Менеджер внедрения цифровых решений

Обязанности

• 1.
• Поиск и формирование пула инициатив глубокое погружение в специфику производственного процесса цеха/передела, выявление узких мест и точек, где применение AI/ML (компьютерное зрение, предиктивная аналитика, оптимизация) даст измеримый экономический эффект; формирование бизнес-кейсов совместно с технологами и начальниками цехов.
• 2.
• Взаимодействие с производственным персоналом коммуникация с операторами, технологами и ИТР цеха для сбора требований, объяснения логики AI-решений на понятном производству языке и снятия сопротивления к изменениям при внедрении новых инструментов.
• 3.
• Поддержка DS-команды на этапе пилотирования организация доступа к производственным данным, датчикам, видеопотокам и историческим показателям, контроль качества исходных данных, помощь в валидации гипотез моделей в реальных условиях цеха.
• 4.
• Организация тестирования и пилотных запусков планирование пилотов на площадке (согласование окон простоя, безопасности, доступа к оборудованию), фиксация метрик до/после, оценка технологической и экономической эффективности прототипа.
• 5.
• Сопровождение внедренных решений мониторинг работы прототипов после ввода в эксплуатацию, сбор обратной связи от пользователей цеха, эскалация технических инцидентов DS/IT-командам, инициирование доработок и масштабирования успешных кейсов на другие площадки.
• 6.
• Управление проектной документацией и отчётностью ведение роадмапа AI-инициатив, подготовка презентаций и статусов для руководства производства, расчёт и подтверждение экономического эффекта от внедрённых решений.

Требования

• 1.
• Опыт работы с промышленностью (металлургия, горнодобыча, тяжёлая промышленность) от 3 лет понимание производственных процессов, технологических переделов, специфики цехового взаимодействия 2.
• Опыт внедрения в проектов цифровизации/автоматизации производства (MES, АСУТП, компьютерное зрение, IoT-датчики) на всем цикле жизни от концепции до поддержки на позиции проектного или продуктового менеджера.
• 3.
• Опыт работы с DS/ML-командами участие в пилотировании моделей, понимание жизненного цикла ML-проекта от гипотезы до продакшена.
• 4.
• Умение работать с данными на базовом уровне (Excel/SQL для чтения выгрузок, оценки качества данных, расчёта метрик эффекта).
• 5.
• Понимание производственных систем (MES, SCADA, АСУТП) и специфики промышленного оборудования цеха.
• 6.
• Навыки расчёта экономического эффекта (ROI, TCO) от внедрения технологических решений.

Квалификация

• Информационные технологии / Автоматизация производственных процессов / Естественно-научное направление / Менеджмент и бизнес анализ