Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
QAD
Пуна, Индия1 месяц назад
Грейд
Lead
Опыт работы
от 7 лет
Формат работы
Удалённо
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Ведущий специалист по вовлечению в ИИ (Lead AI Engagement Specialist) отвечает за портфель ИИ-рабочих процессов в рамках одной или нескольких бизнес-функций, от начала до конца. Вы будете определять, где ИИ действительно меняет способ выполнения работы, перепроектировать эту работу, писать PRD (Product Requirements Document), управлять разработкой с архитектором и инженерами, обеспечивать внедрение, а затем управлять производительностью агентов в продакшене как продуктом, за который вы несете ответственность.
Это продуктовая и трансформационная роль, а не роль бизнес-аналитика. Различие имеет значение, и мы серьезно к этому относимся: вы будете отвечать за дорожную карту, писать спецификации, достаточно точные для создания, принимать решения об объеме работ и оцениваться по достигнутой ценности, а не по предоставленной документации. Если рабочий процесс не соответствует установленному уровню качества или им никто не пользуется, это ваша проблема, которую нужно решить, а не сообщить.
Где находится эта роль
Подчиняется: Главе Центра передового опыта в области ИИ (Head of the AI Centre of Excellence) Согласование: Пунктирная линия с руководством бизнес-функции, которую вы охватываете Работает с: Специалистами по вовлечению в ИИ, ведущим архитектором ИИ и старшим инженером ИИ ежедневно; внешними партнерами по внедрению; командами по безопасности, GRC, юридическими и данными по мере необходимости Отвечает за: Приоритизированный конвейер рабочих процессов, PRD, дорожную карту, внедрение и производительность живых агентов для одной функции. Возглавляет и управляет другими специалистами по вовлечению в ИИ. Ответственен за: Достигнутую, измеримую бизнес-ценность — не за количество развертываний
QAD | Redzone переосмысливает производство и цепочки поставок с помощью своей интеллектуальной, адаптивной платформы, которая объединяет людей, процессы и данные в единую "Систему действий" (System of Action). Благодаря трем основным столпам — Redzone (расширение прав и возможностей линейного персонала), Adaptive Applications (интеллектуальный бэкэнд) и Champion AI (Agentic AI для производства) — QAD | Redzone помогает производителям работать с "Champion Pace" (Чемпионским темпом), достигая измеримого повышения производительности, устойчивости и роста всего за 90 дней.
QAD стремится к тому, чтобы каждый сотрудник чувствовал, что работает в среде, которая ценит его вклад, уважает его уникальные взгляды и предоставляет возможности для роста независимо от происхождения. Программа DEI (Diversity, Equity, Inclusion) QAD способствует повышению уровня разнообразия, справедливости и инклюзивности, чтобы сотрудники могли полностью раскрыться на работе.
QAD | Redzone создает корпоративную платформу ИИ для поддержки рабочих процессов, основанных на ИИ и агентах, во всей организации. Центр передового опыта в области ИИ (CoE) отвечает за превращение этих амбиций в развернутые, измеренные, производственные рабочие процессы в приоритетных бизнес-функциях.
CoE небольшой, состоит из старших специалистов и обладает высоким рычагом воздействия. Он объединяет архитектуру и инженерию с набором функциональных специалистов по вовлечению в ИИ (AI Engagement Specialists), которые отвечают за спрос: что будет создано, почему это стоит создавать, будет ли это использоваться и действительно ли это работает после запуска.
Выявление и приоритизация возможностей
Курируйте конвейер ИИ-рабочих процессов для вашей функции — ранжированный, основанный на фактических данных взгляд на то, где ИИ создает ценность, обновляемый по мере развития бизнеса и технологий.
Тщательно различайте работу, которую ИИ действительно меняет, и работу, которая просто выглядит автоматизируемой в демонстрации — и будьте готовы утверждать, что хорошо спонсируемая идея не стоит реализации.
Приоритизируйте по ценности, осуществимости, готовности данных, риску и времени до воздействия, в партнерстве с архитектором.
Исследование процессов и перепроектирование рабочих процессов
Правильно картируйте текущее состояние: объемы, время цикла, стоимость обслуживания, исключительные пути, точки принятия решений, задействованные системы и данные, а также места, где работа действительно дает сбой — основываясь на наблюдении и данных, а не на том, что заявлено в документации по процессу.
Перепроектируйте работу, а не только инструмент. Определите, что делает агент, что делает человек, где находится точка передачи, какой путь эскалации, и какие изменения в ролях, политиках, СОП (стандартных операционных процедурах) и контроле происходят в результате.
Разработайте модель "человек в контуре" (human-in-the-loop) с архитектором: где проверка обязательна, где агент может действовать автономно, и как неправильное действие обнаруживается и отменяется.
Бизнес-кейс и владение ценностью
Создайте бизнес-кейс: базовые метрики, гипотеза о выгоде, количественная цель, стоимость создания и эксплуатации, срок окупаемости и чувствительность — и его честную версию, включая аргументы против создания.
Установите базовые показатели до запуска. Выгода, которую нельзя измерить по отношению к существующей базе, не будет принята во внимание, и не должна.
Курируйте получение выгод после запуска — сообщайте реальные цифры, в том числе когда они ниже целевых, и соответствующим образом рекомендуйте итерацию, переработку или вывод из эксплуатации.
Спецификация продукта и дорожная карта
Напишите PRD: проблема, пользователи, объем работ и вне объема, целевой рабочий процесс, критерии приемки, уровень качества, зависимости данных и систем, нефункциональные ожидания, риски и метрики успеха — достаточно подробно, чтобы архитектор и инженеры могли проектировать и создавать на его основе без слоя перевода.
Курируйте дорожную карту для вашей функции: последовательность, зависимости, планирование выпусков и обоснованное представление о том, что будет дальше и почему.
Ежедневно сотрудничайте с командой разработки — принимайте решения об объеме работ, устраняйте неоднозначность, снимайте блокировки, тестируйте и принимайте. Будьте доступны для инженеров с той скоростью, с которой они работают.
Управление производительностью агентов
Определите уровень качества в измеримых терминах с инженерами — что является правильным результатом, каков допустимый уровень ошибок и какой режим отказа неприемлем при любых обстоятельствах.
Создавайте и курируйте наборы данных для оценки ваших рабочих процессов, опираясь на реальные случаи из вашей функции.
Регулярно просматривайте вывод живых агентов и передавайте обратную связь команде разработки.
Отслеживайте производительность в продакшене — точность и качество, степень удержания или отклонения, скорость эскалации, задержку, стоимость за транзакцию и удовлетворенность пользователей — и управляйте циклом итераций.
Рассматривайте живого агента как продукт под активным управлением, а не как завершенный проект.
Внедрение и изменения
Отвечайте за внедрение как за результат, по которому вас будут оценивать: обучение, тренинги, коммуникации, чемпионы, обновления политик и СОП, управленческие процедуры.
Инструментируйте использование и действуйте на основе полученных данных — включая неприятное обнаружение того, что хорошо построенный рабочий процесс избегается.
Серьезно относитесь к сопротивлению. Там, где люди обходят агента, поймите причины, прежде чем пытаться изменить поведение.
Работайте с руководством функции над определением ролей, мощностей и ожиданий по производительности по мере перепроектирования работы.
Управление и вклад в CoE
Убедитесь, что рабочие процессы соответствуют требованиям ответственного ИИ, обработки данных, конфиденциальности и утверждения, работая с отделами безопасности, GRC и юридическим отделом.
Передавайте повторно используемые шаблоны в CoE, чтобы решенная проблема в одной функции не решалась заново с нуля в другой.
7+ лет в управлении продуктами, бизнес- или цифровой трансформации, операционной стратегии или консалтинге высшего уровня — с опытом реальных изменений, которые были внедрены и остались, а не рекомендаций, которые были приняты.
Демонстрируемое владение спецификациями продуктов или PRD, по которым работали команды инженеров. Мы попросим подробно обсудить один из них.
Сильные навыки перепроектирования процессов. Обучение Lean, Six Sigma, Service Design или аналогичное приветствуется; доказательства перепроектированной работы в продакшене важнее сертификации.
Бизнес-кейс и моделирование ценности — комфорт с базовыми показателями, юнит-экономикой, стоимостью обслуживания и сроком окупаемости, а также интеллектуальная честность для моделирования негативных сценариев.
Грамотность в области данных: способность анализировать данные, работать с инструментами BI, а также определять и отслеживать метрики, выдерживающие проверку.
Рабочий уровень владения тем, что могут и чего не могут делать современные системы ИИ — поиск информации (retrieval), агенты, галлюцинации и заземление (grounding), оценка, "человек в контуре" (human-in-the-loop) и стоимость. Достаточно, чтобы реалистично оценивать объем работ с инженерами и с равной уверенностью противостоять ажиотажу и пессимизму. Кодирование не требуется.
Опыт управления изменениями и внедрения с реальными конечными пользователями, включая пользователей, которые не просили об изменениях.
Сильное влияние на старших уровнях без формальной власти и авторитет, чтобы сказать руководителю функции, что его любимая идея не является правильным первым шагом для разработки.
Отличные навыки письменного общения — четкие спецификации, ясные рассуждения, понятный статус.
Глубокая функциональная экспертиза в бизнес-функции, которую охватывает эта вакансия — конкретные требования изложены ниже в разделе "Функциональная глубина".
Функциональная глубина
Эта роль требует доверия со стороны практиков и руководителей внутри функции с первой недели. Мы ищем человека, который достаточно хорошо понимает, как на самом деле выполняется работа — ее операционный ритм, ее системы, ее экономику и ее показатели производительности — чтобы бросить вызов тому, как она выполняется сегодня, а не просто описать ее.
Опыт работы с корпоративными B2B SaaS.
Знание в области производства, цепочек поставок или ERP.
Опыт внедрения ИИ или автоматизации в продакшене и жизни с результатами — включая случай, когда внедрение не оправдало ожиданий, и что вы предприняли.
Опыт работы в нескольких регионах и часовых поясах.
Опыт работы с системными интеграторами или внешними партнерами по разработке.
Чем эта роль НЕ является
Не роль по документированию процессов. Картирование — это входные данные; выходные данные — перепроектированная, внедренная, измеренная работа.
Не роль по управлению коммуникациями об изменениях. Вы владеете продуктом, а не анонсом.
Не роль по сбору требований. Вы не передадите список пожеланий инженерам и не будете ждать; вы будете специфицировать, принимать решения и оставаться ответственным до продакшена.
Не роль, которая заканчивается запуском. Управление производительностью агентов после запуска является постоянной частью работы.
Как выглядит успех
Первые 3 месяца
Заслуживающий доверия, ранжированный конвейер рабочих процессов для ваших функций, основанный на реальных данных процессов и одобренный руководством функции.
Первые один или два PRD написаны и приняты в разработку архитектором и инженерами без пробелов в понимании.
Установлены базовые показатели для метрик, которые будут улучшены первыми рабочими процессами.
Первые 6 месяцев
Первые рабочие процессы запущены в продакшене, с инструментированным отслеживанием внедрения и активным мониторингом качества.
Функционирующий цикл обратной связи между производительностью живого агента и бэклогом разработки.
12-месячная дорожная карта для вашей функции, утвержденная руководством.
Первые 12 месяцев
Доставлена измеримая, обоснованная бизнес-ценность в соответствии с предварительно установленными базовыми показателями — честно сообщенная, в том числе и в случаях, когда результат оказался ниже ожидаемого.
Уровень внедрения, при котором перепроектированный рабочий процесс стал нормальным способом выполнения работы, а не опциональным инструментом.
По крайней мере один повторно используемый шаблон, внесенный в CoE и принятый другой функцией.
Функция, которая стала значительно более способной поглощать следующую волну, чем была до вашего прихода.
Сильно предпочтительно
Ваше здоровье и благополучие важны для нас в QAD. Мы предлагаем программы, которые помогут вам достичь здорового баланса между работой и личной жизнью.
Возможность присоединиться к растущему бизнесу, запускающемуся на следующем этапе расширения и трансформации.
Культура сотрудничества умных и трудолюбивых людей, которые поддерживают друг друга для выполнения поставленных задач.
Атмосфера роста и возможностей, где обмен идеями всегда ставится выше уровня или иерархии.
Компенсационные пакеты, основанные на опыте и желаемом наборе навыков.
The Lead AI Engagement Specialist owns a portfolio of AI workflows within one or more business functions, end to end. You will identify where AI genuinely changes how the work is done, redesign that work, write the PRD, drive the build with the architect and engineers, land the adoption, and then manage the performance of the agents in production as a product you are accountable for.
This is a product and transformation role, not a business analysis role. The distinction matters and we mean it: you will own a roadmap, write specifications precise enough to build from, make scope calls, and be measured on realised value rather than on delivered documentation. If a workflow does not clear its quality bar or nobody uses it, that is your problem to solve, not to report.
Where this role sits
Reports to: Head of the AI Centre of Excellence Alignment: Dotted line to the leadership of the business function you cover Works with: AI Engagement specialists, Lead AI Architect and Senior AI Engineer daily; external implementation partners; Security, GRC, Legal and Data teams as required Owns: The prioritised workflow pipeline, PRDs, roadmap, adoption and live agent performance for one function. Lead & manage other AI Engagement specialists. Accountable for: Realised, measured business value — not deployment count
What you will own
Opportunity identification and prioritisation
Own the AI workflow pipeline for your function — a ranked, evidence-based view of where AI creates value, refreshed as the business and the technology move.
Distinguish rigorously between work that AI genuinely changes and work that merely looks automatable in a demo — and be willing to argue that a well-sponsored idea is not worth building.
Prioritise on value, feasibility, data readiness, risk and time to impact, in partnership with the architect.
Process discovery and workflow redesign
Map the current state properly: volumes, cycle times, cost to serve, exception paths, decision points, systems and data touched, and where the work actually breaks — grounded in observation and data, not in what the process document claims.
Redesign the work, not just the tool. Decide what the agent does, what the human does, where the handoff sits, what the escalation path is, and what changes in roles, policies, SOPs and controls as a consequence.
Design the human-in-the-loop model with the architect: where review is mandatory, where an agent may act autonomously, and how a wrong action is caught and reversed.
Business case and value ownership
Build the business case: baseline metrics, benefit hypothesis, quantified target, build and run cost, payback and sensitivity — and the honest version of it, including the case against building.
Establish the baseline before launch. A benefit that cannot be measured against a pre-existing baseline will not be believed, and should not be.
Own benefits realisation after go-live — report the real number, including when it is below target, and recommend iterate, rebuild or retire accordingly.
Product specification and roadmap
Write the PRD: problem, users, scope and non-scope, target workflow, acceptance criteria, quality bar, data and system dependencies, non-functional expectations, risks, and success metrics — detailed enough that the architect and engineers can design and build from it without a translation layer.
Own the roadmap for your function: sequencing, dependencies, release planning, and a defensible view of what comes next and why.
Partner with delivery daily — make scope calls, resolve ambiguity, unblock, test, and accept. Be available to engineers at the pace they work.
Agent performance management
Define the quality bar in measurable terms with engineering — what a correct output is, what an acceptable error rate is, and what failure mode is unacceptable at any rate.
Build and curate the evaluation datasets for your workflows, drawing on real cases from your function.
Review live agent output on an ongoing basis and run the feedback loop back into engineering.
Monitor production performance — accuracy and quality, containment or deflection, escalation rate, latency, cost per transaction, and user satisfaction — and drive the iteration cycle.
Treat a live agent as a product under active management, not a project that was completed.
Adoption and change
Own adoption as an outcome you are measured on: enablement, training, communications, champions, policy and SOP updates, and management routines.
Instrument usage and act on what it shows — including the uncomfortable finding that a well-built workflow is being avoided.
Engage with resistance seriously. Where people are working around the agent, understand why before attempting to change the behaviour.
Work with function leadership on role definition, capacity and performance expectations as work is redesigned.
Governance and CoE contribution
Ensure workflows meet responsible AI, data handling, privacy and approval requirements, working with Security, GRC and Legal.
Feed reusable patterns back into the CoE so that a solved problem in one function does not get re-solved from scratch in another.
7+ years in product management, business or digital transformation, operations strategy, or top-tier consulting — with a track record of change that shipped and stuck, not recommendations that were accepted.
Demonstrable ownership of product specifications or PRDs that engineering teams built from. We will ask to discuss one in detail.
Strong process redesign capability. Lean, Six Sigma, service design or similar training is welcome; evidence of redesigned work in production matters more than certification.
Business case and value modelling — comfort with baselines, unit economics, cost to serve and payback, and the intellectual honesty to model the downside.
Data literacy: able to interrogate data, work with BI tooling, and define and track metrics that hold up to scrutiny.
Working fluency in what current AI systems can and cannot do — retrieval, agents, hallucination and grounding, evaluation, human-in-the-loop, and cost. Enough to scope realistically with engineers and to push back on hype and on pessimism with equal confidence. Coding is not required.
Change management and adoption experience with real end users, including users who did not ask for the change.
Strong influence at senior levels without formal authority, and the standing to tell a function leader that their favourite idea is not the right first build.
Excellent written communication — clear specifications, clear reasoning, clear status.
Deep functional expertise in the business function this opening covers — the specific requirements are set out under “Functional depth” below.
Functional depth
This role requires credibility with practitioners and leaders inside the function from the first week. We are looking for someone who understands how the work is genuinely done — its operating rhythm, its systems, its economics and its performance measures — well enough to challenge how it is done today rather than to describe it.
Strongly preferred
Enterprise B2B SaaS experience.
Manufacturing, supply chain or ERP domain knowledge.
Having deployed AI or automation into production and lived with the results — including a deployment that underperformed and what you did about it.
Experience operating across multiple regions and time zones.
Experience working alongside system integrators or external delivery partners.
What this role is not
Not a process documentation role. Mapping is an input; redesigned, adopted, measured work is the output.
Not a change communications role. You own the product, not the announcement.
Not a requirements-gathering role. You will not hand a wish list to engineering and wait; you will specify, decide and stay accountable through production.
Not a role that ends at go-live. Managing agent performance afterwards is a permanent part of the job.
What success looks like
First 3 months
A credible, ranked workflow pipeline for your functions, grounded in real process data and endorsed by function leadership.
The first one or two PRDs written and accepted into build by the architect and engineering without a translation gap.
Baselines established for the metrics your first workflows will move.
First 6 months
First workflows live in production, with adoption instrumented and quality actively monitored.
A functioning feedback loop between live agent performance and the engineering backlog.
A 12-month roadmap for your function that leadership has signed up to.
First 12 months
Measured, defensible business value delivered against pre-established baselines — reported honestly, including where the result fell short.
Adoption at a level where the redesigned workflow is the normal way the work is done, not an optional tool.
At least one reusable pattern contributed to the CoE and adopted by another function.
A function that is materially more capable of absorbing the next wave than it was when you joined.
How we assess
Portfolio conversation — a transformation or product initiative you owned end to end, including the value actually realised versus the value forecast.
Written exercise — a short PRD or workflow redesign on a realistic problem from your function.
Working session with the AI CoE on scoping and quality definition for a live QAD workflow.
Stakeholder interview with leadership from the function you would cover.
Your health and well being are important to us at QAD. We provide programs that help you strike a healthy work-life balance.
Opportunity to join a growing business, launching into its next phase of expansion and transformation.
Collaborative culture of smart and hard-working people who support one another to get the job done.
An atmosphere of growth and opportunity, where idea-sharing is always prioritized over level or hierarchy.
Compensation packages based on experience and desired skill set
About QAD:
QAD | Redzone is redefining manufacturing and supply chains through its intelligent, adaptive platform that connects people, processes, and data into a single System of Action. With three core pillars — Redzone (frontline empowerment), Adaptive Applications (the intelligent backbone), and Champion AI (Agentic AI for manufacturing) — QAD | Redzone helps manufacturers operate with Champion Pace, achieving measurable productivity, resilience, and growth in just 90 days.
QAD is committed to ensuring that every employee feels they work in an environment that values their contributions, respects their unique perspectives and provides opportunities for growth regardless of background. QAD’s DEI program is driving higher levels of diversity, equity and inclusion so that employees can bring their whole self to work.
We are an Equal Opportunity Employer and do not discriminate against any employee or applicant for employment because of race, color, sex, age, national origin, religion, sexual orientation, gender identity, status as a veteran, and basis of disability or any other federal, state or local protected class.
QAD | Redzone is building an enterprise AI platform to support AI-enabled and agentic workflows across the organisation. The AI Centre of Excellence (CoE) is accountable for turning that ambition into deployed, measured, production workflows across priority business functions.
The CoE is small, senior and high-leverage. It combines architecture and engineering with a set of functional AI Engagement Specialists who own the demand side: what gets built, why it is worth building, whether anyone uses it, and whether it actually works once live.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 2 880 000 до 5 280 000
