- Страна
- Россия
Product Manager — Overchat AI
Оценка ИИСильный проект в трендовой нише AI с уже сформированной базой пользователей. Привлекательные условия (компенсация налогов, гибкость, обучение), но необходимость работы в офисе может подойти не всем.
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 ИИПозиция требует сильных аналитических навыков (SQL, юнит-экономика) и подтвержденного опыта роста метрик в B2C, что повышает планку отбора. Высокий уровень английского и работа в офисе также являются фильтрующими факторами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемые условия для Middle/Senior Product Manager в Санкт-Петербурге соответствуют рыночным ожиданиям для продуктовых компаний высокого уровня, особенно с учетом компенсации налогов и бонусов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Вакансия: Product Manager — Overchat AI
Компания: Boiler Lab
Формат работы: полная занятость, офис
Локация: Санкт-Петербург
Уровень: Middle/Senior
Английский: B2+
Всем привет!
В Boiler Lab ищем Product Manager в Overchat AI.
Overchat AI — продукт, который объединяет современные AI-модели для работы с текстом, изображениями и видео в одном интерфейсе на Web, iOS и Android. За первый год продукт вырос с нуля до 400 000 активных пользователей в месяц.
Сейчас ищем человека, который возьмёт на себя рост ключевых продуктовых метрик и выручки.
*🔸*Что мы ждём от тебя:
– Опыт работы в продуктовых ролях от 3 лет, желательно в B2C-продуктах с подпиской или встроенными покупками
– Кейсы с конкретными цифрами: какую метрику взяли, до какого значения довели, какие решения сработали, а какие — нет
– Умение самостоятельно работать с данными: SQL или продуктовая аналитика
– Понимание юнит-экономики: CAC, LTV, окупаемость когорты
*🔸*Желательно:
– Опыт работы с AI-продуктами или SaaS
– Опыт работы с retention-механиками и монетизацией
– Опыт работы в стартапах и международных командах
*🔸*Чем предстоит заниматься:
– Отвечать за удержание и доход: retention D7/D30, конверсию в оплату и отток платящих пользователей
– Анализировать воронку, когорты и записи сессий, проводить кастдевы и находить точки потери пользователей
– Запускать новые фичи и отслеживать их влияние на ключевые продуктовые показатели
– Улучшать онбординг, paywall, TTV, триггерные коммуникации и сценарии возврата пользователей
– Формулировать и проверять продуктовые гипотезы: определять ожидаемый эффект в цифрах, сроки и критерии успеха до старта
*🔸*Что мы готовы предложить:
– Работу в офисе в Санкт-Петербурге
– Гибкое начало рабочего дня
– Оформление как самозанятый или ИП с компенсацией налогов
– Выплаты в криптовалюте или на рублёвый счёт
– 28 дней оплачиваемого отпуска
– 100% оплату больничных
– Компенсацию курсов, семинаров и профессиональной литературы
– Индивидуальный план развития после испытательного срока
– 7 дополнительных праздничных дней в году вместо привязки к производственному календарю РФ
– Возможность напрямую влиять на развитие быстрорастущего AI-продукта с аудиторией 400 000 активных пользователей в месяц
*🔸*Как откликнуться:
Пиши в лс Откликнуться — присылай резюме и пару слов о метриках, которые тебе удалось вырастить.
Будем рады познакомиться!
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Product Analytics
- Unit Economics
- B2C
- SaaS
- Retention
- Monetization
- Customer Development
- A/B Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка ключевого навыка управления доходами в B2C-продукте.
Расскажите о самом успешном кейсе оптимизации Paywall: какие гипотезы проверяли и как изменилась конверсия в оплату?
Оценка способности кандидата работать с данными самостоятельно.
С какими инструментами продуктовой аналитики вы работали и какие сложные SQL-запросы вам приходилось писать для анализа когорт?
Проверка понимания специфики AI-продуктов.
Как, по вашему мнению, можно сократить Time-to-Value (TTV) в интерфейсе, объединяющем несколько AI-моделей?
Оценка навыков работы с удержанием пользователей.
Какие механики Retention D7/D30 вы считаете наиболее эффективными для мобильных приложений с подписочной моделью?
Проверка умения приоритизировать задачи в условиях стартапа.
Как вы приоритизируете бэклог, если перед вами стоят задачи по улучшению онбординга и внедрению новой AI-фичи одновременно?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
