Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Таргетолог
Престижная работа с мировыми брендами и крупными бюджетами в специализированном агентстве. Высокий потенциал для профессионального роста, хотя уровень стресса может быть выше среднего из-за объемов.
Сложность вакансии
Работа предполагает управление значительными бюджетами (от $100k), что требует высокой ответственности и продвинутых навыков аналитики. Необходимо владение широким стеком инструментов, включая Meta и TikTok Ads.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для таргетологов, работающих с бюджетами от $100k в месяц, рыночные предложения обычно начинаются от 150 000 рублей и выше. В крупных агентствах также часто предусмотрены бонусы за KPI.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Orbis Digital уже сейчас
Присоединяйтесь к Orbis Digital и управляйте рекламными бюджетами мировых автобрендов — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Таргетолог
Стек: Meta Ads, TikTok Ads, Performance-маркетинг, Аналитика данных, Google Ads, Yandex Direct, Meta Blueprint
Таргетолог для работы с мировыми автомобильными брендами в digital-агентстве Orbis Digital. Работа с рекламными бюджетами от 100 000$ в месяц.
Откликнуться через Откликнуться ↓
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Data Analysis
- Performance Marketing
- Google Ads
- Meta Ads
- TikTok Ads
- Yandex Direct
- Meta Blueprint
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понять, как кандидат справляется с масштабированием без потери эффективности.
Расскажите о вашем опыте управления бюджетами от $100 000 в месяц: какие стратегии масштабирования вы использовали?
Проверка технических навыков работы с пикселями и событиями.
Как вы настраиваете сквозную аналитику для отслеживания пути клиента от клика до покупки автомобиля?
Автомобильная ниша имеет свои особенности в креативах и воронках.
Какие особенности в создании рекламных кампаний для автомобильных брендов вы можете выделить?
Проверка умения работать с данными.
Как вы проводите A/B тестирование креативов и гипотез при работе с большими объемами данных?
Проверка гибкости и знания альтернативных площадок.