Москва, улица Обручева, 30/1с2
Метро: ВоронцовскаяСберАналитика в цифрах:
Более 7 лет развиваем продукты для анализа данных
18 продуктов в портфеле
9 патентов
Более 1500 клиентов доверяют нашим решениям
Команда из 500+ профессионалов
Наши технологии на основе big data, машинного обучения и визуализации помогают бизнесу находить точки роста и улучшать клиентский опыт, а государственным органам — развивать регионы и повышать качество жизни.
Мы создаем единую платформу для разработки и эксплуатации AI-агентов. Продукт, который позволит командам компании и внешним клиентам быстро создавать интеллектуальных ассистентов с соблюдением всех требований безопасности и регуляторов.
Мы ищем системного аналитика, который сможет стать связующим звеном между бизнесом, разработкой и инфраструктурой. Ты будешь не просто принимать требования, а помогать продуктам и командам понимать, как AI-агенты могут решать их задачи, и превращать эти идеи в четкие технические спецификации.
Чем предстоит заниматься:
Выявлять и анализировать бизнес-требования от внутренних заказчиков и внешних клиентов, переводить их в системные и функциональные требования;
Проектировать сценарии использования AI-агентов для разных продуктов компании;
Разрабатывать спецификации взаимодействия между компонентами платформы и смежными системами, создавать sequence-диаграммы, описывать API-контракты (REST, асинхронное взаимодействие);
Участвовать в архитектурных обсуждениях: помогать команде принимать решения по интеграциям, хранению данных, очередям;
Ставить задачи разработчикам и тестировщикам, сопровождать на всех этапах жизненного цикла;
Описывать требования, эксплуатационную документацию, инструкции для пользователей;
Локализовать дефекты и проблемы, читать логи, понимать поведение системы, помогать команде быстро находить корень проблем;
Проводить демонстрации и презентации для заказчиков, консультировать и обучать пользователей;
Участвовать в выводе релизов и сдаче-приемке продукта.
Ты идеальный кандидат, если:
Понимаешь клиент-серверную архитектуру и микросервисные приложения;
Понимаешь, как работают AI-агенты, как устроены LLM, что такое RAG, как агент принимает решения, как взаимодействует с внешними инструментами;
Знаешь принципы работы и устройства NLP-моделей;
Умеешь проектировать взаимодействие сервисов, создавать sequence-диаграммы, описывать REST API;
Знаешь SQL (PostgreSQL) на уровне уверенного написания запросов, понимаешь принципы нормализации и проектирования БД;
Понимаешь разницу между синхронным и асинхронным взаимодействием, знаком с системами очередей (Kafka) на уровне общих принципов;
Умеешь читать код (Java или Python) для понимания логики и интеграций;
Знаешь основы Kubernetes;
Умеешь читать логи, анализировать по ним поведение системы, помогать локализовать проблемы;
Понимаешь процесс тестирования ПО (unit, интеграционное, нагрузочное) и свою роль в нем.
Будет плюсом:
Что мы предлагаем:
Почему у нас классно работать:
Мы верим в силу данных как инструмента позитивных изменений.