Senior Marketing Analyst (Americas)

Мы создаем ИИ-агентов для performance-маркетинга.

Plurio — это ИИ-агент для команд медиа-закупок, управляющих бюджетами от $300K–$15M в месяц на Google, Meta и TikTok. Он подключается к вашим внутренним данным и рекламным аккаунтам, автоматизирует анализ и оптимизацию, экономит 50% времени и повышает ROAS на 10–30%. Посмотрите демо за пять минут.

Plurio трансформирует работу команд медиа-закупок:

1. От ручного анализа дашбордов → к глубокому исследованию данных ИИ-агентом за минуты.
2. От ручной корректировки бюджета → к предложениям агента по оптимальному распределению на уровне каналов, кампаний и групп объявлений.
3. От ручного отключения / масштабирования / перезапуска креативов → к автономному выполнению этих действий агентами на рекламных платформах на основе полных данных воронки.
4. От решений, основанных на интуиции → к оптимизации правил автоматизации агентами с использованием исторических данных и ML-моделей.

Наши агенты уже управляют рекламными расходами на сумму более $500M в год (см. пример в команде UA с бюджетом $20M+/год). С момента нашего публичного запуска в марте, клиентская база выросла в 4 раза за 10–12 недель.

Наша цель — и миссия, которую мы бы строили вместе — это автономная фабрика привлечения пользователей, работающая в 10 раз эффективнее всего, что было раньше, с увеличением управляемых бюджетов до $30B в год.

Возьмите на себя ответственность за атрибуцию и измерение маркетинговых данных по каналам, а также развивайте навыки аналитики на основе ИИ, которые избавляют от рутинной работы, чтобы ваше время уходило на принятие решений.

Удаленная работа · Только Северная и Латинская Америка

Полный рабочий день

Роль

Мы создаем ИИ, который выполняет работу в сфере performance-маркетинга. Для этого ИИ — и люди, управляющие им — нуждаются в прочной аналитической основе: чистой атрибуции, сквозной видимости воронки и реальном понимании того, как деньги перемещаются через Meta, Google и остальной стек.

Эта основа — то, за что отвечает данная роль. Вы — человек, который может взглянуть на разрозненные межканальные данные и сказать не "CTR упал", а "вот почему юнит-экономика не работает и что с этим делать". Вы понимаете атрибуцию изнутри — первый клик vs последний клик, многоканальные пути, пользовательские окна, оптимизация на основе LTV для воронок, где покупка происходит не в первый день.

Но мы не нанимаем классического аналитика, живущего в таблицах Excel. Отраслевые аналитики тратят 60–70% времени на подготовку данных и только остальное на их анализ. Мы переворачиваем это. Вы будете использовать ИИ-агентов (Claude Code, Cursor, Codex) для создания навыков, запросов и автоматизаций, которые избавят от рутинной работы — чтобы ваше время уходило на принятие решений, а не на подготовку данных. Вы владеете SQL как родным языком и учите ИИ-агента писать его за вас и проверять его работу.

Если ответственность за маркетинговую аналитику + атрибуцию и создание аналитических навыков на основе ИИ звучит как ваша задача — читайте дальше.

Что вы будете курировать

Атрибуция и измерение маркетинга Курируйте модели атрибуции и измерение эффективности по каналам — первый/последний/многоканальный клик, пользовательские окна, межканальные пути, логика на основе LTV для сложных воронок. Сделайте цифры надежными и объяснимыми.

Межканальная и воронковая аналитика Объедините платный трафик, поведение на сайте, CRM и доходы из бэкенда в единое сквозное представление. Определите, где происходят утечки в воронке и почему юнит-экономика работает или не работает — на уровне бизнеса, а не только метрик.

Аналитика платных каналов (Meta и Google) Читайте эти платформы как оператор: как ведет себя аукцион, где скрываются расходы, почему растет CPA, что на самом деле говорят вам данные. Превратите это в решения по перераспределению и оптимизации.

Аналитические навыки на основе ИИ Создавайте навыки, запросы и автоматизации, которые выполняют основную работу — используя ИИ-агентов (Claude Code, Cursor, Codex) для генерации, рефакторинга и проверки SQL и аналитических данных. Проектируйте повторяемые конвейеры, а не одноразовые выборки. Вы в равной степени разработчик навыков и аналитик.

Дашборды и предоставление инсайтов Создавайте понятные, доступные дашборды и отчеты (класса Power BI / Looker / Tableau), которые делают инсайты доступными для команды и клиентов. Сочетайте обнаружение аномалий в реальном времени с разумными окнами оценки (7–14 дней), чтобы решения были основаны на сигнале, а не на шуме.

Работа с продуктом Ваши аналитические модели и логика атрибуции питают сам ИИ-агент. Партнерствуйте с продакт-менеджерами, дата-инженерами и разработчиками, определяя, что такое "правильно" — чтобы продукт анализировал маркетинг так, как это делал бы опытный аналитик.

Вы — подходящий кандидат, если

Требования:

• Отличное знание SQL. Это обязательно — вы свободно пишете сложные запросы, понимаете модели данных, можете отлаживать и оптимизировать то, что сгенерировал ИИ-агент.
• Подтвержденный опыт в маркетинговой аналитике и маркетинге в целом — обязательно. Вы работали с атрибуцией, межканальной / сквозной аналитикой и анализом Meta и Google Ads. Вы понимаете performance-маркетинг и веб-воронки изнутри, а не из курсов.
• Практический опыт работы с ИИ-агентами для кодирования — Claude Code, Cursor, Codex или аналогичными — и опыт создания навыков и автоматизаций с их помощью, а не простого общения с моделью.
• Вы мыслите системами: повторяемые конвейеры и автоматизированный анализ, а не ручные одноразовые выборки.
• Владение системами контроля версий — вы версионируете свои запросы, навыки и аналитику как инженер, а не в разрозненных файлах.
• Сильные коммуникативные навыки — вы переводите данные в решения, на которые может действовать маркетолог или основатель.
• Профессиональный уровень английского языка (наши клиенты на рынке США) и надежное совпадение рабочих часов с рабочими часами в США.
• Проживание в Северной или Латинской Америке — эта вакансия открыта только для кандидатов, проживающих в Северной или Латинской Америке.

⚡️ Будет плюсом:

• Python для анализа и манипулирования данными сверх SQL.
• Опыт работы с dbt, современными хранилищами данных (BigQuery, Snowflake) или ETL/конвейерной обработкой.
• Практический опыт работы с инструментами веб-аналитики / измерения — GA4, GTM, серверное отслеживание, согласие — и понимание того, где атрибуция реально ломается на продакшене.
• Опыт работы в сегментах с сложными воронками и моделями на основе LTV (EdTech, FinTech, Consumer Apps, B2C SaaS, Healthcare, Home Services).
• Опыт самостоятельного ведения проектов — вы берете проблему, доводите ее до результата и несете ответственность за него, с минимальным надзором.
• Публичные примеры, которые мы можем прочитать — SQL, дашборды, созданный вами навык агента, письменный анализ.

🚩 Тревожные звонки:

• "Я делаю дашборды", не понимая маркетинга или лежащей в его основе атрибуции.
• SQL только через drag-and-drop BI-инструмента — не умеет писать или отлаживать реальные запросы.
• Использует ИИ-агентов только как чат-бот, никогда не создавал с их помощью навык или автоматизацию.

Что вы можете ожидать

• Конкурентоспособная оплата — соответствующая опыту senior marketing-analyst; детали обсуждаются индивидуально.
• AI-first культура, по-настоящему — вся компания работает в Cursor с общим рабочим пространством и премиальным командным доступом к AI-инструментам. У вас будут лучшие агентные инструменты в индустрии и команда, которая ожидает от вас их использования.
• Максимальное влияние — ваши модели атрибуции и аналитика напрямую формируют как результаты клиентов, так и сам AI-продукт. Это не корпорация, где инсайты тонут в бюрократии.
• Удаленная работа — работайте из любой точки Северной или Латинской Америки с надежным совпадением рабочих часов с рабочим днем в США.

Процесс найма

1. Подача заявки — резюме + короткие ответы (см. ниже). Мы стремимся ответить в течение 48 часов.
2. Вводный звонок (People & Operations, ~30 мин) — обзор компании, ваш опыт, мотивация, логистика.
3. Техническое интервью — глубокое погружение в SQL, маркетинговую атрибуцию / межканальную аналитику и аналитику Meta / Google Ads на реальных сценариях; как вы будете создавать аналитический навык с помощью ИИ-агента.
4. Финальное собеседование — культура, способы работы, соответствие команде.
5. Оплачиваемый испытательный период — короткая реальная работа, оплачиваемая.
6. Предложение о работе — если мы подходим друг другу, мы согласуем условия и дату начала.