- Построить и развивать постоянную систему AI-обучения, встроенную в реальные процессы компании.
- Связать обучение с практикой по контуру: обучение → кейсы → внедрение → метрики → обновление материалов.
- Совместно с AI-командой формировать методологию обучения по LLM, RAG, AI-агентам, промптингу и прикладным сценариям.
- Разделить обучение на треки: базовый, продвинутый, технический, управленческий и функциональные треки по подразделениям.
- Поддерживать актуальность программы с учетом изменений моделей, инструментов и внутренних процессов компании.
- Переводить сложные AI-подходы в понятные инструкции, шаблоны, чек-листы и рабочие сценарии.
- Следить, чтобы обучение приводило к реальному применению AI в ежедневной работе, а не оставалось теорией.
- Проводить воркшопы, тренинги, демо-сессии и практические занятия для сотрудников разных подразделений.
- Объяснять принципы работы LLM, ограничения моделей, риски, сценарии применения и правила безопасной работы с данными простым языком.
- Делать упор на реальные задачи компании: документы, протоколы встреч, продажи, коммуникации, аналитика, поиск информации, отчётность и подготовка решений.
- Разрабатывать практические задания и упражнения на основе реальных кейсов DOGMA.
- Помогать сотрудникам применять AI в своей ежедневной работе, а не просто знакомиться с инструментами.
- Фиксировать результаты обучения: готовые промпты, инструкции, шаблоны, сценарии и ограничения использования.
- Разбирать ошибки и неудачные кейсы, объяснять причины и показывать корректные подходы к использованию AI.
- Разработать структуру AI-обучения для LMS: модули, уроки, задания, тесты, практические кейсы и критерии прохождения.
- Обеспечить масштабируемость обучения на всю компанию через LMS и регулярные обучающие циклы.
- Настроить систему оценки: входное тестирование, итоговые задания, практические работы, обратная связь и контроль применения знаний в работе.
- Совместно с HR выстроить процессы охвата: набор групп, расписание, прохождение, отчётность, напоминания и контроль завершения обучения.
- Интегрировать AI-обучение в onboarding новых сотрудников и в развитие действующих команд.
- Обновлять материалы на основе обратной связи, новых кейсов, изменений в AI-инструментах и бизнес-процессах.
- Следить, чтобы LMS оставалась рабочей системой развития AI-навыков, а не архивом старых материалов.
- Встроить обучение в корпоративные AI-инструменты: внутренний LLM, базу знаний, AI-ассистентов и связанные сервисы.
- Формировать библиотеку проверенных промптов, сценариев, инструкций, FAQ и кейсов для сотрудников разных ролей.
- Помогать структурировать учебные материалы для последующего использования в RAG-системах и AI-ассистентах.
- Участвовать в проверке качества ответов корпоративного LLM по обучающим материалам.
- Обеспечить связку: обучение → база знаний → LLM → практическое применение.
- Формировать правила безопасного использования AI при работе с корпоративными и персональными данными.
- Развивать корпоративный AI как встроенного цифрового наставника для сотрудников.
- Проводить диагностику задач подразделений: где сотрудники теряют время, какие процессы можно улучшить и где AI может дать быстрый эффект.
- Переводить бизнес-задачи в понятные учебные кейсы, сценарии применения AI и практические упражнения.
- Участвовать в отборе AI-кейсов после воркшопов: что можно внедрять быстро, что требует доработки процесса, а что пока не является приоритетом.
- Работать с руководителями подразделений, чтобы обучение было связано с реальными целями и KPI бизнеса.
- Формировать и развивать сеть AI-амбассадоров внутри подразделений.
- Собирать обратную связь, выявлять успешные практики и помогать масштабировать их внутри компании.
- Убирать магическое мышление вокруг AI и формировать прагматичный, безопасный и прикладной подход к использованию технологий.
- Разработать систему метрик AI-обучения: охват, прохождение, уровень навыков, использование AI-инструментов, количество кейсов, экономия времени и качество результатов.
- Оценивать влияние обучения не только по числу обученных сотрудников, но и по изменениям в рабочих процессах.
- Анализировать поведение пользователей, барьеры внедрения и причины низкой вовлеченности.
- Предлагать улучшения программы на основе данных, обратной связи и результатов внедрения AI-кейсов.
- Поддерживать постоянный цикл обновлений: новые материалы, новые кейсы, новые воркшопы и новые сценарии применения AI.
- Синхронизироваться с AI-командой по новым возможностям, ограничениям и приоритетам развития.
- Практический опыт работы с генеративным ИИ, LLM, AI-ассистентами, промптами и прикладными AI-инструментами.
- Опыт корпоративного обучения, проведения тренингов, воркшопов, образовательных программ или обучения взрослых.
- Умение объяснять сложные технические темы простым, понятным и прикладным языком.
- Понимание принципов работы LLM: контекст, ограничения, галлюцинации, промптинг, structured output и безопасность данных.
- Опыт разработки учебных программ, методических материалов, практических заданий, тестов, чек-листов и гайдов.
- Опыт работы с LMS или хорошее понимание логики учебных треков, заданий, прохождения и отчётности.
- Навыки фасилитации, проведения групповых занятий и вовлечения участников в практическую работу.
- Умение адаптировать один и тот же материал под разные аудитории: руководители, HR, продажи, финансы, стройка, IT, юристы и другие подразделения.
- Умение превращать реальные рабочие задачи в понятные учебные кейсы и сценарии использования AI.
- Понимание базовых требований к безопасности корпоративных данных, коммерческой тайне и персональным данным.
- Грамотная устная и письменная речь, аккуратность в материалах и структурное мышление.
Будет плюсом:
- Опыт внедрения AI-инструментов в бизнес-процессы компании.
- Понимание RAG, AI-агентов, корпоративных баз знаний и внутренних AI-систем.
- Опыт работы с Confluence, Notion, корпоративными порталами, LMS и базами знаний.
- Опыт взаимодействия с руководителями, HR и топ-менеджментом.
- Опыт создания и масштабирования образовательных программ или внутренних академий.
- Опыт оценки эффективности обучения и построения метрик.
- Понимание AI adoption, цифровой трансформации и развития AI-культуры внутри компании.
- Опыт подготовки презентаций, гайдов, видеоуроков, шаблонов и практических материалов.
- Понимание специфики девелопмента, строительства, продаж недвижимости, финансов, HR или юридических процессов будет плюсом.
В Dogma Вас ждут:
- Работа в крупном строительном холдинге федерального уровня;
- Официальное оформление по ТК РФ с первого рабочего дня (стабильная белая заработная плата с выплатами 2 раза в месяц, оплата больничных листов, ежегодные отпуска);
- Формат и место работы - полная занятость, офис - Москва, ул.Садовая-Кудринская, 1, гибрид/ Краснодар, ул. Красных Партизан, 531, гибрид;
- График работы 5/2 с 09.00 до 18.00;
- Корпоративная программа лояльности для сотрудников Best Benefits – скидки от партнёров;
- Скидки для сотрудников на приобретение недвижимости компании от 4% до 7%;
- Всё для эффективной и качественной работы: профессиональная техника, мобильный телефон и корпоративная сотовая связь;
- Возможность обучения и развития в рамках корпоративного университета компании (тренинги, мастер-классы, онлайн-обучение);
- Корпоративные подарки детям сотрудников к Новому году и объединяющие корпоративные мероприятия;
- Корпоративные тренировки по волейболу и футболу;
- Безграничные возможности кросс-функционального взаимодействия и участия в крупных проектах для расширения профессиональной экспертизы;
- Отличная команда профессионалов с комфортной и дружелюбной рабочей атмосферой.
Похожие вакансии
Знание инструментов продвижения товаров на маркетплейсах в топовые позиции и умение выстраивать стратегию запуска новых товаров. Аналитические способности.
Высшее образование, опыт работы с федеральными, региональными сетями и дистрибьюторами от 2-х лет. Грамотная письменная и устная речь, умение...
Опыт работы по профилю. Контакты с сетями (Метро, Азбука вкуса и др.). Знание показателей уходимости и оборачиваемости по стандартам Сети.
Высшее образование (юридическое, экономическое). Приветствуется дополнительное образование по направлению закупок. Обязателен опыт работы в направлении закупок от 3 лет.
Имеете высшее образование по направлению подготовки «Техносферная безопасность». Имеете релевантный опыт работы от 3х лет. Владеете знаниями НПА в...
