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 74 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 вакансий
Аналитик 1С
Нужен senior-аналитик данных для проекта крупной розничной сети через аутстафф-компанию. Задачи — строить модели данных и отчёты в Power BI и Superset, писать сложный SQL и dbt-модели, поддерживать Spark-скрипты и автоматизировать отчётность на Python, а также внедрять LLM-агентов для рутины. Требуют 4+ лет в аналитике данных, опыт в ритейле, знание SQL, Python, dbt, Spark и BI; предлагают полную удалёнку, оформление по ИП с покрытием налогов и оплачиваемый отпуск 28 дней.
Fractional CRO (эксперт по удержанию)
~2 164 243 ₸ оценка
Нужен практикующий эксперт по конверсии и удержанию для мобильного приложения в сфере digital health. Задача — разобраться, почему пользователи уходят после установки, выстроить метрики и дашборды, проверять гипотезы через A/B-тесты и вместе с командой внедрять улучшения. Формат — part-time, примерно 1–2 дня в неделю, удалённо, с прямым взаимодействием с продуктом и разработкой.
Инженер ML-платформы
~2 133 420 ₸ оценка по всем рынкам
Нужно строить общую ML-платформу для крупной европейской fashion-ритейл компании: оценивать и внедрять переиспользуемые ML-возможности, от POC до раннего продакшена. Требуется 5+ лет опыта с production ML или крупными data-системами в облаке, Kubernetes, потоковой и batch-обработкой, оркестрацией ML-пайплайнов. Предлагают удалённую работу, оплачиваемый отпуск, компенсацию спорта и страховки, занятия английским.
AI Product Engineer
~2 133 420 ₸ оценка по всем рынкам
Organic Soft ищет AI Product Engineer для мобильного приложения в сфере Health & Fitness: нужно проектировать и внедрять LLM-функции — рекомендации, адаптацию тренировок, анализ прогресса и диалоговое взаимодействие. Ждут сильный бэкенд-бэкграунд от 5 лет, практический опыт LLM-продуктов, evals, мониторинга и продуктовых экспериментов, английский B1. Основной стек TypeScript/Node.js, но рассматривают и инженеров с Python; предлагают удалёнку, гибкий график, официальное оформление и зарплату в привязке к доллару.
Ведущий AI/ML инженер (AWS, Python)
~2 133 420 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен основной hands-on инженер для объединения четырёх продуктов клиента в единый suite на AWS с AI-first подходом. Задачи — строить AI-фичи на Bedrock и AgentCore (агенты, RAG, промпты), писать бэкенд на Python и Node.js, фронтенд на React, держать инфраструктуру в Terraform и работать spec-driven с Claude Code. Требуют 5+ лет в разработке, продакшн-опыт с LLM-приложениями, уверенный AWS и Terraform, английский Upper-Intermediate и выше; работа удалённая, full-time, с часовым поясом CET.
Архитектор DWH
~2 133 420 ₸ оценка по всем рынкам
Банк переводит корпоративное хранилище данных с Oracle на Arenadata GP и ищет архитектора DWH, который спроектирует модели данных на всех слоях по методологии Data Vault 2.0. Нужен опыт архитектуры хранилищ от 5 лет, практика с Greenplum, глубокое знание Data Vault и SQL в MPP, плюс экспертиза в банковских данных. Предлагают гибридный формат, офис в Москве, ДМС, обучение и оклад с квартальными премиями по KPI.