Технический проджект менеджер

🟦Задачи – Создание агентов, скиллов, ведения аналитики и автоматизации рутины на внутренней AI платформе для бизнес-доменов; – Быстрое прототипирование решений (например: бот, автогенерация отчётов, AI-ассистенты для команд); – Настройка и внедрение AI в процессы команд на внутренней AI платформе ВВчат; – Подготовка бэклога для развития корпоративной AI платформы, участие в приоритезации и приемке нового функционала; – Поддержка и доработка внедрённых решений; – Помощь сотрудникам с настройкой инструментов (аккаунты, доступы, VPN, приложения) и передача экспертизы (консультации, менторинг); – Настройка и интеграция сервисов (например: связать GPT с Notion / Telegram / CRM); – Поддержка пользователей (1-я линия по AI и инструментам); – Быстрый запуск пилотов и оценка эффекта; – Отслеживание новых AI-инструментов и кейсов; – Ведение задач (Я.Трекер); – Коммуникация с командами и стейкхолдерами; – Собирать и описывать потребности в коннекторах и skills через реальные сценарии агента: какие процессы нужно поддержать, какие данные нужны, из каких систем они берутся и какой результат должен получить пользователь; – Формировать требования к коннекторам: цель, пользовательский сценарий, данные на входе и выходе, права доступа, авторизация, обработка ошибок, ограничения, метрики успеха и критерии готовности; – Писать и наполнять skills под ключевые сценарии агента: описывать назначение, входные данные, шаги выполнения, ограничения, ожидаемый результат и правила использования агентом; – Готовить структуру skill’ов так, чтобы они были пригодны для публикации в витрине: понятное название, описание, сценарии применения, зависимости от MCP/коннекторов, примеры использования и критерии проверки; – Принимать готовый результат: проверять, что подключение к нужному источнику работает, агента использует навык правильно, а пользователь может пройти весь сценарий от запроса до полезного ответа или действия; – Приоритизировать backlog коннекторов и skills: выделять must-have для MVP, nice-to-have и post-MVP, связывать приоритеты с OKR, пользовательской ценностью и сложностью. 🟦Требования – Активный пользователь ИИ-инструментов на уровне: разработки создания агентов, скиллов, ведения аналитики и автоматизации рутины, вайбкодинг; – Практический опыт работы с LLM (ChatGPT, Claude, Gemini — не просто пользователь, а power user); – Понимание: prompt и context engineering, ограничений моделей; – Базовое понимание API/ MCP и интеграций; – Опыт с no-code / low-code инструментами (Zapier, Make, n8n, Airtable и т.п.); – Уверенный digital skills: настройка приложений, работа с разными сервисами, устранение типовых проблем; – Уже вел IT или AI/ML-проекты и понимает, как устроен полный цикл — discovery, delivery, внедрение, знание методологий ведения ИИ проектов CRISP DM, LeanDS, как жирный плюс; – Умеет переводить бизнес-задачи на технический язык и обратно, а также измерять эффекты на языке метрик; – Проактивен: сам предлагает идеи, ищет точки роста и не ждет, когда кто-то поставит задачу.