Проводить интервью с руководителями, владельцами процессов и сотрудниками.
Выявлять повторяющиеся, трудоемкие и информационно насыщенные операции, которые могут быть автоматизированы с помощью ИИ.
Формировать и вести реестр потенциальных ИИ-инициатив.
Оценивать ожидаемый эффект, сложность реализации, стоимость, сроки, риски и доступность необходимых данных.
Приоритизировать инициативы по соотношению эффекта, сложности и риска.
Описывать текущие и целевые процессы, пользовательские сценарии и критерии успешности.
Создание и внедрение ИИ-решений
Создавать прототипы и MVP с использованием современных ИИ-инструментов, API и low-code/no-code платформ.
Разрабатывать и настраивать ИИ-ассистентов и агентов для работы с документами, корпоративными знаниями, обращениями, аналитикой и другими рутинными операциями.
Настраивать промпты, базы знаний, RAG-сценарии, инструменты агентов и правила обработки результатов.
Определять точки, в которых требуется проверка или участие человека.
Совместно с ДИТ формировать требования к интеграциям, данным, доступам, архитектуре, журналированию и сопровождению.
Организовывать тестирование качества, безопасности, устойчивости и экономической эффективности решений.
Проводить пилотную эксплуатацию с реальными пользователями.
Готовить успешные пилоты к масштабированию и передаче в промышленную эксплуатацию.
При необходимости формировать технические и функциональные требования для внутренних разработчиков или подрядчиков.
Консультирование и обучение сотрудников
Консультировать сотрудников и руководителей по применению ИИ в повседневной работе.
Проводить демонстрации, практические обучающие сессии и внутренние консультации.
Разрабатывать инструкции, шаблоны промптов, методические материалы и библиотеку лучших практик.
Формировать сообщество активных пользователей ИИ внутри компании.
Собирать обратную связь и совершенствовать внедренные решения.
Повышать осведомленность сотрудников об ограничениях ИИ, рисках ошибок, конфиденциальности и некорректного использования данных.
Требования:
Высшее образование или сопоставимый практический опыт в ИТ, аналитике, продуктовом менеджменте, инженерии, экономике или управлении.
Не менее трех лет опыта в цифровых продуктах, автоматизации, бизнес-анализе, консалтинге или ИТ-проектах.
Не менее 2-х лет практической работы с генеративным ИИ.
Опыт запуска не менее двух-трех прикладных ИИ-решений или пилотов с понятной бизнес-задачей.
Понимание принципов работы LLM, RAG, embeddings, function/tool calling и ИИ-агентов.
Понимание ограничений моделей, причин галлюцинаций и способов проверки качества результатов.
Практический опыт работы с API и инструментами автоматизации или интеграции.
Способность самостоятельно собрать прототип и предметно взаимодействовать с разработчиками.
Владение продуктовыми методами: discovery, интервью с пользователями, проверка гипотез, MVP, приоритизация и продуктовые метрики.
Навыки бизнес-анализа и описания требований.
Опыт управления проектами и взаимодействия с несколькими заинтересованными сторонами.
Понимание основ защиты данных, разграничения доступа и безопасной работы с корпоративной информацией.
Умение объяснять технические вопросы понятным бизнес-языком.
Опыт проведения презентаций, демонстраций или обучения пользователей.
Самостоятельность, системность и ориентация на измеримый результат.