Собеседование на AI PM в Belka Games

Почему Belka Games — особенный работодатель для AI PM

Belka Games — международная мобильная игровая студия, известная казуальными free-to-play хитами Clockmaker, Solitaire Cruise, Funky Bay. Аудитория — десятки миллионов установок преимущественно в США, Западной Европе, Бразилии. Это значит, что у AI PM здесь два контекста одновременно: казуальная мобильная экономика с её жёсткой математикой ROAS/LTV/payback и глобальный продукт, требующий локализации, культурного fit и работы с прайсингом в десятках регионов.

AI PM в Belka работает на стыке casual mobile gaming и generative AI: динамические офферы и персонализация магазина, прогноз LTV/churn, AI-генерация креативов для UA-кампаний (баннеры, видео-превью), генеративный контент в игре (диалоги, описания, ивенты), LLM-саппорт для глобального коммьюнити. Главный челлендж — каждая AI-фича должна окупаться против UA-стоимости установки.

Стек: классические ML-модели (CatBoost, XGBoost) для скоринга LTV и churn, генеративные модели (Stable Diffusion, FLUX, LLM-API) для креативов, A/B-инфраструктура с поддержкой контрфактуального LTV, ClickHouse для аналитики, маркетинговые атрибуции (AppsFlyer, Adjust).

Актуальные вакансии — на hh.ru и сайте Belka Games.

Этапы собеседования

Цикл — 4-5 этапов, 2-3 недели. Часть этапов — на английском, готовься заранее.

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Рекрутер проверяет AI-фокус, базовое ML, опыт в мобильном F2P (большой плюс) и английский. Готовь питч на 90 секунд: какие AI-фичи запускал в мобильных играх, какие метрики двигал, насколько глубоко влезал в монетизацию.

2. AI / ML grounding (45-60 минут)

С ведущим PM или ML-лидом, обычно на английском. Темы: метрики классификации/регрессии для LTV и churn, generative AI (как работает diffusion, что такое style consistency для брендового арта), constraints мобильных платформ (in-app review для генеративного контента, политики магазинов). На LLM-блоке спросят про hallucinations в саппорте и стоимость генерации креативов в масштабе.

Подготовка: LLM-фичи, ML для PM.

3. Product кейс с AI-фичей (90 минут)

Дают кейс «спроектируй AI monetization для F2P». Жди вопросов про аудиторию (whales vs payers vs free), JTBD (хочу прогресс / хочу не платить много), UX (как офферы появляются, насколько агрессивно), риски (over-monetization бьёт по retention; жалобы в Apple/Google), метрики (ARPDAU, conversion-to-payer, retention D7/D30, ROAS UA-кампаний), MVP (с какого региона/сегмента раскатываем). Сильные кандидаты сразу видят trade-off между ARPDAU и retention: слишком жёсткие офферы выжимают краткосрочный доход и убивают LTV.

Подготовка: Prompt engineering, RAG и context.

4. Metrics / experimentation (45 минут)

Секция про эксперименты в мобильной F2P. Спросят, как мерить LTV в A/B с учётом долгого payback (90+ дней); как использовать predictive LTV-модели для ранней оценки; как избегать contamination между группами в социальных играх. Готовь evaluation для generative AI: human-rating креативов, online CTR в UA, retention эффект от персонализированных ассетов.

Подготовка: AI-метрики и evaluation.

5. Поведенческое (45 минут)

STAR на английском. Расскажи про конфликт с UA-командой, факап с релизом, спор о монетизации. В Belka сильная UA-машина и команда монетизации — у них своя экспертиза, нужно уметь договариваться без перетягивания каната.

Особенности по командам

Monetization AI. Динамические офферы, прайсинг по сегментам, персонализация магазина, прогноз ARPPU. Работает в плотной связке с экономистами игр и UA-командой. Подойдёт PM из мобильного F2P или e-commerce с фокусом на LTV.

Generative content. AI-генерация креативов для UA-кампаний, in-game баннеров, описаний, ивентов. Самая «горячая» команда в R&D-смысле — переписывает UA-конвейер за счёт автогенерации. Подойдёт PM с опытом в creative production или сильным интересом к generative AI.

Ad personalization. Подбор рекламных интеграций (rewarded video, interstitials) под профиль игрока, прогноз ad-conversion. Тесно работает с моноподой бизнес-моделью (часть выручки — от рекламы). Подойдёт PM с adtech-бэкграундом.

Churn AI. Прогноз ухода игрока, retention-кампании, win-back через push и email. Тесно работает с CRM и продактом core-loop. Подойдёт PM с retention/lifecycle-marketing опытом.

Support AI. LLM-саппорт для глобального коммьюнити (английский, испанский, португальский, немецкий). Классификация тикетов, авто-ответы по типовым кейсам, генерация драфтов для модераторов. Подойдёт PM с интересом к customer success в международном масштабе.

Что Belka Games ценит в AI PM

AI понимание. Слабый: «возьмём готовое». Сильный: «для генерации брендовых креативов — fine-tuned diffusion на нашем стиле, для оптимизации офферов — contextual bandit с LTV-прокси».

Casual mobile context. Знание метрик F2P: ARPDAU, conversion-to-payer, retention D1/D7/D30, ROAS, payback period. Слабый: «увеличим выручку». Сильный: «повысим ARPDAU на 8% без падения retention D30 ниже 22%».

Generative AI fluency. Базовое понимание diffusion, LoRA, fine-tuning, style transfer, control nets. Слабый: «возьмём DALL-E». Сильный: «fine-tune SDXL с LoRA на стиле Clockmaker, продукция в 100x дешевле против ручной отрисовки».

Business metrics. Не «accuracy LTV-модели», а «прирост ROAS на 12% в UA, экономия 220k usd в месяц на креативах, retention эффект +4 pp на D7». Привязывай AI к money.

Английский. Обязательно. Команда международная, кейсы на английском, документы на английском. Минимум upper-intermediate с продуктовой лексикой.

Как готовиться: план

За 4-6 недель до планируемого собеса:

1. Неделя 1 — ML базовые. Метрики, базовые модели, propensity-скоринг. ML для PM.
2. Неделя 2 — LLM + generative. Diffusion-модели, fine-tuning, LoRA, control nets, LLM-фичи. Параллельно — прорешай вопросы по Python, ML и SQL в Карьернике: 1500+ задач с разбивкой по темам, по 10-15 минут в день закрывают пробелы перед собесом. LLM-фичи.
3. Неделя 3 — Prompt + RAG. Prompt engineering, RAG.
4. Неделя 4 — Cost / latency. Считай стоимость генерации тысяч креативов, сравни с ручным конвейером. AI cost и latency.
5. Неделя 5 — Mocks + behavioral + английский. Mock-кейс по monetization на английском.
6. Неделя 6 — Polish. Перечитай свежие статьи по generative для геймдева, погугли новости Belka.

Частые ошибки

«Добавим chatbot» без бизнес-кейса. Слабо: «AI-бот будет отвечать». Сильно: «у нас 50k тикетов в неделю, 70% — типовые по progress/payments; LLM закроет 60%, сэкономит 12 модераторов, FRT с 8 часов до 5 минут».

Игнор hallucinations. Слабый: «модерируем потом». Сильный: «для генеративных квестов — review перед публикацией; для саппорта — RAG из game docs, эскалация на человека при low confidence».

Без mobile gaming. Если не знаешь, что такое ROAS, payback, ARPDAU — на кейсе провалишься. Изучи базу: book of Eric Seufert, статьи GameAnalytics, deconstructor of fun.

Без generative AI. Слабый: «возьмём готовое API». Сильный: «fine-tune diffusion на нашем стиле даёт consistency, без него — креативы выглядят как stock».

Слабый английский. Belka — global. Минимум B2/upper-intermediate, лучше близкий к свободному. Готовь product-вокабуляр.

Связанные темы

• Собеседование на AI PM
• LLM-фичи в продукте
• Prompt engineering
• RAG и context
• AI-метрики и evaluation
• AI cost и latency

FAQ

Удалёнка в Belka Games для AI PM?

Часто полная удалёнка, международная команда работает в распределённом формате. Офис — Минск/Лимасол, но не критичен.

Зарплатные вилки 2026?

Middle AI PM: 400-560k. Senior: 560-800k. В международных контрактах — возможна валютная вилка.

Английский нужен?

Да, обязательно. Команда международная, документы и кейсы — на английском.

Сколько этапов?

4-5 этапов, 2-3 недели от первого скрининга до оффера.

Это официальная информация?

Этапы основаны на публичных источниках и опыте кандидатов. Уточняйте у рекрутера — команды и грейды могут менять процесс.