Минск, улица Льва Толстого, 10
Метро: ВокзальнаяВ компании запускается направление по внедрению AI-решений в бизнес-процессы. Мы ищем человека, который объединит в себе продуктовое мышление, бизнес-анализ и управление проектами, при этом глубоко понимает специфику AI.
Роль охватывает полный цикл: от выявления болей до запуска решения. Специалист работает на стыке бизнеса и разработки — собирает требования, формирует видение, расставляет приоритеты и ставит задачи ML-команде.
Важно, чтобы каждое внедрение имело бизнес-обоснование: какой процесс меняем, какой эффект ожидаем и какие риски учитываем. Также регулярно предстоит выбирать между готовыми решениями и собственной разработкой - с пониманием влияния на скорость, стоимость и гибкость.
Обязанности:
Исследование
Проведение глубинных интервью с подразделениями компании (бухгалтерия, HR, финансы, логистика и т.д.)
Выявлять процессы, которые эффективно можно автоматизировать с помощью AI. Чтобы инициатива шла не только от бизнеса, но и от самого сотрудника
Сбор и структурирование требований
Формирование product vision и roadmap, ведение бэклога для внутренних AI-инициатив
Приоритизация инициатив совместно с бизнесом и командой разработки
Расчёт эффективности
ROI и метрики: time saved, error rate, conversion
Оценка качества AI-решений через LLM-as-a-Judge
Работа с метриками RAG-систем: Faithfulness, Answer Relevancy, Context Precision/Recall
Настройка observability: LangFuse, A/B тестирование промптов
Работа с командой разработки
Реализация прототипов и простых автоматизаций с помощью Claude Code, Cursor, n8n
Постановка задач ML-инженерам, написание четких технических ТЗ
Приемка решений по метрикам качества
Обучение и adoption
Разработка и проведение обучений для бизнес-подразделений
Разработка инструкций и видео-гайдов для подразделений
Требования:
Продуктовые и аналитические навыки
Опыт работы 3+ года в одной из областей: IT/цифровая трансформация, продуктовая разработка, бизнес-аналитика, консалтинг, data/AI-проекты
Опыт сбора требований, проведения кастдевов, работы с Jobs-to-be-Done
Расчет экономического эффекта: ROI, unit-экономика, операционные метрики
Технический минимум - AI/ML
Понимание как работают embeddings, векторизация, стратегии чанкинга
Знание принципов RAG: retrieval, hybrid search, reranking
Базовый опыт с векторными БД: Chroma, pgvector, Pinecone или аналоги
Знание метрик оценки RAG: Faithfulness, Answer Relevancy, Context Recall
Умение применять LLM-as-a-Judge и фреймворк RAGAS для оценки качества
Понимание ML-концепций: классификация, fine-tuning, агенты — на уровне грамотной постановки задач
Знакомство с prompt engineering: few-shot, chain-of-thought, structured output
Инструменты
Уверенный пользователь: Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code
Умение самостоятельно собрать простой RAG-прототип (LangChain, Claude API или аналоги)
Базовая автоматизация через n8n / Make
SQL на уровне самостоятельных выгрузок и проверки гипотез
Observability: LangFuse или LangSmith — настройка трейсинга и мониторинга
Soft skills
Коммуникация между бизнесом и разработкой — перевод с бизнес-языка на технический и обратно
Умение "продавать" изменения внутри, работа с сопротивлением
Фасилитация воркшопов и стратегических сессий
Самостоятельность и умение работать в условиях неопределенности — роль новая, готовых процессов нет