Копоративный тренер (ИИ)

ВАКАНСИЯ КОРПОРАТИВНЫЙ ТРЕНЕР (ПРОФИЛЬ ИИ)

Вам предстоит разрабатывать и проводить обучающие программы для руководителей среднего и высшего звена, а также ключевых специалистов компании (включая ДЗО).

Ваша профильная специализация – разработка учебных материалов и проведение программ по практическому применению технологий искусственного интеллекта в операционной деятельности. Это определяет фокус задач (60–70 % рабочего времени). Однако мы работаем как единая команда экспертов, поэтому помимо профильных программ вы будете участвовать в фасилитации стратегических сессий, проведении командообразующих мероприятий (тимбилдингов) и отдельных тренингах по управленческим навыкам для менеджмента компании. Это позволяет сохранять широту кругозора и обмениваться лучшими практиками внутри команды обучения.

Задачи:

• Разрабатывать и проводить тренинги, воркшопы, хакатоны для руководителей и ключевых специалистов по внедрению ИИ в их процессы.
• Выявлять участки, где ИИ может дать операционную эффективность, и строить учебные сценарии под эти точки.
• Совместно с IT и аналитикой создавать пилотные проекты, по итогам обучения внедрять ИИ-решения в подразделениях.
• Оценивать экономический эффект от обучения.
• Фасилитация стратегических и проектных сессий;
• Проведение командообразующих мероприятий;
• Проведение отдельных тренингов по управленческим навыкам.

Образование:

• Высшее профильное образование: управление персоналом, HR-менеджмент, педагогика или иная специальность, непосредственно связанная с развитием человеческого капитала.
• Дополнительное образование / сертификация по ИИ — преимущество.

Опыт работы:

• Общий стаж в корпоративном обучении / развитии персонала — не менее 4 лет.

Профессиональные знания и навыки:

• Глубокое понимание педагогического дизайна, моделей разработки обучения (ADDIE, SAM), цикла Колба.
• Владение моделью оценки эффективности Д. Киркпатрика и умение применять её на практике.
• Опыт разработки и проведения очных и онлайн-тренингов, воркшопов, фасилитации стратегических сессий.
• Навык выявления бизнес-разрывов через интервью, анализ данных, опросы.
• Умение адаптировать программы под различные категории слушателей (от линейных руководителей до топ-менеджмента) и под специфику ДЗО.
• Понимание возможностей современных ИИ-решений в бизнес-контексте: генеративные модели (на уровне пользователя и проектирования сценариев). прогнозная аналитика, чат-боты, рекомендательные системы.
• Опыт обучения сотрудников работе с внутренними и внешними ИИ-продуктами (например, умные ассистенты, голосовые помощники, системы автоматизации отчётности).
• Умение переводить технические возможности ИИ на язык бизнес-задач и создавать практические кейсы из реальной деятельности компании.
• Аналитические способности.

Владение инструментами:

• MS PowerPoint, Figma — уверенное владение для создания презентационных материалов.
• Системы дистанционного обучения (LMS) — опыт работы, администрирования, загрузки курсов.
• Платформы для вебинаров (К.Толк, Я.Телемост) — проведение онлайн-занятий, использование интерактивных функций.
• Опыт практической работы с генеративными ИИ-платформами
• Навыки промпт-инжиниринга и адаптации ИИ-запросов под бизнес-сценарии.
• Базовое знание Excel для анализа данных эффективности.

Личностные качества и компетенции:

• Системное и стратегическое мышление.
• Отличные коммуникативные навыки, умение аргументировать и убеждать на уровне топ-менеджмента.
• Клиентоориентированность, умение слышать и переводить запросы бизнеса в учебные решения.
• Проактивность, готовность брать на себя ответственность за результат.
• Гибкость, устойчивость к неопределённости, способность работать в быстро меняющейся среде.
• Наставнический подход к коллегам, умение делиться экспертизой.

Ключевые KPI:

• Удовлетворённость участников (CSAT / NPS) не ниже 4,8 из 5.
• Доля слушателей, применивших полученные навыки в работе (усвоение знаний) — не менее 70% через 3 месяца.
• Соблюдение сроков разработки и проведения программ согласно годовому плану.
• Вклад в достижение бизнес-показателей подразделений-заказчиков (снижение текучести, рост производительности, сокращение времени адаптации и т.п.).
• Количество пилотных внедрений ИИ-инструментов после обучения.
• Рост уровня цифровых знаний руководителей.