FlyAgency

FlyAgency is a digital agency operating in the influencer and adult marketing space, primarily targeting the U.S. market. As the company moves into a stage of structured scaling, the sales team is expanding.

The role is also suitable for candidates without prior sales experience. The key requirements are confident English, ability to handle multiple tasks, and readiness to learn. Full training and structured onboarding are provided.

Responsibilities

• Communicate with potential clients and present agency services
• Work with incoming leads and guide them through the sales funnel
• Manage several conversations and tasks simultaneously
• Learn internal sales processes, products, and market specifics
• Collaborate with the team to achieve performance targets
•  

Requirements

• English level B2 or higher (confident written communication)
• Strong communication skills and attention to detail
• Ability to multitask in a fast-paced environment
• Willingness to learn and develop professionally
• Responsible and results-oriented mindset

Previous sales experience is an advantage but not mandatory.

Work Format

• Fully remote
• Night shifts
• Structured onboarding and clear internal processes
• Performance-focused culture without micromanagement

We Offer

• Opportunity to start a career in sales with training provided
• Work in a growing international company
• Career progression based on performance and skill development
• 20 paid vacation days per year
• 5 paid sick leave days
• High-tempo environment focused on ownership and measurable results

We’re a fast-growing digital agency working in the influencer and adult marketing space, primarily focused on the U.S. market. As we enter a new phase of structured growth, we’re expanding our sales team and looking for motivated people ready to grow with us.

We’re open to candidates with no prior sales experience — what matters most to us is strong English, the ability to multitask, and the willingness to learn. We provide full training and ongoing support.
 

🛠 What you’ll be doing

• Communicating with potential clients and presenting our services
• Working with leads and guiding them through the sales process
• Managing multiple tasks and conversations simultaneously
• Learning our products, market, and internal sales processes
• Collaborating with the team to achieve performance goals
   

👤 What we’re looking for

• English level B2 or higher (confident written communication)
• Strong communication skills and attention to detail
• Ability to multitask in a fast-paced environment
• Willingness to learn and grow professionally
• Responsible, results-oriented mindset

👉 Previous sales experience is a plus, but not required — we are ready to train you from scratch.
 

🌙 Work format

• Fully remote
• Night shifts
• Clear processes, structured onboarding, and support during training
• No micromanagement — we value ownership and outcomes
   

🎁 What we offer

• Opportunity to start a sales career with no prior experience
• Work in a fast-growing international company
• Career growth as your skills develop
• 20 paid vacation days per year
• 5 paid sick days
• A dynamic environment focused on speed, responsibility, and results

Position: Technical Project Manager (Parsing & Data Filtering Infrastructure)
Location: Remote

Про компанію:
Ми займаємось лідогенерацією в різних нішах, з фокусом на Instagram growth. Наша мета - побудувати in-house систему парсингу та фільтрації, щоб підвищити якість аудиторії та масштаб без втрат ефективності.

Обов’язки:

• Формування та управління командою (визначення ролей, стеку технологій, відбір інженерів)
• Побудова end-to-end системи: парсинг, фільтрація, дедуплікація, стабільна видача таргетів
• Визначення оптимальних фільтрів для балансу якості та масштабу
• Запуск MVP протягом 2 тижнів і подальша оптимізація системи
• Особиста відповідальність за якість таргетів, масштаб і стабільність роботи

Вимоги:

• Практичний досвід роботи з парсингом та фільтрацією великих баз даних
• Досвід у high-load інфраструктурах, performance/growth проектах
• Вміння проектувати рішення самостійно і приймати архітектурні рішення
• Hands-on mindset: швидкий запуск MVP, робота з неповною інформацією
• 3+ роки досвіду у data / parsing / scraping, high-load інфраструктурах
• Бізнес-орієнтованість: фокус на результат, а не на процес

Контекст проєкту

Ми побудували acquisition-систему під Instagram-воронку: масово підписуємося на цільову аудиторію, щоб користувачі бачили сповіщення, заходили в профіль і рухались по воронці.
Проєкт швидко росте і ми розширюємося. 

What you’ll do:

• Швидкий пошук і відбір кандидатів на sales / chat sales позиції
• Побудова воронки рекрутингу з нуля
• Активний сорсинг 
• Проведення первинних скринінгів
• Тісна комунікація з фаундерами / менеджментом
• Масовий найм у стислі терміни

What we’re looking for:

• Досвід у рекрутингу (бажано sales / support / chat positions)
• Вміння швидко знаходити кандидатів
• Досвід масового або швидкого найму — великий плюс
• Самостійність, ініціативність, результат-орієнтованість
• Розуміння специфіки чат-продажів або готовність швидко в неї зануритись

We offer:

• Роботу зі стартапом, що швидко масштабується
• Можливість реально впливати на побудову команди
• Гнучкий формат співпраці (фултайм / парттайм / проєктно)
• Конкурентну оплату + бонуси за результат
• Довгострокову співпрацю при успішному старті

Hiring process:
Швидкий — без зайвої бюрократії 😉

 

Контекст проєкту

Ми побудували acquisition-систему під Instagram-воронку: масово підписуємося на цільову аудиторію, щоб користувачі бачили сповіщення, заходили в профіль і рухались по воронці. Критична точка цієї системи — таргети (Instagram IDs).

Якщо таргети “брудні” (не те гео/мова, багато ботів, дублікати, старі або неактивні акаунти) — падає конверсія і ефективність, і масштабування стає нестабільним.

Тому ми будуємо якісний data-layer для таргетів: стандарти якості, автоматичний контроль партій, дедуп, versioning, сегментація, і поступовий перехід ключових процесів в in-house.

Як ми організовуємо команду

Ми розділяємо цю зону на дві ролі:

1) Data Engineer — data quality + пайплайни + storage + автоматизація

Твоя зона — зробити так, щоб дані були чисті, контрольовані, відтворювані і готові до масштабування.

2) Data Analyst — тести/конверсія/метрики

Аналітик буде постійно тестувати різні конфіги фільтрів і джерел, рахувати конверсію та давати тобі фідбек.

Кого ми шукаємо (Data Engineer — data quality & pipelines)

Сильний Data Engineer, який любить порядок у даних і вміє будувати системи, де:

• є quality rules,
• є автоматична перевірка партій,
• є історія: що купили → як відфільтрували → що отримали на виході,
• є контроль дублікатів / freshness / сегментів,
• і все це працює стабільно на мільйонних обсягах.

Це роль не про “порахувати конверсію” (це буде робити аналітик), а про інженерну якість і масштабованість data-процесів.

Технічні навички (must have)

• Python: скрипти, ETL, обробка великих файлів/партій, автоматизація QA.
• SQL: витяги, перевірки, контроль якості, побудова таблиць/мартів.
• Досвід із data workflows: дедуп, versioning, “single source of truth”, інкременти, контроль помилок.
• Розуміння storage/архітектури під великі обсяги (з файлів → до Postgres/BigQuery або іншого DWH).
• Практичний підхід до data cleaning: правила, пороги, red flags, автоматичні “pass/fail”.

Плюсами будуть:

• досвід з парсингом
• будь-який досвід з ML/AI для класифікації/фільтрації (бот/не бот, мова, підозрілі патерни).

Soft skills

• Самостійність: “прийшов → розібрався → стандартизував → автоматизував → задеплоїв → підтримує”.
• Уміння працювати в хаосі і швидко робити з нього систему.
• Вміння комунікувати з аналітиком: брати результати тестів і переводити їх у зміни правил/пайплайнів.

За що ти будеш відповідати (end-to-end, але в межах Data Engineering)

1) Data quality стандарт і правила

• Зафіксувати, що таке якісний таргет: must-have / nice-to-have / red flags.

• Описати acceptance criteria для партій і фільтрів.

  Результат: у нас є один стандарт, який можна версіонувати й повторювати.

2) Автоматичний QA партій

• Скрипти/процедури: дедуп, freshness, базові сигнали бот-ності, перевірки формату.

• Автоматичне рішення “прийняти/відхилити/попросити заміну”.

  Результат: ми не “віримо постачальнику”, ми перевіряємо і контролюємо.

3) Storage + versioning + історія результатів

• Побудувати структуру: source → batch → filter_version → output сегменти.

• Зберігати історію, щоб можна було швидко відповісти: “чому зараз гірше / що змінилось”.

  Результат: дані не губляться, не дублюються, і зрозуміло, що дає результат.

4) Ключові фільтри та “змінні” якості аудиторії

• Визначати ключові фільтри, які реально впливають на якість аудиторії (гео/мова/активність/патерни/сигнали бот-ності тощо).
• Формалізувати “змінні” (features/signals) і правила, за якими будується фільтрація: пороги, пріоритети, комбінації правил, винятки.

• Підтримувати ці правила як версіоновану систему: оновлення → перевірка → деплой.

  Результат: фільтрація працює не “на око”, а як керована система правил, яку можна швидко змінювати і масштабувати.

5) Перехід критичних частин в in-house

• Там, де це дає контроль якості / швидкість / економіку: фільтрація, нормалізація, дедуп, частково парсинг.

  Результат: менше залежності від підрядників, більше стабільності.

Як виглядає взаємодія з Data Analyst (щоб було прозоро)

Аналітик:

• запускає A/B тести фільтрів/джерел,
• рахує конверсію і дає висновки,
• формує рекомендації “який фільтр/джерело краще”.

Ти:

• береш ці рекомендації,
• переводиш у зміни правил/пайплайнів/QA,
• робиш rollout/rollback,
• і забезпечуєш стабільність.

Якщо ти читаєш це і думаєш: “Нарешті нормальна задача — навести порядок у даних, зробити стандарти й автоматичний контроль, і побудувати систему, яка витримує масштаб” — пиши. Ми не шукаємо “спокійного підтримувальника існуючого процесу”. Ми будуємо data-фундамент, який прямо впливає на масштаб і гроші.