Вакансии pari: работа в IT и digital

ИЩЕМ ТИММЕЙТА В КОМАНДУ УПРАВЛЕНИЯ ДОХОДАМИ

Здесь ты будешь отвечать за продуктовую, клиентскую и финансовую аналитику, находить точки роста и превращать их в понятные бизнес‑решения

В этой роли ты влияешь на решения команд продукта, маркетинга и финмодели именно через данные: от постановки вопросов до оценки эффекта на P&L

Мы ждем человека, который умеет находить работающие решения, а не двигаться по шаблонам.

В ЧЕМ ТВОЙ ВЫЗОВ?

• Погружаться в спортивный мир глазами беттора: на основе поведения пользователей в продукте, метрик и сегментов анализировать, что важно для клиентов на каждом этапе пути

• Переводить инсайты о мотивации и поведении игроков в продуктовые и коммуникационные решения, которые повышают удержание и монетизацию

• Развивать клиентскую, продуктовую и финансовую аналитику в логике запросов бизнеса: от постановки вопросов до формулировки решений и оценки эффекта

• Строить когортную аналитику и юнит‑экономику продукта, искать связи игровых поведенческих факторов (частота, глубина, тип ставок, отклонения от привычного паттерна) с ключевыми финансовыми метриками

• Проектировать и проверять гипотезы (в том числе через A/B‑тесты), помогать командам принимать продуктовые и финансовые решения на основе данных

• Находить зоны роста бизнеса через анализ данных, инициировать и поддерживать оптимизацию процессов (от отчетности и витрин данных до product discovery), чтобы решения принимались быстрее и с прогнозируемым эффектом на P&L.

ТРИ СОВПАДЕНИЯ — И НАМ ТОЧНО ПО ПУТИ:

• Тебе комфортно работать там, где не всё описано регламентами, и ты видишь возможность выстраивать процессы лучше, чем они были раньше

• Ты не ждёшь готовых задач — замечаешь возможности, формулируешь идеи и запускаешь изменения, потому что «просто работает» — не финальная точка

• Ты спокойно относишься к меняющимся приоритетам, быстро перестраиваешься и воспринимаешь это как шанс найти более сильное решение, а не останавливаться на хорошем результате.

КАКИЕ СКИЛЛЫ НАМ ВАЖНЫ:

• Глубоко понимаешь методологии анализа данных и статистики и самостоятельно применяешь их в продуктовых задачах — от постановки гипотез до принятия решений; будет плюсом опыт предиктивного моделирования и ML-подходов

• Уверенно и самостоятельно пишешь сложный SQL и используешь Python для аналитики, автоматизации отчетов и экспериментов

• Имеешь опыт работы с большими объемами и разнородными источниками данных, умеешь наводить порядок в хаосе схем, витрин и логов

• Владеешь инструментами визуализации данных (Tableau / Power BI / DataLens или аналоги) и умеешь собирать дашборды, по которым реально принимают решения; знание Tableau будет плюсом

• Обладаешь высоким уровнем критического мышления и сильными коммуникативными навыками: умеешь проверять выводы, задавать неудобные вопросы к данным и объяснять сложные аналитические концепции простым языком

• Умеешь работать в связке с продуктом и бизнес‑командами, а решения принимать командно.

ЧТО ДАЛЬШЕ, ЕСЛИ СЛУЧИЛСЯ МЭТЧ?

• Звонок с рекрутером
• Интервью с руководителем
• Финальная встреча в офисе
• СБ и офер.

Задачи: 

• Описывать основные и альтернативные пользовательские сценарии, ставить задачи в разработку с критериями приемки 
• Вести бэклог вместе с командой: декомпозиция, приоритизация, контроль сроков, зависимостей и рисков
• Координировать бизнес, разработку, дизайн, QA и аналитику, держать прозрачный статус по задачам 
• Сопровождать изменения от постановки до релиза и проверки результата после запуска
• Собирать обратную связь и инициировать доработки 
• Анализировать метрики и воронки, искать точки потерь, формулировать гипотезы 
• Вместе с руководителем и аналитиками готовить A/B-тесты и оценивать их влияние 

Нам важно: 

• Практический опыт участия в развитии веб-продукта и работы с разработчиками 
• Опыт постановки задач, согласования требований, контроля реализации и запуска 
• Понимание SDLC: от требований через разработку и тестирование к релизу 
• Понимание основ веб-разработки: frontend/backend, API, базы данных 
• Основы любого языка программирования: можешь разобраться в логике простого фрагмента кода 
• Понимание продуктовых метрик: конверсия, воронки, retention, engagement 
• Основы A/B-тестирования: гипотеза, группы, целевые метрики, выборка, значимость 
• Уверенный Excel: формулы, сводные таблицы, функции поиска, проверка данных 

Будет плюсом: 

• SQL, опыт с веб- и событийной аналитикой 
• Опыт с программами лояльности или игровыми механиками 

Что предлагаем: 

• Путь от отдельных задач до самостоятельного ведения части продукта 
• Сильную кросс-функциональную команду и сложные продуктовые кейсы 
• Гибридный формат 
• Расширенный ДМС со стоматологией и страхование жизни с первого дня 
• Программы поддержки ментального здоровья 
• Курсы, тренинги и компенсацию изучения английского 
• Компенсацию хобби, корпоративные скидки 
•  Выезды, спортивные и волонтерские активности

ИЩЕМ ТИММЕЙТА В КОМАНДУ УПРАВЛЕНИЯ ДОХОДАМИ

Здесь делают не «AI ради AI», а решения, которые реально входят в ежедневную работу команд. Ты будешь собирать LLM-приложения и агентские сценарии для юристов, финансов, маркетинга, CRM и корпоративных функций — от первой гипотезы до production и регулярного использования

Это роль для инженера, которому интересно не обучать новые модели с нуля, а заставлять готовые LLM работать внутри бизнеса: подключать инструменты и данные, строить RAG и agentic-flow, интегрироваться с внутренними системами и превращать сложный процесс в работающий продукт

С тебя — сильная backend-база, скорость экспериментов и готовность самому разобраться в бизнес-задаче, с нас — пространство, где можно быстро проверять идеи, собирать PoC, запускать их на реальных пользователях и масштабировать только то, что доказало эффект.

В ЧЕМ ТВОЙ ВЫЗОВ?

• Разрабатывать LLM-приложения и агентские сценарии для внутренних команд: маркетинга, финансов, юристов, CRM и других функций
• Интегрировать готовые AI-продукты в операционные процессы и доводить их до ежедневного использования сотрудниками
• Проектировать взаимодействие LLM с инструментами и внутренними данными через tool calling, MCP, RAG, embeddings и векторный поиск
• Интегрировать AI-решения с внутренними системами и сервисами по API: 1С, корпоративными хранилищами, BI и другими источниками
• Развивать LLM-шлюз: подключать несколько моделей и провайдеров, настраивать маршрутизацию, виртуальные ключи, лимиты, бюджеты и guardrails.
• Быстро собирать proof of concept, чтобы за несколько дней проверить техническую и продуктовую гипотезу, а не месяцами полировать решение до первого запуска
• Развивать внутренний AI-чат и подключать к нему скиллы и агентские сценарии для разных команд и процессов
• Строить систему оценки качества: переводить субъективное «работает хорошо» в измеримые критерии и сравнивать модели по качеству, скорости и стоимости
• Настраивать мониторинг AI-сценариев и отслеживать качество после запуска
• Проводить пилоты с замером эффекта, масштабировать решения, которые подтвердили ценность, и поддерживать их после выхода в production

• Работать напрямую с владельцами бизнес-процессов, разработкой, ИБ и юристами — без длинной цепочки посредников между проблемой и техническим решением.

ТРИ СОВПАДЕНИЯ — И НАМ ТОЧНО ПО ПУТИ:

• Ты уже доводил LLM-решения до production и реального использования: ассистенты, RAG, агентские сценарии, tool calling или интеграции с бизнес-процессами. Ты можешь глубоко разложить, как была устроена система, за что отвечал сам и какой эффект решение дало пользователям или бизнесу
• У тебя сильная backend-база, и LLM для тебя — часть полноценной инженерной системы. Ты уверенно работаешь с Python, понимаешь API, очереди, БД, Docker, system design и умеешь собирать вокруг моделей устойчивую архитектуру с RAG, vector search, агентскими flow и LLM gateway
• Ты не будешь неделями проектировать идеальную архитектуру до первого запуска. Ты сам разберешь бизнес-процесс, быстро соберешь рабочий вариант, проверишь его на реальном сценарии, поймешь, что дает эффект, и доведешь решение до production.

КАКИЕ СКИЛЛЫ НАМ ВАЖНЫ:

• Есть от 3 лет коммерческого опыта backend-разработки на любом языке и минимум год практической работы с Python
• Есть production-опыт с LLM-приложениями: RAG, AI-ассистентами, агентами или другими сценариями, которыми реально пользовались сотрудники или клиенты
• Понимаешь устройство современных LLM-систем: context management, tool/function calling, structured output, embeddings, RAG и agentic-flow
• Работал с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками для построения агентских сценариев
• Есть опыт интеграции LLM в существующие системы и работы с внешними и внутренними API
• Понимаешь, как устроены LLM-шлюзы типа LiteLLM или аналогов: маршрутизация между провайдерами, виртуальные ключи, лимиты и контроль потребления
• Уверенно ориентируешься в system design: API, очереди, хранилища, кэширование и интеграционные паттерны
• Работал с SQL и базами данных
• Используешь Git, Docker и backend-фреймворки вроде FastAPI или аналогичных
• Есть опыт работы с очередями сообщений: RabbitMQ, Kafka или аналогами
• Работал с векторным поиском и векторными БД: Qdrant или аналогичными решениями
• Умеешь самостоятельно разобраться в бизнес-процессе, предложить технический вариант решения и довести его до production
• Есть опыт проектов среднего или высокого уровня сложности с реальными пользователями и production-нагрузкой.

ЧТО ДАЛЬШЕ, ЕСЛИ СЛУЧИЛСЯ МЭТЧ?

• Звонок с рекрутером
• Интервью с руководителем
• Финальная встреча в офисе
• СБ и офер.

ИЩЕМ ТИММЕЙТА В КОМАНДУ УПРАВЛЕНИЯ ДОХОДАМИ

Здесь ты будешь работать с основными клиентскими продуктами PARI: вебом, мобильным приложением и околопродуктовыми решениями. В фокусе — продуктовые метрики, пользовательские воронки, A/B-тесты, CJM и поиск причин, почему продукт ведет себя именно так

Это роль для аналитика, которому интересно не просто строить отчеты, а разбираться в сложных продуктовых сигналах: первым замечать просадки, находить аномалии, проверять гипотезы и доводить расследование до понятного вывода для продукта и бизнеса

С тебя — системность, критическое мышление и готовность самостоятельно доходить до причин изменений в данных. С нас — сложные и уникальные задачи, технологичный подход к бизнесу, свобода инициативы и возможность видеть, как твои выводы превращаются в продуктовые решения и метрики.

В ЧЕМ ТВОЙ ВЫЗОВ?

• Проводить аналитические исследования, искать новые точки роста и активно предлагать улучшения для продукта
• Ежедневно отслеживать ключевые продуктовые метрики и показатели эффективности: не ждать запроса, а самостоятельно замечать просадки, аномалии и изменения в поведении пользователей
• Разбираться в причинах изменений: не просто фиксировать падение метрики, а понимать, что именно изменилось, с какой частью продукта это связано и какой вывод можно сделать на данных
• Анализировать пользовательские воронки: регистрацию, верификацию, восстановление пароля, авторизацию, платежные механики, геймификацию, пользовательские сессии и другие части клиентского пути
• Развивать систему продуктовых метрик: проектировать и поддерживать иерархию метрик, определять ключевые драйверы роста и помогать команде видеть связи между разными уровнями показателей
• Оценивать потенциал новых фичей и анализировать, как продуктовые изменения влияют на ключевые бизнес-метрики
• Проводить A/B-тестирование продуктовых и бизнес-фичей: участвовать в дизайне экспериментов, анализировать результаты, интерпретировать выводы и быть гарантом валидного проведения тестов
• Работать с методологическими задачами: повышать чувствительность экспериментов, искать прокси-метрики, работать с выборками и учитывать влияние тяжелых пользователей на результаты
• Оцифровывать и анализировать CJM: смотреть, как пользователь проходит путь внутри продукта, где возникают точки отвалов и какие зоны можно оптимизировать
• Участвовать в развитии более системного мониторинга продукта: детектора аномалий, иерархии метрик и подходов к поиску причин просадок
• Взаимодействовать с продуктовыми командами, технической аналитикой и другими стейкхолдерами: задавать правильные вопросы, собирать контекст и помогать принимать решения на основе данных.

ТРИ СОВПАДЕНИЯ — И НАМ ТОЧНО ПО ПУТИ:

• Ты продуктовый аналитик, которому интересно работать не только с отчетами и дашбордами, а с живым продуктом, сложными пользовательскими сценариями и задачами, где каждый кейс требует отдельного расследования
• Тебе комфортна динамичная среда, где часть сигналов нужно замечать самостоятельно. Здесь важно не ждать идеально сформулированную задачу, а увидеть отклонение, взять его в работу, проверить гипотезы и довести анализ до аргументированного вывода
• Ты не торопишься с ответами. Тебе важно перепроверить данные, показать логику вывода, объяснить сложные аналитические вещи неспециалистам и защищать позицию через цифры.

Какие скилы нам важны:

• У тебя есть опыт работы продуктовым аналитиком от 2–3 лет, желательно в высоконагруженных цифровых продуктах: betting/gambling, e-commerce, fintech, gaming или смежных сферах
• Ты уверенно владеешь SQL: подзапросы, оконные функции, сложные join и самостоятельная работа с данными
• Умеешь использовать Python для анализа и автоматизации: Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn, Plotly или аналогичные библиотеки
• У тебя есть опыт A/B-тестирования: дизайн экспериментов, анализ, интерпретация результатов, работа со статистическими критериями и повышение чувствительности метрик
• Понимаешь продуктовые метрики, unit-экономику и умеешь связывать изменения в продукте с бизнес-результатом
• Знаешь математическую статистику на уровне, достаточном для продуктовой аналитики, и умеешь применять ее для решения реальных задач бизнеса
• Умеешь самостоятельно декомпозировать бизнес-задачу и находить решение через данные
• Умеешь анализировать пользовательские воронки, CJM и поведение пользователей в вебе и мобильном приложении
• Умеешь строить партнерские отношения со стейкхолдерами, управлять ожиданиями и понятно объяснять сложные аналитические концепции неспециалистам
• Умеешь четко доносить мысли, аргументировать выводы и отстаивать свою точку зрения на данных.

Что дальше, если случился мэтч?

• Звонок с рекрутером
• Интервью с руководителем
• Финальная встреча в офисе
• СБ и офер.