Корпоративный тренер (ИИ)

Описание

ВАКАНСИЯ КОРПОРАТИВНЫЙ ТРЕНЕР (ПРОФИЛЬ ИИ) Вам предстоит разрабатывать и проводить обучающие программы для руководителей среднего и высшего звена, а также ключевых специалистов компании (включая ДЗО). Ваша профильная специализация – разработка учебных материалов и проведение программ по практическому применению технологий искусственного интеллекта в операционной деятельности. Это определяет фокус задач (60–70 % рабочего времени). Однако мы работаем как единая команда экспертов, поэтому помимо профильных программ вы будете участвовать в фасилитации стратегических сессий, проведении командообразующих мероприятий (тимбилдингов) и отдельных тренингах по управленческим навыкам для менеджмента компании. Это позволяет сохранять широту кругозора и обмениваться лучшими практиками внутри команды обучения. Задачи: Разрабатывать и проводить тренинги, воркшопы, хакатоны для руководителей и ключевых специалистов по внедрению ИИ в их процессы. Выявлять участки, где ИИ может дать операционную эффективность, и строить учебные сценарии под эти точки. Совместно с IT и аналитикой создавать пилотные проекты, по итогам обучения внедрять ИИ-решения в подразделениях. Оценивать экономический эффект от обучения. Фасилитация стратегических и проектных сессий; Проведение командообразующих мероприятий; Проведение отдельных тренингов по управленческим навыкам. Образование: Высшее профильное образование: управление персоналом, HR-менеджмент, педагогика или иная специальность, непосредственно связанная с развитием человеческого капитала. Дополнительное образование / сертификация по ИИ — преимущество. Опыт работы: Общий стаж в корпоративном обучении / развитии персонала — не менее 4 лет. Профессиональные знания и навыки: Глубокое понимание педагогического дизайна, моделей разработки обучения (ADDIE, SAM), цикла Колба. Владение моделью оценки эффективности Д. Киркпатрика и умение применять её на практике. Опыт разработки и проведения очных и онлайн-тренингов, воркшопов, фасилитации стратегических сессий. Навык выявления бизнес-разрывов через интервью, анализ данных, опросы. Умение адаптировать программы под различные категории слушателей (от линейных руководителей до топ-менеджмента) и под специфику ДЗО. Понимание возможностей современных ИИ-решений в бизнес-контексте: генеративные модели (на уровне пользователя и проектирования сценариев). прогнозная аналитика, чат-боты, рекомендательные системы. Опыт обучения сотрудников работе с внутренними и внешними ИИ-продуктами (например, умные ассистенты, голосовые помощники, системы автоматизации отчётности). Умение переводить технические возможности ИИ на язык бизнес-задач и создавать практические кейсы из реальной деятельности компании. Аналитические способности. Владение инструментами: MS PowerPoint, Figma — уверенное владение для создания презентационных материалов. Системы дистанционного обучения (LMS) — опыт работы, администрирования, загрузки курсов. Платформы для вебинаров (К.Толк, Я.Телемост) — проведение онлайн-занятий, использование интерактивных функций. Опыт практической работы с генеративными ИИ-платформами Навыки промпт-инжиниринга и адаптации ИИ-запросов под бизнес-сценарии. Базовое знание Excel для анализа данных эффективности. Личностные качества и компетенции: Системное и стратегическое мышление. Отличные коммуникативные навыки, умение аргументировать и убеждать на уровне топ-менеджмента. Клиентоориентированность, умение слышать и переводить запросы бизнеса в учебные решения. Проактивность, готовность брать на себя ответственность за результат. Гибкость, устойчивость к неопределённости, способность работать в быстро меняющейся среде. Наставнический подход к коллегам, умение делиться экспертизой. Ключевые KPI: Удовлетворённость участников (CSAT / NPS) не ниже 4,8 из 5. Доля слушателей, применивших полученные навыки в работе (усвоение знаний) — не менее 70% через 3 месяца. Соблюдение сроков разработки и проведения программ согласно годовому плану. Вклад в достижение бизнес-показателей подразделений-заказчиков (снижение текучести, рост производительности, сокращение времени адаптации и т.п.). Количество пилотных внедрений ИИ-инструментов после обучения. Рост уровня цифровых знаний руководителей.