Консультант по внедрению AI

Ориентир по рынку≈ 250 000 – 400 000 ₽наш грубый ориентир по 191 вакансии этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🔄 ГибридSeniorПолная занятостьКорпорация

≈ 250 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Наша компания

Ищем человека, который будет помогать командам банка запускать проекты с генеративным ИИ. Роль на стыке аккаунт-менеджмента, продукта, проектного управления и технического прототипирования.

Чем предстоит заниматься

● Работать с внутренними заказчиками: собирать запросы, уточнять задачи, помогать понять, где ИИ действительно может быть полезен

● Переводить идеи из формата «хотим виртуального помощника-агента в понятные гипотезы, требования и план работ

● Проводить интервью, разбирать бизнес-процессы, описывать пользовательские сценарии

● Оценивать пользу AI-решений: экономия времени, снижение ручной работы, повышение качества, ускорение процессов

● Вести проекты от идеи до пилота и запуска: сроки, статусы, риски, договорённости, коммуникации

● Синхронизировать бизнес, IT, ML/AI-команды, безопасность, юристов и другие подразделения

● Сопровождать клиента после запуска: собирать обратную связь, смотреть метрики, предлагать доработки

Наши требования

Высшее техническое образование

Бэкграунд в качестве технического специалиста в команде разработки от 2-х лет

Общий опыт работы в ит - от 6 лет

Опыт работы в финтех, еком

Нужен человек с уверенной технической экспертизой в LLM/GenAI

Не обязательно быть промышленным ML-инженером или backend-разработчиком, но важно понимать, как устроены современные решения на базе больших языковых моделей: промптинг, RAG, работа с контекстом, векторный поиск, API-интеграции, оценка качества ответов, ограничения моделей, галлюцинации, безопасность данных

Кандидат должен уметь не только обсуждать AI-идеи с бизнесом, но и переводить их в понятную техническую постановку для IT, ML/AI-команд, архитекторов, безопасности и юристов

Собрать простой прототип, демо или MVP с помощью внутренних AI-инструментов, vibe coding’а, API, no-code/low-code или простого кода. Цель — показать заказчику не презентацию про будущую пользу, а работающий сценарий, на котором можно быстро понять: есть ценность или нет