О компании
Higgsfield AI — самая быстрорастущая generative AI компания в истории, вышедшая на $1B годовой выручки (ARR), с 30M+ пользователей по всему миру, 6M+ генераций в день, обслуживающая 390 из Fortune 500 брендов. Компания строит продукты на передовом крае AI-powered видео-креатива и инструментов нового поколения. Присоединиться к Higgsfield значит стать частью high-impact команды, формирующей будущее AI-native опыта.
Задачи
•Владеть метрикой authorization rate полностью: по странам, эмитентам, BIN, бренду карты и типу финансирования, точке цены плана, первому платежу vs renewal, и способу оплаты.
•Построить и поддерживать таксономию отказов (decline taxonomy) — что означает каждый decline код, какие восстановимы, какие терминальны, и какие вызваны нами, а не контрагентом.
•Измерять на правильной единице: инвойс, успешный на третьей попытке — это успех, а не две неудачи и успех; неправильная трактовка заставляла команды оптимизировать неверную метрику.
•Разделять soft declines, которые можно восстановить, от hard declines, которые нельзя, и оцифровать размер восстановимого пула.
•Владеть блендированной take rate и её декомпозицией: interchange, scheme fees, markup процессора, cross-border и конвертация валют, диспуты, фиксированные компоненты за транзакцию. Находить, где реально сидит стоимость — средние значения её скрывают, стоимость концентрируется по коридорам, типу карты и признаку domestic/не domestic.
•Строить доказательную базу для коммерческих переговоров с процессором и поддерживать её актуальность для повторного использования.
•Оценивать кейс для новых rails рынок за рынком: какая доля локальной коммерции проходит через них, сколько стоит текущая производительность карт, что реально можно вернуть.
•Моделировать схемы merchant-of-record и local-acquiring против альтернативы собственных юрлиц, честно — включая комиссию за эту привилегию.
•Проектировать и читать эксперименты, подтверждающие гипотезы, совместно с командой продуктовой аналитики. Новый способ оплаты — это A/B тест, а не запуск.
•Владеть стратегией retry и dunning как измеримой системой: когда повторять попытку, как часто, через какой rail, когда остановиться.
•Количественно разделять involuntary и voluntary churn. В счёте отмен они выглядят одинаково, но требуют совершенно разных решений.
•Отслеживать состояние сохранённых credentials — network tokens, покрытие card-account-updater, истекающие карты — потому что в subscription-бизнесе это тихая утечка выручки.
•Владеть показателями dispute и chargeback rate относительно порогов платёжных сетей, корректно учитывая лаг — диспуты приходят через недели после платежа, и денаминатор того же периода недооценивает показатель.
•Сверять данные процессора с revenue ledger и объяснять расхождения, а не "затыкать" их.
•Работать с antifraud-командой там, где диспуты являются злоупотреблением, а не подлинным недовольством.
•SQL и Python на сырых данных процессора и billing в BigQuery. В компании активно используется AI — находчивость важнее синтаксиса.
•Партнёрство с Finance (учёт цифр), Product (checkout и paywall), Engineering (billing-интеграция) и командой процессора напрямую.
Требования
•2+ года опыта в payments analytics, payment operations, billing или risk в merchant, PSP, acquirer или fintech-компании. Это domain-роль — общий опыт аналитики без payments недостаточно быстро переносится.
•Свободное владение механикой: authorization vs capture vs settlement, decline коды, 3DS и SCA, network tokens и account updater, interchange и scheme fees, chargeback lifecycle, MCC, BIN, cross-border и DCC.
•Сильный SQL, без посторонней помощи. Большая часть работы — это соединение сессий, intents, charges, invoices, refunds по неидеальным ключам и правильное определение знаменателя.
•Python на рабочем уровне для анализа.
•Привычка проверять единицу измерения перед указанием показателя — per attempt, per invoice, per user, per session — это четыре разных числа, и только одно из них отвечает на поставленный вопрос.
•Понимание subscription billing: renewals, proration, изменения планов, failed payments, dunning, involuntary churn.
•Коммерческое чутьё: умение построить и защитить кейс для rail или ставки перед вендором, для которого это основная работа.
•Чёткий письменный и устный английский, уровень B2+.
Будет плюсом
•Опыт payment operations или payments analytics в consumer subscription, marketplace или gaming компании.
•Аналитики из PSP, acquirer, orchestration-платформ или card networks.
•Billing / revenue operations аналитики, которые отвечали за dunning и involuntary churn.
•Risk или chargeback аналитики, перешедшие в сторону acceptance.
Условия
•Конкурентная зарплата в USD.
•Equity: участие в программе опционов компании.
•Офисная роль в Алматы, Казахстан.
•Поддержка при релокации (перелёт + временное жильё).
•Плоская структура, высокая автономия, быстрый карьерный рост.
