Цифровые Привычки – аккредитованная IT-компания, резидент Сколково, топ-5 подрядчиков Сбера. Мы предоставляем услуги IT-консалтинга, заказной разработки, аутсорсинга IT-процессов и развиваем собственные продукты и проекты партнеров.
Наша команда — это сплоченный коллектив высококвалифицированных профессионалов, способных эффективно решать самые сложные задачи. Нас более 250 человек, распределенных по разным проектам и городам.
Люди — самый ценный актив.
Наша команда экспертов объединена общими идеями, ценностями и миссией. Мы делаем свою работу лучше каждый день благодаря общим принципам, которые нами движут.
Мы заботимся о благополучии специалистов: создаем комфортные условия труда, ставим амбициозные задачи и даем возможность поменять проект, если он по каким-то причинам перестал устраивать.
Количество наших проектов растет, как растет и наша команда. Сейчас мы в поиске Full-Stack Аналитика в крупную Фармацевтическую компанию.
Обязанности:
Сбор требований от бизнес-заказчиков с их структурированием и валидацией;
Анализ текущих процессов, выявление узких мест и противоречий в логике систем;
Декомпозиция бизнес-требований до уровня технических задач для разработчиков;
Постановка задач на разработку и доработку систем;
Написание технических заданий и функциональных спецификаций (бизнес-логика, структуры данных, экранные и печатные формы, отчеты);
Постановка задач по Kafka: описание топиков, схем сообщений, логики producer/consumer, требований к надежности доставки и обработке ошибок;
Описание REST API-интеграций: контракты, схемы запросов и ответов;
Написание SQL-запросов для анализа данных, валидации результатов разработки и расследования инцидентов;
Анализ потоков данных между системами, описание маппинга полей;
Подготовка аналитических материалов и отчетов для стейкхолдеров;
Ведение технической документации: схемы интеграций, описания API, регламенты обмена данными;
Написание тест-кейсов и участие в приемочном тестировании;
Участие в согласованиях, демо и ретроспективах;
Ведение беклога задач, приоритизация совместно с заказчиком и тимлидом.
Опыт работы с Lakehouse-архитектурами: понимание принципов организации слоёв хранения данных (bronze/silver/gold), партиционирования, работы с большими объёмами исторических данных:
Опыт взаимодействия с ML-командами: участие в постановке задач на разработку моделей, описание требований к входным данным и фичам, понимание жизненного цикла ML-модели (MLOps), приёмка результатов;
Опыт работы в фармацевтической отрасли: знание специфики бизнес-процессов;
Базовое знание языка запросов 1С или понимание структуры метаданных типовых конфигураций.