Специалист по внедрению ИИ и автоматизации бизнес-процессов — Сильва

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.

• 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.