Специалист по внедрению искусственного интеллекта

Описание вакансии

Предприятие находится в с.ВЫСОКАЯ ГОРА. УДАЛЕННЫХ СОТРУДНИКОВ НЕ РАССМАТРИВАЕМ.

ООО "РМЗ" - специализированное предприятие по изготовлению, ремонту и модернизации компрессорного оборудования и теплообменных аппаратов с собственным конструкторским бюро. Мы находимся на этапе цифровой трансформации и ищем специалиста, который поможет нам внедрить инструменты искусственного интеллекта не «для галочки», а для реального ускорения работы ключевых подразделений.

Кого мы ищем:

Специалиста, который понимает, как ИИ применяется в промышленности и бэк-офисе, умеет находить «узкие места» в процессах и превращать их в работающие решения. Вам предстоит работать не с абстрактными моделями, а с конкретными задачами нескольких подразделений.

Задачи, которые предстоит решать

Маркетинг и продажи

• Внедрение ИИ-инструментов для генерации контента: описания продукции, технические характеристики, коммерческие предложения, кейсы.
• Автоматизация подготовки тендерной документации и ответов на типовые запросы клиентов.
• Анализ конкурентов и рынка с помощью ИИ-парсеров и аналитических моделей.
• Создание чат-бота / ИИ-ассистента для первичной квалификации лидов и ответов на технические вопросы клиентов.
• SEO-оптимизация и кластеризация семантики для продвижения оборудования.

Инженеры-технологи

• Внедрение ИИ-систем для анализа технологических процессов и выявления отклонений.
• Помощь в разработке систем предиктивного обслуживания оборудования.
• Автоматизация обработки технической документации, чертежей, спецификаций (OCR + LLM).
• Подбор режимов обработки и материалов с помощью рекомендательных моделей.
• Ассистент для поиска по нормативной и технической документации (RAG-системы).

Инженеры-нормировщики

• Автоматизация расчёта норм времени и выработки.
• Внедрение ИИ для анализа хронометража и фотофиксации рабочих операций.
• Создание моделей прогнозирования трудоёмкости новых изделий по аналогам.
• Автоматическое формирование и корректировка нормативно-технической документации.

Бухгалтерия

• Автоматизация распознавания и разнесения первичных документов (счета, акты, накладные, УПД).
• Внедрение ИИ для проверки контрагентов и выявления рискованных операций.
• Автоматизация сверок, контроль дублей и аномалий в проводках.
• Ассистент для подготовки ответов на требования ФНС и пояснений.

Отдел кадров

• Автоматизация скрининга резюме и первичной оценки кандидатов.
• ИИ-помощник для составления вакансий, должностных инструкций, приказов и локальных актов.
• Анализ текучести кадров и прогнозирование потребности в персонале.
• Чат-бот для ответов сотрудников на типовые HR-вопросы (отпуска, справки, графики).

Что мы ожидаем от вас

Обязательные требования:

• Опыт внедрения ИИ/ML-решений в бизнес-процессы от 2 лет.
• Понимание возможностей и ограничений LLM (GPT, YandexGPT, GigaChat, открытые модели), RAG, OCR, предиктивной аналитики.
• Практический опыт работы с API OpenAI / Yandex / Sber / открытых моделей.
• Умение работать с Python (pandas, numpy, базовые ML-библиотеки) или no-code/low-code платформами автоматизации.
• Опыт интеграции ИИ-инструментов с 1С, CRM (Битрикс24, amoCRM), ERP, СЭД.
• Навык описания бизнес-процессов (BPMN, IDEF0) и постановки задач на автоматизацию.
• Понимание информационной безопасности и требований к обработке персональных данных и коммерческой тайны.

Будет плюсом:

• Опыт работы в промышленности, машиностроении, производстве.
• Знание предметной области: компрессорное оборудование, металлообработка, сборочное производство.
• Опыт работы с 1С:ЗУП, 1С:Бухгалтерия, 1С:ERP.
• Навыки работы с векторными базами данных (FAISS, Qdrant, Chroma).
• Опыт построения внутренних корпоративных ассистентов (чат-боты на базе LLM).
• Английский язык на уровне чтения технической документации.

Условия:

• Уровень дохода: обсуждается индивидуально с успешным кандидатом. Мы готовы платить за реальный экономический эффект
• Масштаб задач: Вы будете строить Al-инфраструктуру предприятия с нуля, имея прямую поддержку руководителя предприятия.

Ключевые навыки

• Работа с большим объемом информации
• Анализ бизнес-процессов
• Анализ требований