Описание
Специалист помогает превращать бизнес-задачи и идеи в понятные, реализуемые AI-решения и MVP, находить точки применения AI, прорабатывать концепции решений и формировать постановки для AI-разработчиков.
Задачи
•Погружаться в бизнес-задачи и выявлять возможности для применения AI
•Формировать и описывать концепцию AI-решения: что делать, для кого, какую проблему решать и какой результат получать
•Определять границы MVP и приоритизировать функциональность
•Описывать пользовательские сценарии и бизнес-логику работы AI-решения
•Формировать подробные требования и постановки для AI-разработчиков
•Определять необходимые данные, источники, интеграции и ограничения
•Совместно с разработчиками прорабатывать техническую реализуемость решений
•Участвовать в формировании критериев готовности и приёмки MVP
•Тестировать готовые решения с точки зрения бизнес-сценариев и пользовательского опыта
•Анализировать результаты MVP и формировать предложения по его дальнейшему развитию
•Следить за новыми AI-инструментами и подходами и оценивать возможность их применения в бизнесе
Требования
•Опыт работы продуктовым или бизнес-аналитиком, системным аналитиком, Product Owner или в смежной роли
•Умение переводить неструктурированную бизнес-задачу в понятные требования для разработки
•Опыт формирования MVP и декомпозиции продукта на функциональные блоки
•Понимание принципов работы современных AI/ML-решений и LLM
•Понимание подходов RAG, AI-агентов, prompt engineering и работы с LLM API на уровне, достаточном для постановки задач и обсуждения решений с разработчиками
•Навыки описания user stories, use cases, бизнес- и функциональных требований
•Умение работать с данными и понимать ограничения их качества и доступности
•Сильные коммуникационные навыки для взаимодействия с бизнесом, разработчиками и другими участниками проекта
•Способность быстро разбираться в новых технологиях и предметных областях
•Знание N8N, API, Git, RAG, SQL, Teradata, MS SQL, Postgres, Oracle, BI-систем Tableau, Power BI и Qlik, DataLens, Python
Условия
•Возможность напрямую влиять на появление AI-решений в компании и решаемые ими бизнес-задачи
•Возможность придумывать и быстро упаковывать AI-решения в работающие MVP
