Hard Skills
● Системний аналіз ринку технологій (в тому числі AI), досвід взаємодії з вендорами рішень та порівняння пропрієтарних і open-source моделей
(якість/вартість/безпека).
● Знання принципів оцінки сервісів GenAI, включаючи системи RAG.
Знання найпоширеніших архітектур та логіки “reAct” (Reasoning + Acting)+
Agentic RAG, логіки побудови мультиагентних систем, принципів інтеграції за
допомогою API LLM, тонкого налаштування і загальні знання про розгортання
моделей машинного навчання в продакшн середовищах.
● Виявлення вимог (FR/NFR) пріоритезації вимог та беклогу проектів,
проектування процесів у нотаціях BPMN/UML. Розуміння логіки інтеграції через
REST API. Практичний досвід складання технічної документації для
високонавантажених сервісів та бізнес процесів з інтегрованими AI
можливостями.
● Знання повного циклу SDLC як розробки програмного забезпечення так і
впровадження AI можливостей.
● Розрахунок бізнес-кейсів, розуміння принципів розрахунку витрат на AI
технології та проведення Proof of Value (PoV) для оцінки реального ефекту
ініціатив.
● Практичне використання Low-code/No-code платформ для швидкої перевірки AI-
гіпотез та основи Prompt Engineering, буде перевагою досвід роботи з
платформою n8n.
● Знання загальних вимог EU AI Act, принципів AI Ethics, захисту персональних
даних та маскування PII.
● Формулювання вимог до якості та структури даних для RAG-систем.
● Базове розуміння роботи з хмарними платформами (AWS/GCP/Azure).
Soft Skills
● Здатність популяризувати ШІ серед стейкхолдерів та навчати бізнес-підрозділи ідентифікувати AI-кейси.
● Розуміння принципів впровадження інновацій у великих корпоративних структурах.
● Ініціювання крос-функціональної взаємодії та проведення аудитів процесів «з нуля».