JobHire.AI создает вертикального AI-агента, который автоматизирует поиск работы для профессионалов. Мы помогаем тысячам пользователей проходить собеседования, находя, адаптируя и подавая заявки на вакансии от их имени — в масштабах и с точностью. Мы прибыльны, быстро растем и сейчас входим в фазу глубокого совершенствования продукта и органического роста за счет исключительного пользовательского опыта и воспринимаемой ценности.
- ~35% ежемесячного роста; в топ-1% по темпам роста.
- Прибыль с первого дня.
- 40 человек в команде.
Инвесторы: Deel Ventures, Дэниел Гутенберг, Дэйв Вайзер, Маргулан Сейсембаев и другие основатели единорогов.
Миссия
JobHire.AI — это персональный AI-агент для непрерывного профессионального развития и счастья на работе.
О роли
Мы ищем высокоаналитичного и практичного старшего технического продуктового менеджера с глубокими знаниями в области машинного обучения и искусственного интеллекта, науки о данных и управления продуктом. Вы будете определять и создавать первоклассный движок поиска и подбора вакансий, который связывает пользователей с наиболее релевантными для них ролями в масштабах. Вы будете отвечать за стратегию, исследование и внедрение функций на базе AI, сосредотачиваясь на системах подбора, ранжирования и персонализации. Идеальный кандидат — это предприниматель с инженерным мышлением, способный быстро создавать прототипы, принимать решительные решения при неполных данных и неустанно добиваться измеримых результатов.
Ключевые обязанности
- Стратегия и владение продуктом: Определять видение, стратегию и дорожную карту AI/ML-функций продукта (JobHunt Engine). Полностью отвечать за жизненный цикл продукта от гипотезы до масштабного воздействия, сосредотачиваясь на бизнес-результатах, а не только на производительности модели.
- Лидерство в ML-продукте: Преобразовывать бизнес-проблемы в ML-гипотезы и решения. Работать бок о бок с инженерами ML и дата-сайентистами для определения требований к данным, оценочных рамок (evals, RAG, агенты), мониторинга моделей и процессов доставки.
- Валидация гипотез и эксперименты: Проектировать и проводить быстрые, прагматичные циклы валидации. Формулировать четкие гипотезы (Проблема → Механизм → Влияние → Метрика), выбирать правильный метод валидации (A/B тест, теневой режим, поэтапный запуск) и принимать решения на основе данных в условиях неопределенности. Быть изобретательным и эффективным при ограниченных данных или инфраструктуре.
- Структурированное решение проблем: Применять критическое мышление для разложения сложных, неоднозначных задач. Отсеивать шум, приоритизировать действительно важное и сначала создавать простые, эффективные решения.
- Межфункциональное выполнение: Тесно сотрудничать с командами инженерии, науки о данных и бизнеса. Четко объяснять сложные ML-концепции и согласовывать заинтересованные стороны по целям, компромиссам и прогрессу.
Ожидаемые результаты
Первые 3 месяца
- Установить базовые показатели покрытия вакансий на рынке США, включая компании из NASDAQ-100.
- Увеличить процент пользователей, успешно нашедших работу через платформу, на 50%, за счет улучшений логики подбора и релевантности вакансий.
Первые 6 месяцев
- Расширить покрытие вакансий на рынке США, достигнув до 80% покрытия компаний NASDAQ-100 и увеличив общее покрытие на 30%.
- Выпустить крупное обновление функции улучшения резюме.
- Увеличить в 3 раза процент пользователей, успешно нашедших работу через нашу платформу.
12 месяцев
- Дальнейшее расширение покрытия вакансий в США, достигнув 50%-го роста покрытия компаний NASDAQ-100 по сравнению с базой за 6 месяцев.
- Удвоить коэффициент успешного подбора, измеряемый как процент совпавших вакансий, одобренных пользователями как релевантные.
- Увеличить коэффициент конверсии от подачи заявки до предложения о работе на 50%, что напрямую влияет на основной бизнес-результат — успешное трудоустройство.
Требования
Обязательные требования
Технические знания и опыт в ML:
- Глубокое понимание основ ML/LLM (NLP, рекомендательные системы и др.).
- Практический опыт создания и масштабирования AI-функций (подбор, ранжирование, персонализация).
- Практические знания современных концепций AI/ML: оценочные рамки, RAG, агенты, мониторинг моделей.
- Умение определять потоки данных, метрики и рабочие процессы совместно с командами ML-инженеров.
- Опыт работы не менее 2 лет в роли Data Scientist, Data Analyst или ML Engineer.
Разработка продукта:
- Опыт работы не менее 5 лет в роли продуктового менеджера, предпочтительно в области с интенсивным использованием данных или ML (опыт в HRTech является большим плюсом).
- Подтвержденная способность формулировать и строго тестировать продуктовые/ML-гипотезы с использованием статистических методов (A/B тестирование, значимость, доверительные интервалы).
- Умение рассуждать о вероятностях, причинно-следственных связях и ограничениях данных для принятия обоснованных решений.
Мышление и подход:
- Предпринимательский и практический подход: установка «Давайте построим это». Способность быстро создавать прототипы и тестировать идеи без излишней инженерии. Комфортно работать «на скорую руку», чтобы быстро учиться.
- Ориентация на результат: отвечает за бизнес-результат, а не только за AI-модель. Прагматичен и готов упростить или отказаться от функций, которые не приносят эффекта.
- Успешная работа в условиях неопределенности: умеет ориентироваться в неопределенности, противоречивых результатах моделей и шумных данных. Структурированный мыслитель, который приносит ясность в сложные ситуации.
- Коммуникация: свободное владение английским и русским языками. Отличные навыки общения с техническими (инженеры, дата-сайентисты) и нетехническими заинтересованными сторонами.
Наш идеальный кандидат
Одновременно думает о бизнес-метриках и метриках качества модели. Обладает мышлением супер-инженера в сочетании с предпринимательским подходом «делать дело». Берет ответственность за конечный результат, а не только за AI-модель. Не влюбляется в технологию, а сосредоточен на решении проблемы. Его первая реакция на идею — «Давайте построим и протестируем это».
Мы держим процесс найма быстрым и простым
Звонок с HR. Собеседования с командой. Продуктовое задание. Проверка рекомендаций (с тремя предыдущими менеджерами).
Преимущества
- JobHire.AI — миссионерская, быстрорастущая и прибыльная компания.
- Уникальная возможность построить Job Hunt Engine, формируя будущее AI HRtech, карьер и жизни людей.
- Удаленная работа — баланс между работой и личной жизнью.
- Конкурентный пакет ($90-120k + акции).
- 38 дней отпуска и оплачиваемый больничный.
