Менеджер по обучению

• 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.