Системный аналитик (Data Science & AI продукты)

Мы разрабатываем и внедряем AI-решения для задач торгового финансирования.

ML‑модели, NLP‑сервисы и кастомные LLM‑агенты для автоматизации процессов (исполнение аккредитивов, структурирование сделок, анализ контрактов, обработка обращений клиентов).

Мы ищем специалиста в команду AI&Data Science, который усилит взаимодействие с бизнесом (продажи, риск, операции, продукт, разработка) и обеспечит высокий уровень качества требований и документации.

Роль предполагает погружение в продукты торгового финансирования и участие в развитии AI‑решений.

Обязанности

• сбор, уточнение и структурирование требований совместно с бизнес‑заказчиками и стейкхолдерами
• перевод бизнес‑потребностей в формализованный артефакт – спецификацию требований к АС
• аналитика данных (EDA): SQL‑запросы, валидация качества данных, предварительные проверки и согласование источников
• разбор логики AI/ML‑сервисов и интеграций: API‑контракты, события/статусы, ошибки, последовательности вызовов
• участие в проработке моделей данных и требований к витринам/датасетам для ML/LLM‑задач (фичи, разметка, метрики)
• ведение и актуализация документации в Confluence (спецификации, схемы, глоссарии, ADR/решения)
• декомпозиция требований и постановка задач в Jira для ML/DS, backend и смежных команд; сопровождение внедрения от идеи до поддержки.

Требования

• уверенная работа с Jira и Confluence: постановка задач, ведение требований, документация, согласования
• навык структурирования информации и коммуникации с бизнесом: задавать вопросы, прояснять неочевидное, фиксировать договорённости
• практический SQL (PostgreSQL): EDA, проверки качества данных, базовые агрегаты/джойны/оконные функции
• базовое техническое понимание: API (REST, Кafka), микросервисы, версии/контроль изменений (Git), основы Docker/K8s (на уровне понимания)
• опыт описания интеграций: OpenAPI/Swagger, sequence‑диаграммы, модели данных (ERD).
• умение читать Python‑код и разбираться в логике сервисов
• знакомство с MLOps‑инструментами (MLflow, Grafana/Prometheus) и практиками мониторинга качества моделей
• опыт работы в ML/AI‑проектах или в финтех‑продуктах (факторинг/торговое финансирование).

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект, ул. Вавилова 19, формат работы - гибрид (3 дня офис, 2 удаленно)
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.