Москва, Тестовская улица, 2с2
Метро: Деловой центрУспешная IT-команда (около 20 человек) разрабатывает финтех проекты в Москве, Лондоне, Кипре, Цюрихе. Мы строим единый гибридный программный продукт (wealthTech), внутри которого единая архитектура, развиваемая параллельно:
Нам нужен не просто аналитик, а инженерно-мыслящий специалист, который способен переводить бэклог идей в четкие требования, прототипы и схемы данных.
Анализировать и формализовать onboarding клиента, KYC/AML, открытие счетов, пополнение, инвестиционные поручения, вывод средств, переводы между счетами;
Проектировать интеграции с банковскими шлюзами, биржами, брокерами-партнерами и платежными агрегаторами;
Строить state-диаграммы, BPMN, sequence diagrams, ER-модели для прорабатываемых и внедряемых процессов;
Разрабатывать требования к AI-агентам внутри продукта (персональный финансовый советник, автоматическая категоризация расходов, скоринг);
Внедрять в команде практики prompt engineering для аналитических задач.
Бизнес-анализ
Глубокое знание BPMN 2.0, UML (use case, activity, sequence, state machine);
Опыт написания SRS (Software Requirements Specification) и User Stories по INVEST;
Умение строить CJM (Customer Journey Map) и выделять точки интеграции с банковскими системами;
Работа с метриками: NRR, ARR, LTV, CAC, churn, unit-экономика транзакции;
Опыт согласования требований с compliance, legal и риск-менеджментом;
Опыт построения User Flow в рамках выделенных пользовательских историй и бизнес-процессов.
Системный анализ
Проектирование REST/GraphQL API (спецификации OpenAPI, Postman-коллекции);
Понимание асинхронных взаимодействий: Kafka/RabbitMQ, webhooks, event sourcing, websocket;
Составление ER-диаграмм и схем миграции данных;
Опыт работы с базами данных: PostgreSQL, ClickHouse (чтение запросов для валидации);
Работа с логами (ELK, Grafana, Sentry) — чтобы анализировать реальное поведение системы;
Опыт проектирования в C4-моделях;
Навыки data lineage — от сырых логов до отчёта для регулятора.
Инструменты:
Jira / Confluence + плагины для аналитиков (Structure, Elements);
Draw.io / Miro / Lucidchart — схемы любой сложности;
Swagger / AsyncAPI;
SQL (продвинутый уровень: оконные функции, CTE, планы запросов);
Postman / Insomnia — авто-тесты коллекций;
Git — базово (читать PR, комментировать), Markdown, PlantUML (или аналоги);
Опыт использования LLM (GPT-4, Claude, Gemini) для генерации критериев из не структурированного описания, ревью требований на противоречия и неполноту, создания тестовых сценариев и генерации тестовых данных;
Умение писать промпты с цепочкой рассуждений (chain-of-thought) для анализа legacy-кода и документации.
Фасилитация встреч с разработчиками, бизнесом и смежными специалистами;
Умение аргументированно отказывать стейкхолдерам в фичах без бизнес-ценности;
Структурированная коммуникация — ваши документы понимают и фронт, и бэк, и QA, и CEO;
Работа с неопределенностью: вы умеете разбирать “хотим как в Т-банке” на 10 конкретных гипотез и требований;
Менторство — готовность обучить младших аналитиков работе с AI-инструментами.