Старший аналитик по маркетингу LatAm

Компания: Plurio by Elly Analytics Тип занятости: FULL_TIME Местоположение: Удаленно — Латинская Америка (LatAm) • Подотчетность: Руководителю отдела аналитики (будет определен) • Тип: Полная занятость

О Plurio

🚀 Мы создаем ИИ-агентов для performance-маркетинга. Plurio — это ИИ-агент для команд медиабаинга, управляющих бюджетами от $300 тыс. до $15 млн/месяц в 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%.

Plurio меняет подход медиабаинговых команд к работе:

• От ручного анализа дашбордов → к глубокому исследованию данных ИИ-агентом за минуты.
• От ручной корректировки бюджета → к предложению агентом оптимального распределения на уровне каналов, кампаний и групп объявлений.
• От ручного отключения / масштабирования / перезапуска креативов → к автономным действиям агентов на рекламных платформах на основе данных полного воронки.
• От принятия решений на основе интуиции → к оптимизации правил автоматизации агентами с использованием исторических данных и ML-моделей.

Наши агенты уже управляют рекламными расходами на сумму более $500 млн/год. С момента нашего публичного запуска в марте, наша клиентская база выросла в 4 раза за 10–12 недель. Наша цель — и миссия, которую мы будем строить вместе — это автономная фабрика привлечения пользователей, работающая в 10 раз эффективнее всего, что было раньше, и увеличивающая управляемые бюджеты до $30 млрд/год.

Роль

Мы создаем ИИ, который выполняет работу в performance-маркетинге. Для этого ИИ — и люди, управляющие им — нуждаются в прочной аналитической основе: точной атрибуции, сквозной видимости воронки и реальном понимании того, как деньги фактически перемещаются по Meta, Google и другим системам. Эта основа — то, чем будет владеть эта роль.

Вы — человек, который может посмотреть на беспорядочные межканальные данные и сказать не "CTR упал", а "вот почему юнит-экономика не работает и что с этим делать". Вы понимаете атрибуцию изнутри — first touch vs last touch, многоканальные пути, пользовательские окна, оптимизацию на основе LTV для воронок, где покупка происходит не в первый день.

Но мы не нанимаем классического аналитика, живущего в электронных таблицах. 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 рабочих процессов, запросов и автоматизаций, которые устраняют рутинную работу — так что ваше время будет уходить на принятие решений, а не на подготовительную работу с данными. Вы пишете SQL как на родном языке и учите ИИ-агента писать его для вас и проверять его работу.

Задачи

• Атрибуция и измерение маркетинга: Отвечать за то, как мы моделируем атрибуцию и измеряем эффективность по всем каналам — first/last/multi-touch, пользовательские окна, межканальные пути, логику на основе LTV для сложных воронок. Сделать цифры достоверными и объяснимыми.
• Межканальный анализ и анализ воронки: Объединить платные медиа, поведение на сайте, CRM и внутренние данные о доходах в единое сквозное представление. Диагностировать, где есть утечки в воронке и почему юнит-экономика работает или не работает.
• Аналитика платных каналов (Meta & Google): Понимать эти платформы как оператор: как ведет себя аукцион, где скрываются расходы, почему растет CPA, что на самом деле говорят вам данные.
• Рабочие процессы аналитики на основе ИИ: Создавать рабочие процессы, запросы и автоматизации, выполняющие основную работу — используя ИИ-агентов (Claude Code, Cursor, Codex) для генерации, рефакторинга и проверки SQL и анализа. Проектировать повторяемые конвейеры, а не разовые выборки.
• Дашборды и предоставление инсайтов: Создавать понятные, доступные дашборды и отчеты (класса Power BI / Looker / Tableau), которые делают инсайты доступными для команды и клиентов.
• Взаимодействие с продуктом: Ваши аналитические модели и логика атрибуции питают сам ИИ-агент. Сотрудничать с продуктовой командой, командой данных и инженерами, определяя, как выглядит "правильно".

Требования

• Отличное знание SQL. Это не подлежит обсуждению — вы свободно пишете сложные запросы, рассуждаете о моделях данных и можете отлаживать и оптимизировать то, что генерирует для вас ИИ-агент.
• Подтвержденный опыт в маркетинговой аналитике и маркетинге в целом — обязательно. Вы работали с атрибуцией, межканальной / сквозной аналитикой, а также с управлением и анализом Meta и Google Ads.
• Практический опыт работы с ИИ-кодинг-агентами — Claude Code, Cursor, Codex или аналогичными — и опыт создания рабочих процессов и автоматизаций с их помощью.
• Вы мыслите системно: повторяемые конвейеры и автоматизированный анализ, а не ручные разовые выборки.
• Владение системой контроля версий, особенно Git.
• Сильные коммуникативные навыки — вы преобразуете данные в решения, на основе которых могут действовать маркетологи или основатели.
• Профессиональный уровень владения английским языком (наши клиенты на рынке США) и надежное пересечение рабочих часов с США.

Будет плюсом

• Python для анализа и манипулирования данными помимо SQL.
• Опыт работы с dbt, современными хранилищами данных (BigQuery, Snowflake) или ETL/конвейерными работами.
• Практический опыт работы с инструментами веб-аналитики/измерений — GA4, GTM, серверный трекинг, согласие.
• Опыт работы в сегментах со сложными воронками и моделями на основе LTV (EdTech, FinTech, Consumer Apps, B2C SaaS, Healthcare, Home Services).

Красные флаги

• "Я делаю дашборды", без понимания маркетинга или лежащей в 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 рабочий процесс или автоматизацию.
• Теория маркетинговой аналитики без практического опыта работы с Meta / Google Ads.

Что вы можете ожидать

• Конкурентная компенсация — соответствующая опыту старшего аналитика по маркетингу.
• AI-first культура — вся компания работает в Cursor с премиальным командным доступом к ИИ-инструментам.
• Максимальное влияние — ваши модели формируют как результаты клиентов, так и сам ИИ-продукт.
• Удаленная работа — работайте из любой точки мира с надежным пересечением рабочих часов с США.

Процесс найма

1. Подача заявки — резюме + короткие ответы.
2. Вступительный звонок (отдел персонала и операций, ~30 мин).
3. Техническое интервью — углубленное изучение SQL, атрибуции в маркетинге и рабочих процессов ИИ-агентов.
4. Финальная беседа — оценка соответствия культуре и команде.
5. Оплачиваемый испытательный период — короткая реальная задача, оплачиваемая.
6. Предложение о работе.