Специалист по внедрению ИИ и автоматизации бизнес-процессов
Описание
Мебельная фабрика Сильва производит корпусную и мягкую мебель. Работаем давно, процессы живые: производство, склады, продажи, документы, заявки, переписка с клиентами и дилерами. Часть этой работы до сих пор делается руками, хотя её уже можно упростить. Мы ищем специалиста, который соединяет бизнес и искусственный интеллект: находит процессы, которые можно ускорить, удешевить и сделать надёжнее с помощью ИИ, проектирует решения и доводит их до промышленной эксплуатации. Это не роль «человека, который пишет промпты». Это роль владельца результата: от анализа процесса и экономики эффекта до внедрения, обучения команд и контроля качества моделей и автоматизаций.Ключевые задачи: Предлагать простые решения: помощник для сотрудников, разбор документов, черновики писем и ответов, сортировка обращений, поиск по внутренним правилам и каталогам. Если идея сработала — доводить её до нормальной рабочей схемы, а не оставлять «поигрались и забыли». Считать, что изменилось после внедрения: сколько времени экономим, меньше ли ошибок, быстрее ли закрываются задачи. Разбирать, как сейчас устроена работа в отделах и на производстве, и находить места, где много однотипных действий. Выявлять и приоритизировать бизнес-процессы для автоматизации с помощью ИИ (по эффекту, риску, трудоёмкости и готовности данных). Описывать as-is / to-be процессы, точки принятия решений, источники данных, SLA и критерии успеха. Проектировать и внедрять ИИ-решения: чат-боты и ассистенты сотрудников, классификация и извлечение данных из документов, маршрутизация обращений, генерация черновиков, контроль качества, прогнозирование, RAG-системы. Собирать прототипы (PoC) за дни/недели, затем переводить успешные пилоты в устойчивые продакшен-процессы. Требования: Практический опыт внедрения ИИ в рабочие процессы компании, а не только эксперименты «для себя». Уверенное владение современными LLM и инструментами: OpenAI / Anthropic / Google / open-source модели; понимание сильных и слабых сторон моделей. Опыт построения RAG: сбор и очистка корпоративных знаний, чанкинг, эмбеддинги, векторные базы, оценка релевантности. Умение проектировать промпты, системные инструкции, tool-calling / function calling и мультиагентные сценарии. Понимание автоматизации процессов: BPMN или аналог, RPA, интеграции через API, webhooks, очереди, low-code (n8n, Make, Zapier, Power Automate и аналоги). Базовые инженерные навыки: Python или TypeScript/JavaScript, работа с API, JSON, SQL, Git. Умеете объяснить идею обычным языком руководителю цеха, менеджеру и сотруднику, который никогда не работал с ИИ. Опыт оценки качества ИИ-решений: метрики точности, hallucination rate, latency, cost per task, A/B-тесты, человеческая оценка. Умение разговаривать с бизнесом: собирать требования, считать эффект, защищать приоритеты, управлять ожиданиями. Понимание рисков: конфиденциальность, персональные данные, интеллектуальное имущество, bias, устойчивость к jailbreak и утечкам контекста.Личные качества: Системное мышление: видит процесс целиком, а не отдельный чат-бот. Практичность: предпочитает рабочий пилот красивой концепции. Аккуратность с данными и ответственностью модели перед бизнесом. Коммуникация без «магии ИИ»: умеет объяснить, что решение делает, чего не делает и где нужен человек. Самостоятельность и умение вести несколько инициатив параллельно.Что мы предлагаем: Реальное влияние на операционную модель компании, а не «пет-проекты». Бюджет на модели, инструменты и эксперименты. Доступ к процессам и владельцам функций, а не работа в вакууме. Возможность собрать внутреннюю платформу ИИ-автоматизации и стандарты внедрения. По деньгам ориентируемся на рынок. Конкретный уровень обсудим по опыту и по тому, что уже получалось внедрять.