Product Manager для AI-продукта Boiler Lab

252K ₽–314K ₽/мес
Опубликовано 27.10.2026
оценка на руки

Что за роль

Overchat AI объединяет модели для работы с текстом, изображениями и видео в веб-приложении и мобильных приложениях. За первый год продукт вырос до 400 000 активных пользователей в месяц; роль сосредоточена на удержании пользователей и росте выручки.

Чем вы будете заниматься

  • Отвечать за D7/D30 retention, конверсию в оплату и отток платящих пользователей.
  • Анализировать воронки и когорты, записи сессий и результаты кастдевов.
  • Запускать функции и оценивать их влияние на ключевые показатели.
  • Улучшать онбординг, пейвол, TTV, триггерные коммуникации и сценарии возврата пользователей.
  • Формулировать гипотезы с ожидаемым эффектом, сроком проверки и критериями успеха.

Требования

  • От 3 лет опыта в продуктовых ролях; предпочтителен опыт в B2C-продуктах с подпиской или встроенными покупками.
  • Подтверждённые кейсы с цифрами и описанием результатов.
  • Умение самостоятельно работать с данными: SQL или инструменты продуктовой аналитики.
  • Понимание юнит-экономики, CAC, LTV и окупаемости когорты.
  • Английский язык на уровне B2 или выше.

Будет плюсом

  • Опыт с AI-продуктами или SaaS, удержанием и монетизацией.
  • Опыт работы в стартапах и международных командах.

Что мы предлагаем

  • Офис в Санкт-Петербурге и гибкое начало рабочего дня; удалённого формата нет.
  • Оформление как самозанятый или ИП; налоги компенсируют.
  • Выплаты в криптовалюте или на рублёвый счёт.
  • 28 дней оплачиваемого отпуска, полная оплата больничных и 7 дополнительных праздничных дней в году.
  • Компенсация курсов, семинаров и профессиональной литературы.
  • Индивидуальный план развития после испытательного срока.
Требования к языку
АнглийскийB2
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

→

Опытный менеджер продукта, который самостоятельно отвечает за метрики удержания и монетизации: умеет разбирать D7/D30, конверсию в оплату и отток платящих пользователей, а затем превращать выводы в приоритеты продукта.

→

Сильный аналитический подход: уверенно пишет запросы на SQL, анализирует когорты и воронки, оценивает CAC, LTV и юнит-экономику, чтобы выбирать эксперименты для веб- и мобильного ИИ-продукта.

→

Умеет сочетать количественные данные с качественными: сопоставляет аналитику и записи пользовательских сессий с результатами глубинных интервью, чтобы находить причины оттока и проверять гипотезы.

→

Комфортно работает в офисном режиме и в быстрорастущем продукте с сотнями тысяч активных пользователей: действует самостоятельно на старшем уровне, быстро запускает и оценивает изменения, влияющие на выручку и удержание.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Менеджер продукта ИИ-продукта (Сейчас)→Ведущий менеджер продукта по удержанию и монетизации (Через 1–2 года)→Директор по продукту или руководитель направления ИИ-продуктов (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка AI в России, 2026
$3,5 млрд
Годовой рост российского рынка AI
≈25%
Компании, внедряющие генеративный AI
≈20%
Инвестиции в российские AI-компании, 2024
≈$0,2 млрд

Навыки и требования

Обязательные
Product ManagementSQLProduct Analytics
Растущий спрос
Эксперименты и оценка качества AI-функций: A/B-тесты, offline- и online-метрики, контроль галлюцинацийAI-продуктовая аналитика: событийная схема, когортный анализ, атрибуция эффекта AI на retention и LTVМонетизация AI-продуктов: расчёт стоимости инференса, маржинальности и unit-экономики по сценариям использования
Снижающийся спрос
Продуктовые решения только на основе опросов и экспертных гипотез без проверки поведенческими даннымиФиксированные правила и ручная сегментация как основа персонализации вместо моделей и адаптивных рекомендаций

Тренды отрасли

AI-функции переходят из пилотов в продуктовые сценарии
Российский рынок AI растёт примерно на четверть в год, но внедрение генеративного AI в компаниях пока остаётся около 20%. Для продуктового менеджера это означает возможность выделиться не самим фактом добавления чат-бота, а доказанным влиянием функции на активацию, удержание и конверсию. Проверяйте эффект через контрольные группы и заранее заданные метрики качества.
Юнит-экономика AI становится частью продуктовых решений
Стоимость модели, токенов и инфраструктуры может заметно менять маржу при росте использования. Считайте себестоимость на успешный пользовательский сценарий, а не только на запрос, и сравнивайте её с приростом LTV и удержания. Для российского продукта также оценивайте доступность моделей и инфраструктуры у локальных поставщиков и риски зависимости от одного API.

Новости AI/Big Data

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев