Аналитик маркетплейсов

Мы не ищем ещё одного менеджера, который будет вручную открывать 15 кабинетов, копировать цифры в таблицу и к вечеру писать: «В целом всё стабильно».

Мы ищем человека, который поможет построить AI-систему управления агентством.

Сейчас Proxima ведёт 15 магазинов на Wildberries и Ozon. К концу года планируем вырасти до 25–30. Данные уже собраны, первые AI-инструменты работают, команда есть.

Нужен человек, который соединит данные, ИИ и реальные действия бизнеса.

Как выглядит твой рабочий день

Утром система показывает пять отклонений.

Два оказываются шумом. По трём ты находишь реальные причины: где-то заканчивается товар, где-то реклама начала сливать бюджет, где-то упала конверсия конкретного SKU.

До обеда задачи уже стоят у менеджеров в Plane.

После обеда ты улучшаешь правило, чтобы завтра система смогла обнаружить такую проблему быстрее или вообще без ручной проверки.

Ты не просто реагируешь на проблемы — ты помогаешь строить систему, которая с каждым месяцем становится умнее.

Что нужно делать

• Запускать готовые AI-сценарии по магазинам.

• Находить отклонения в продажах, рекламе, остатках и конверсии.

• Проверять, что ИИ не придумал выводы и правильно интерпретировал данные.

• Определять конкретный магазин, SKU и причину проблемы.

• Ставить понятные задачи менеджерам и ассистентам через Plane.

• Указывать действие, ответственного, срок и метрику проверки.

• Контролировать исполнение и эскалировать критические ситуации.

• Улучшать промпты, правила, отчёты и сценарии диагностики.

• Автоматизировать всё, что действительно помогает бизнесу.

• Искать новые способы экономить время команды и увеличивать прибыль проектов.

Не так:

«Нужно проверить рекламу».

А так:

«SKU 12345: CPC вырос на 37%, конверсия снизилась с 6,1% до 3,8%. Проверить ставки и позиции до 14:00. Результат оценить через 48 часов».

Кого мы ищем

Ты нам подойдёшь, если:

• работаешь с Wildberries или Ozon от 1–2 лет;

• понимаешь воронку от показов до выкупов;

• отличаешь ДРР от ACOS, выручку от прибыли, заказы от выкупов;

• уверенно работаешь в Excel или Google Sheets;

• умеешь искать причины, а не просто фиксировать падение показателей;

• используешь ChatGPT, Claude или другие AI-инструменты в работе;

• проверяешь ответы ИИ, а не принимаешь их на веру;

• можешь превратить анализ в конкретное действие;

• не ждёшь подробной инструкции на каждый шаг;

• хочешь расти на пересечении e-commerce, аналитики и AI.

Будет плюсом:

• опыт работы сразу с несколькими магазинами;

• MPStats, WB Analytics и другие сервисы аналитики;

• базовый SQL или Python;

• опыт автоматизации рабочих процессов;

• работа в Plane, Notion, Asana или аналогах.

Кому точно не к нам

• Ты любишь нейросети, но не любишь цифры.

• Хочешь только писать промпты.

• Ждёшь пошаговых инструкций для каждой задачи.

• Умеешь красиво анализировать, но не доводишь дело до результата.

• Считаешь, что ChatGPT всегда прав.

Что мы даём

• Доступ к 15 реальным магазинам, а не учебным кейсам.

• Готовые данные и AI-инструменты.

• ChatGPT, Claude, Codex и другие необходимые сервисы.

• Обучение SQL, Python и автоматизациям в процессе работы.

• Рабочее время на эксперименты.

• Наставничество напрямую от партнёра агентства.

• Возможность предлагать и внедрять собственные решения.

• Возможность собирать публичные кейсы для портфолио.

• Перспективу вырасти до AI Operations Lead и собрать свою команду.

У нас нормально:

• спорить с руководителем, если у тебя есть цифры;

• говорить «не знаю»;

• предлагать странные идеи;

• ошибаться в эксперименте и разбирать ошибку;

• писать коротко и без канцелярита;

• не изображать занятость;

• использовать ИИ в любой задаче, где это имеет смысл.

Условия

• Полностью удалённая работа.

• Полная занятость.

• Гибкий график.

• Все рабочие задачи и решения фиксируются в Plane.

• 90 000–120 000 ₽ на старте.

• Пересмотр дохода по результатам.

• Бонус за внедрённые автоматизации.

• Процент от роста операционной прибыли.

• Рост до 130 000–160 000 ₽ после подтверждения самостоятельности.

Как проходит отбор

1. Короткий звонок-знакомство.

2. Платное тестовое на обезличенных данных реального магазина.

3. Совместный разбор решения.

4. Знакомство с командой.

5. Оффер.

Качественно выполненное тестовое оплачиваем, даже если не сделаем оффер.

Как откликнуться

Не нужно писать письмо в стиле «ответственный, коммуникабельный, быстро обучаюсь».

Ответь на три вопроса:

1. Какую повторяющуюся задачу на маркетплейсах ты уже пытался автоматизировать?

2. Как бы ты искал причину падения заказов на 30%?

3. Как ты проверяешь, что вывод ChatGPT или Claude не является выдумкой?

Можно приложить таблицу, отчёт, промпт, скрипт, автоматизацию или любой пример, которым ты реально гордишься.