Специалист по автоматизации закупочных процессов с применением AI

Быстро превращать задачи закупочного блока в работающие AI-автоматизации и прототипы. Роль стоит на стыке бизнеса и разработки: специалист понимает, как реально устроены закупочные процедуры, и собирает решение собственными руками с помощью AI-инструментов, не дожидаясь выделенной команды разработки. Ключевая ценность — скорость проверки гипотез и качество постановки задачи, а не промышленный код. Промышленную реализацию подтверждённых решений выполняет продуктовая команда — специалист передаёт ей проверенный работающий прототип и понятные требования. Место работы: г Москва Требуемый опыт: От 1 года до 3 лет Обязанности: * разработка и внедрение сквозных AI-автоматизаций под задачи закупок: от ИИ-ассистентов до генераторов документов на базе LLM * быстрое прототипирование решений (_no-code/low-code_, API, _n8n_) для проверки гипотез на реальных данных с доведением до состояния «можно показать заказчику» * обработка закупочной документации спецификой 44-ФЗ / 223-ФЗ с помощью нейросетей: ТЗ, договоры, коммерческие предложения, реестры * написание промптов, шаблонов и инструкций, обеспечивающих стабильный результат при работе с неструктурированными данными (сканы, дубли) * самостоятельная аналитика данных закупок (спенд-анализ, цены, сроки) и перевод бизнес-требований в технические постановки задач * развёртывание работающих прототипов во внутренней инфраструктуре или контейнерах (_Docker_, VPS), базовая работа с логами и окружениями * контроль качества моделей: сбор тестовых выборок, расчёт доли корректных ответов, закладывание архитектуры с учётом ошибок LLM (_human-in-the-loop_) * формализация требований, защита решений перед бизнесом и передача подтверждённых прототипов команде разработки для вывода в продуктив. Требования: * практический опыт создания работающих AI-решений (не просто использование чатов), уверенное владение промпт-инжинирингом и интеграциями по API * опыт в закупках, тендерах или снабжении от 2 лет. Глубокое понимание процессов _end-to-end_ (от потребности до приёмки) и специфики ЭТП * навык быстрой сборки автоматизаций через _no-code/low-code_ платформы без привязанности к первому варианту решения * умение работать с «грязными» данными, выгрузками из разных систем, Excel / Google Sheets; базовый SQL для самопроверки гипотез * способность отличить работающий прототип от сырого демо: знание границ применимости LLM и того, что нельзя выпускать в эксплуатацию * базовые навыки эксплуатации: запуск сервисов в Docker/VPS, работа с секретами, чтение логов (промышленная разработка и архитектура не требуются) * системное мышление для самостоятельного поиска точек реального эффекта от внедрения AI и отсечения нерелевантных задач * сильное техписательство: умение упаковывать сложные решения в понятную бизнесу документацию, схемы и презентации * ориентация на измеримый результат: способность посчитать эффект автоматизации в часах, деньгах или доле сокращённых ошибок. Условия: * комфортный современный офис в Москве * график работы – офис * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера