Middle+ SEO специалист
Интересная позиция для тех, кто хочет прокачаться в сложной нише iGaming. Проект крупный, что обещает масштабные задачи, однако отсутствие информации о зарплате и названии компании немного снижает привлекательность.
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
Работа в нише iGaming (беттинг) считается одной из самых сложных в SEO из-за высокой конкуренции и жестких ограничений поисковых систем. Требуется глубокое понимание технических аспектов и умение работать с серыми методами продвижения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Для позиции Middle+ SEO в Москве или удаленно в российском сегменте, зарплаты обычно начинаются от 150 000 рублей. В нише iGaming ставки часто выше рыночных из-за сложности тематики.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
Middle+ SEO специалист
Грейд: Middle+
Стек: SEO, семантическое ядро, кластеризация запросов, технический аудит, Screaming Frog, Lighthouse, robots.txt, canonical
Мы развиваем один из крупнейших медиапроектов в нише беттинга и продолжаем усиливать команду. Ищем middle+ SEO специалиста для работы в высококонкурентной нише iGaming.
Откликнуться через Runello-бот ↓
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- SEO
- Screaming Frog
- Lighthouse
- Technical SEO Audit
- Semantic Core
- Clustering
Возможные вопросы на собеседовании
В iGaming ссылки играют ключевую роль. Вопрос проверяет умение работать с качеством ссылочной массы.
Какие стратегии линкбилдинга вы считаете наиболее эффективными для высококонкурентной ниши беттинга в текущих условиях?
Для крупных медиапроектов техническое состояние сайта критично для индексации.
Расскажите о вашем самом сложном техническом аудите: какие критические ошибки были найдены с помощью Screaming Frog и как они повлияли на ранжирование?
Проверка навыков работы с большими объемами данных.
Как вы подходите к кластеризации семантического ядра, если оно содержит десятки тысяч запросов? Какие инструменты используете для автоматизации?
Важно понимать, как кандидат оценивает эффективность своей работы.
На какие метрики в Lighthouse вы ориентируетесь в первую очередь при оптимизации Core Web Vitals для контентного проекта?
Проверка знаний о предотвращении дублирования контента.
В каких случаях вы предпочтете использование атрибута canonical вместо 301-редиректа, и как это влияет на краулинговый бюджет?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

