Growth Product Manager
Оценка ИИСильная позиция в быстрорастущем AI-домене с возможностью напрямую влиять на бизнес-показатели. Использование современного стека (AI-tools) и удаленный формат работы делают вакансию крайне привлекательной для опытных Growth-специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая планка ожиданий: требуется не только классический продакт-менеджмент, но и навыки «vibecoding» (сборка MVP руками), а также глубокая экспертиза в платном трафике и веб-воронках. Грейд Senior предполагает полную автономность и ответственность за финансовые метрики.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Senior Growth Product Manager в международном AI-стартапе рыночные вилки обычно начинаются от 5000 USD. Учитывая требования к 5+ годам опыта и ответственности за P&L воронок, компенсация может быть выше среднего по рынку.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🧑💻* Growth Product Manager Instories
*▪️*Компания Instories
*▪️*Домен #AI
*▪️*Грейд #Senior
*▪️*Формат #УдаленкаМир
В команду Growth открыта позиция для продакта, который умеет строить прибыльные веб-воронки и не боится высокого темпа. Здесь можно забустить направление с нуля, делать десятки экспериментов в квартал и видеть, как твои решения двигают реальные деньги.
Что ждем от тебя:
- Опыт работы с веб-воронками: строили, вели, добивались роста метрик;
- 5+ лет в роли Product Manager, из которых 2+ года в Growth в B2C-продукте, желательно в подписочной модели;
- Data-driven подход: думаете метриками, умеете спроектировать A/B-тест и самостоятельно посчитать юнит-экономику;
- Понимание экономики платного трафика (ROAS, CAC);
- Опыт vibecoding - собираете MVP и прототипы руками, не ждёте разработчиков;
- Английский от Intermediate.
Тебе предстоит:
- Владеть несколькими веб-воронками и отвечать за их ключевые метрики - CR, ARPU, LTV, ROAS, Revenue;
- Непрерывно тестировать экраны, офферы, цены и упаковку, запускать A/B-тесты и раскатывать победителей;
- Работать в плотной связке с командой UA: укреплять воронку так, чтобы перформанс-маркетинг мог масштабировать бюджет прибыльно;
- Самостоятельно собирать прототипы с помощью AI-инструментов и no-code решений;
- Управлять бэклогом и доводить фичи до релиза в сжатые сроки.
Стек: Claude, Cursor, Amplitude, AppsFlyer, Figma, Jira, Notion.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Growth Hacking
- A/B Testing
- Unit Economics
- ROAS
- CAC
- LTV
- Amplitude
- AppsFlyer
- Figma
- Claude
- Cursor
- No-code
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия делает упор на веб-воронки и платный трафик. Продакт должен понимать, как изменения в продукте влияют на эффективность закупки.
Расскажите о самом успешном кейсе оптимизации веб-воронки: какую гипотезу проверяли, как изменились ROAS и CR, и как это повлияло на масштабирование бюджета?
В описании упомянут 'vibecoding' и использование AI-инструментов. Работодатель ищет того, кто может быстро собрать прототип сам.
Какие no-code или AI-инструменты (например, Cursor, Claude) вы использовали для создания прототипов или MVP? Опишите процесс от идеи до работающего решения без участия разработчиков.
Для Growth-роли критически важно уметь работать с цифрами и статистикой.
Как вы подходите к проектированию A/B-тестов для подписочной модели? Как определяете длительность теста и какие метрики, помимо конверсии в покупку, считаете опережающими?
Роль подразумевает тесное взаимодействие с командой Performance Marketing.
Опишите ваш опыт взаимодействия с командой UA (User Acquisition). Как вы синхронизируете бэклог продукта с потребностями маркетинга для прибыльного масштабирования?
Работа в Growth — это всегда высокий темп и много неудачных экспериментов.
Как вы приоритизируете гипотезы в условиях ограниченного времени и что делаете, если серия из 5-10 экспериментов подряд не дала статистически значимого результата?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
