Менеджер по развитию

Что тебе нужно будет делать:

• проводить исследования производственных процессов производства с целью выявления применимости ИИ;
• вести базу ИИ-инициатив: стадия проработки, статус согласования, эффект, ожидания от модели, показатели качества данных;
• проводить идентификацию кейсов использования (use cases), где возможна автоматизация, оптимизация или повышение качества за счёт интеллектуальных технологий;
• формализовать требований для проектной команды (включая описание бизнес-процесса, целевые KPI, ограничения);
• взаимодействовать с экспертами ИТ, Data Science и производственными подразделениями для генерации и валидации технически реализуемых идей;
• описывать бизнес-проблемы и предложенного ИИ-решения: цель, предпосылки, доступные данные, ключевые метрики успеха;
• проводить сбор исходных данных о текущем процессе (as-is): параметры, отклонения, проблемные точки, экономические потери;
• формировать целевой образ (to-be) с применением ИИ-инструментов: какие решения сможет принимать система, какие процессы автоматизируются;
• проводить оценку сроков и объёма пилотного проекта, затрат на разработку/внедрение/интеграцию;
• принимать участие в защите инициатив перед топ-менеджментом.

Мы ожидаем, что ты:

• имеешь опыт работы в промышленном производстве от 3 лет;
• имеешь опыт подготовки бизнес-кейсов, обоснований эффективности ИТ/цифровых инициатив;
• имеешь навыки коммуникации с техническими и бизнес-командами;
• умеешь формулировать и оценивать бизнес-кейс: выгоды, стоимость, риски, KPI, окупаемость (ROI, IRR — на базовом уровне);
• понимаешь жизненный цикл инициативы: от идеи до реализации и оценки эффекта;
• знаешь принципы оценки эффективности проектов и инициатив в промышленности;
• знаешь основы проектного управления: стадии, роли, контроль вех, эскалация рисков;
• - владеешь инструментами анализа и презентации информации: MS Excel, PowerPoint;
• знаешь основы BPMN или других методов бизнес-моделирования;
• имеешь базовое представление об agile или stage-gate-подходах в управлении цифровыми инициативами.
  
  Будет плюсом:
• знание кейсов применения ML/AI и CV в промышленности;
• знание ограничений и рисков применимости ML: качество данных, переобучение, интерпретируемость моделей и др.;
• базовое понимание роли Data Scientist, MLOps, бизнес-аналитика в команде.

Ты получишь:

• стабильность, на которую можем опираться.Официальное оформление в аккредитованной IT-компании, «белая» зарплата и ежегодная индексация, льготная ипотека и отсрочка от армии;
• рост без потолка. Оплачиваем курсы, тренинги и сертификации, отправляем на конференции и форумы. Поддерживаем во всём, что помогает расти;
• гибкий формат работы. Удалёнка или офис. Вы сами выбираете формат, в котором чувствуете себя продуктивнее — для нас важен результат, а не часы за столом;
• прозрачная мотивация. Ежеквартальные или годовые премии за результат — индивидуальный и командный;
• здоровье в приоритете.ДМС со стоматологией + доплата по больничному от 50 до 100 %;
• опции для родителей. Финансовая помощь при рождении ребёнка и 100 % оплата отпуска по беременности и родам;
• допы, которые радуют.Корпоративная мобильная связь, а ещё — скидки от наших партнёров: на технику, спорт, еду, обучение и не только. Маленькие бонусы, которые делают будни приятнее;
• атмосфера, которая заряжает. У нас не боятся пробовать новое, идеи обсуждаются на равных, а не спускаются сверху. Жёстких иерархий нет — есть свобода предлагать, менять процессы и влиять на то, что и как вы делаете.