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.
