Эксперт по корпоративной AI-платформе / AI-дашборду
Компания «Натур Пласт» ищет эксперта, который спроектирует корпоративную AI-платформу-дашборд: объединит данные из Битрикс24, 1С, маркетплейсов и других источников, продумает архитектуру, роли доступа и AI-сценарии для аналитики и поддержки решений. Нужен подтверждённый опыт личного участия в запуске сопоставимой корпоративной системы с LLM, RAG, интеграциями и BI, умение показать реальные внедрённые проекты и связать технические решения с экономикой бизнеса. Формат — проектная удалённая работа с прямым взаимодействием с собственниками, с возможностью дальнейшего участия в реализации.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата на уровне рынка
В пределах ±10% медианы Data/ML по 72 вакансиям за 90 дней, рынок — СНГ (RUB); город и грейд вакансии не учтены.
Что предстоит делать
«Натур Пласт» формирует единую корпоративную AI-дашборд управления бизнесом. Мы ищем эксперта, который поможет определить правильную модель системы и принять участие в её реализации. У компании уже есть серверная инфраструктура и отдельные AI-решения. Следующий шаг - объединить данные, аналитику и AI-инструменты в единый умный ai дашборд управления компанией. Ключевое требование Для нас принципиально важно, чтобы кандидат уже лично участвовал в создании и запуске аналогичной корпоративной платформы/дашборда. Речь идёт не об отдельном чат-боте, AI-агенте или простой автоматизации, а о системе, которая: — объединяет несколько корпоративных источников данных; — имеет пользовательские или управленческие кабинеты; — учитывает разные роли и уровни доступа; — использует AI для аналитики, выявления отклонений, поддержки решений или запуска сценариев; — была внедрена и реально использовалась сотрудниками или руководителями компании. Важно уметь показать такую платформу или её отдельные элементы, объяснить свою личную роль, архитектуру решения и полученный бизнес-результат. Наше видение платформы Платформа должна: — объединять данные из Битрикс24, 1С, TrueStats, WB, Ozon и других источников; — показывать руководителям актуальное состояние бизнеса и причины отклонений; — выявлять риски, несоответствия и точки роста; — помогать принимать решения на основе фактических данных; — запускать согласованные сценарии, действия и уведомления; — учитывать роли пользователей и ограничения доступа; — оценивать ключевые отчеты компании, планерок , эффективности каждого отдела и рекомендации по масштабированию общего результата и результатов каждого отдела — фиксировать эффект внедрения в деньгах, времени, качестве и скорости процессов. Задачи эксперта — изучить действующую инфраструктуру и бизнес-задачи компании; — проанализировать сильные российские и международные аналоги; — показать релевантные примеры уже реализованных систем, интерфейсов и AI-сценариев; — предложить целевую архитектуру корпоративной AI-платформы; — определить, какие решения целесообразно разработать самостоятельно, а какие — использовать в готовом виде; — описать источники данных, интеграции, роли пользователей и права доступа; — предложить 3–5 приоритетных сценариев с наибольшим бизнес-эффектом; — подготовить прототипы ключевых экранов и логику взаимодействия пользователей с платформой; — сформировать требования к безопасности, мониторингу, устойчивости и качеству данных; — подготовить дорожную карту развития с оценкой сроков, ресурсов, стоимости и рисков; — принять участие в реализации платформы и контроле соответствия результата разработанной концепции. Результат первого этапа — обзор и сравнение релевантных платформ и решений; — концепция корпоративной AI-платформы «Натур Пласт»; — схема архитектуры и движения данных; — структура пользовательских и управленческих кабинетов; — 3–5 приоритетных сценариев с критериями результата; — прототипы основных экранов; — технические требования к следующему этапу; — дорожная карта реализации. Требования к эксперту — подтверждённый опыт создания и запуска как минимум одной сопоставимой корпоративной AI-платформы; — личное участие в разработке концепции, архитектуры или внедрении такой системы; — наличие решений, которые были доведены до эксплуатации и реально использовались бизнесом; — готовность показать интерфейсы, схемы, демонстрацию или другие подтверждения реализованных проектов; — понимание LLM, AI-агентов, RAG, API, баз данных и интеграций; — опыт работы с CRM, ERP, BI и другими корпоративными системами; — умение связывать техническую архитектуру с задачами и экономикой бизнеса; — понимание информационной безопасности, разграничения доступов и устойчивости систем; — способность объяснять сложные решения понятным языком и аргументировать выбор архитектуры; — умение оценивать результат через конкретные показатели: экономию времени и затрат, повышение качества данных, скорость процессов и снижение ошибок. Кандидатов, имеющих опыт только в создании отдельных ботов, простых AI-агентов, прототипов или no-code-автоматизаций, без запуска комплексной корпоративной системы, мы не рассматриваем. Формат — проектная удалённая работа; — прямое взаимодействие с собственниками и руководителями компании; — условия и стоимость первого этапа обсуждаются с финальными кандидатами; — по итогам разработки концепции возможно дальнейшее участие в реализации и развитии платформы.
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансийData Scientist (Generative AI)
~2 182 910 ₸ оценка по стеку, все рынки
EPAM ищет Data Scientist с опытом 5+ лет для работы над генеративным ИИ: LLM, GAN, диффузионные модели, компьютерное зрение и NLP. Нужно уметь писать production-ready код на Python, работать с PyTorch/TensorFlow и облачными платформами, а также свободно общаться на английском от Upper-Intermediate. Предлагают ДМС, оплачиваемые отпуска и больничные, поддержку психологического комфорта и корпоративные программы для детей сотрудников.
MLOps-инженер
~2 182 910 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен MLOps-инженер для платформы полного жизненного цикла ML: обучение, деплой, мониторинг и переобучение моделей на CPU/GPU. Главное — production-опыт с Kubernetes, инференс-движками вроде Triton или BentoML, GPU-инфраструктурой, IaC и уверенный Python. Предстоит развивать надёжность ML-платформы, автоматизировать релизы и мониторинг, оптимизировать ресурсы.
Senior Data Analyst
~1 050 000 – 1 750 000 ₸ оценка по стеку
Нужен самостоятельный старший аналитик данных на стыке маркетинга и финансов: считать LTV, Retention, Churn, конверсии и окупаемость маркетинговых вложений, проверять гипотезы и доносить выводы до бизнеса. Требуются уверенные SQL и Python, опыт работы с большими данными и сложными аналитическими задачами. Обещают высокую самостоятельность и задачи, напрямую влияющие на решения бизнеса.
AI Engineer (TypeScript)
~2 182 910 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужен AI-инженер на TypeScript для долгосрочного продукта американской компании в сфере налоговых льгот. Задача — строить мультиагентные пайплайны извлечения данных из документов, интегрировать ML-предсказания и надёжно разделять вероятностный вывод ИИ и детерминированную логику расчётов. Требуют 5+ лет коммерческой разработки, сильный TypeScript/Node.js, опыт с LLM-фичами в проде, React/Next.js и PostgreSQL, свободный английский. Предлагают полностью удалённую работу, прямую работу с CTO и компенсацию выше рынка с KPI-бонусом.
AI инженер
~2 029 725 ₸ оценка
Applefy ищет AI-инженера для проекта AI-агента поддержки клиентов для e-commerce компании. Нужно строить агента, который отвечает по базе знаний клиента, подтягивает данные о заказах и аккаунтах и передаёт диалог людям в Zendesk с полным контекстом. Требуется 4+ года бэкенд-опыта с сильным Python (FastAPI), опыт LLM в продакшене, RAG и интеграций с REST API, а также понимание GDPR. Предлагают полностью удалённую работу с гибким графиком, 20 дней оплачиваемого отпуска и 10 дней больничных.
AI Software Architect / Старший AI инженер
~2 182 910 ₸ оценка по всем рынкам
Solid Software ищет архитектора AI-решений / старшего AI-инженера, который будет проектировать и запускать в продакшн системы на базе LLM: RAG, агентные воркфлоу, вызов инструментов, оценка качества и мониторинг. Нужен опыт 10+ лет в разработке ПО, из них 5+ лет с LLM и генеративным AI, сильный Python, знание LangGraph/LangChain и подобных фреймворков, а также Docker, Kubernetes и облака (в первую очередь GCP). Предлагают удалённую работу с гибким графиком, MacBook Pro, менторство, оплату профессиональных мероприятий и спорта, дружную команду без бюрократии.