product Manager (AI) с глубокой экспертизой в области машинного обучения и искусственного интеллекта, науки о данных и управления продуктом. Вы будете определять и создавать лучший в своем классе движок для поиска и подбора вакансий, который в масштабе соединяет пользователей с наиболее релевантными для них ролями. Вы будете отвечать за стратегию, исследование и реализацию функций на базе ИИ, фокусируясь на системах подбора, ранжирования и персонализации. Идеальный кандидат — это предпринимательски мыслящий человек с инженерным складом ума, способный создавать быстрые прототипы, принимать решительные решения на основе неполных данных и неуклонно добиваться измеримых результатов.

Ключевые обязанности

• Стратегия и владение: Определение видения, стратегии и дорожной карты для продуктовых функций AI/ML (JobHunt Engine). Полное владение жизненным циклом продукта от гипотезы до масштабируемого воздействия, фокусировка на бизнес-результатах, а не только на производительности модели.
• Лидерство в ML-продуктах: Трансляция бизнес-задач в ML-гипотезы и решения. Работа в тесном сотрудничестве с ML-инженерами и специалистами по данным для определения требований к данным, фреймворков оценки (evals, RAG, agents), мониторинга моделей и процессов их доставки.
• Проверка гипотез и эксперименты: Разработка и выполнение быстрых, прагматичных циклов валидации. Формулирование четких гипотез (Проблема → Механизм → Влияние → Метрика), выбор правильного метода валидации (A/B-тест, shadow model, поэтапный rollout) и принятие основанных на данных решений о запуске/отказе в условиях неопределенности. Будьте находчивы и эффективны при ограниченных данных или инфраструктуре.
• Структурированное решение проблем: Применение критического мышления для разложения сложных, неоднозначных проблем. Отсеивайте шум, приоритизируйте то, что действительно важно, и сначала создавайте простые, эффективные решения.
• Кросс-функциональное исполнение: Тесное сотрудничество с командами инженеров, специалистов по данным и бизнеса. Четко сообщайте о сложных концепциях ML и согласовывайте цели, компромиссы и прогресс с заинтересованными сторонами.

Ожидаемые результаты

Первые 3 месяца

• Установление базового измерения охвата предложений по работе на рынке США, включая компании из списка NASDAQ-100
• Увеличение процента пользователей, успешно нашедших работу через платформу, на 50% за счет улучшений в логике подбора и релевантности вакансий

Первые 6 месяцев

• Расширение охвата вакансий на рынке США, достижение 80% охвата компаний из списка NASDAQ-100 и увеличение общего охвата на 30%
• Выпуск крупного обновления функции улучшения резюме
• Увеличение процента пользователей, успешно нашедших работу через нашу платформу, в 3 раза

12 месяцев

• Дальнейшее расширение охвата вакансий в США, достижение 50% увеличения охвата компаний из списка NASDAQ-100 по сравнению с базовым уровнем 6 месяцев
• Удвоение коэффициента успешного подбора, измеряемого как процент подобранных вакансий, одобренных пользователями как релевантные
• Улучшение коэффициента конверсии от отклика до предложения работы на 5